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第1章 MATLAB仿真基础1

1.1MATLAB简介1

1.1.1MATLAB发展历史1

1.1.2MATLAB7.1系统2

1.1.3M-File编辑器的使用4

1.2数据类型和数组6

1.2.1数据类型概述6

1.2.2数组的创建7

1.2.3数组的属性8

1.2.4数组的操作9

1.2.5结构体和元胞数组12

1.3程序设计14

1.3.1条件语句14

1.3.2循环语句15

1.3.3函数17

1.3.4画图19

1.4小结21

第2章 目标定位跟踪系统概述22

2.1观测系统22

2.1.1基本概念22

2.1.2坐标系22

2.1.3典型的观测站24

2.2定位28

2.2.1模糊定位28

2.2.2精确定位29

2.2.3典型的定位系统30

2.3目标跟踪32

2.3.1多观测站系统架构32

2.3.2跟踪过程描述33

2.3.3跟踪轨迹35

2.4跟踪的数学模型36

2.4.1匀速直线运动36

2.4.2匀加速运动37

2.5小结38

第3章 目标定位算法39

3.1非测距的定位算法39

3.1.1质心定位算法39

3.1.2加权质心定位算法42

3.1.3网格定位算法45

3.2基于测距的定位算法47

3.2.1最小二乘原理47

3.2.2最小二乘定位算法50

3.2.3基于RSSI测距的定位算法54

3.2.4基于TOA/TDOA的目标定位算法58

3.3基于角度测量的定位算法62

3.3.1双站角度定位62

3.3.2三角测量法定位65

3.4移动目标定位算法65

3.4.1移动目标计算机仿真建模65

3.4.2基于距离观测的运动目标定位67

3.4.3纯方位角的运动目标定位70

3.5小结73

第4章 线性Kalman滤波74

4.1Kalman滤波原理74

4.1.1射影定理74

4.1.2Kalman滤波器76

4.1.3Kalman滤波的参数处理79

4.2Kalman滤波用于一维观测信号去噪80

4.2.1信号测量滤波原理80

4.2.2一维Kalman滤波的应用仿真82

4.3Kalman滤波在自由落体运动目标跟踪中的应用84

4.3.1状态方程的建立84

4.3.2自由落体跟踪仿真86

4.4Kalman滤波在船舶GPS导航定位系统中的应用89

4.4.1GPS导航系统原理介绍89

4.4.2导航定位系统仿真91

4.5Kalman滤波在视频图像目标跟踪中的应用93

4.5.1视频捕获和录制94

4.5.2视频导入和显示96

4.5.3对视频帧的操作96

4.5.4Kalman滤波对自由下落的皮球跟踪应用100

4.6小结106

第5章 非线性Kalman滤波107

5.1扩展Kalman滤波107

5.1.1EKF的基本思想107

5.1.2非线性系统的线性化107

5.1.3EKF的滤波原理108

5.2EKF的应用及仿真110

5.2.1EKF应用于一维非线性系统110

5.2.2基于距离观测的目标跟踪EKF状态估计114

5.2.3纯方位角目标跟踪EKF状态估计117

5.2.4EKF在纯方位寻的导弹制导中的应用120

5.3无迹Kalman滤波125

5.3.1UKF的基本思想125

5.3.2无迹变换126

5.3.3UKF的滤波过程127

5.4UKF的应用及仿真128

5.4.1UKF在单站观测站目标跟踪中的应用128

5.4.2UKF在六维匀加速直线运动目标跟踪系统中的应用132

5.5小结137

第6章 粒子滤波138

6.1粒子滤波简介138

6.1.1粒子滤波的发展历史138

6.1.2粒子滤波的特点139

6.1.3粒子滤波的应用领域139

6.2蒙特卡洛原理140

6.2.1蒙特卡洛的基本思想140

6.2.2蒙特卡洛的理论基础141

6.2.3蒙特卡洛的应用实例143

6.3粒子滤波原理147

6.3.1蒙特卡洛采样原理147

6.3.2贝叶斯重要性采样148

6.3.3序列重要性采样滤波器149

6.3.4Bootstrap/SIR滤波器150

6.3.5权值计算方法151

6.4粒子滤波经典采样算法152

6.4.1随机重采样152

6.4.2多项式重采样154

6.4.3系统重采样156

6.4.4残差重采样158

6.5粒子滤波的应用160

6.5.1粒子滤波应用于一维非线性系统160

6.5.2粒子滤波应用于高斯模型目标跟踪系统165

6.5.3粒子滤波应用于非高斯模型目标跟踪系统171

6.6小结178

第7章 多目标跟踪算法180

7.1多目标跟踪系统建模180

7.1.1单站多目标跟踪系统建模180

7.1.2单站多目标跟踪系统仿真180

7.1.3多站多目标跟踪系统建模183

7.1.4多站多目标跟踪系统仿真183

7.2多目标跟踪分类算法187

7.2.1多目标数据融合概述187

7.2.2近邻法分类算法及程序188

7.2.3近邻法用于目标跟踪中的航迹关联及算法程序191

7.2.4k-近邻法分类算法194

7.3多目标跟踪算法195

7.3.1基于Kalman滤波的多目标跟踪算法195

7.3.2基于粒子滤波的多目标状态估计204

7.4小结213

第8章 Simulink仿真214

8.1Simulink概述214

8.1.1Simulink启动214

8.1.2Simulink仿真设置215

8.1.3Simulink模块库简介219

8.2S函数223

8.2.1S函数原理223

8.2.2S函数的控制流程226

8.3目标跟踪的Simulink仿真227

8.3.1状态方程和观测方程的Simulink建模227

8.3.2基于S函数的Kalman滤波器设计及其在跟踪中的应用230

8.3.3基于S函数的粒子滤波器设计及其在跟踪中的应用236

8.4小结243