一本研究目标定位跟踪的学习手册

资 源 简 介

一本研究目标定位跟踪的学习手册

详 情 说 明

这本学习手册深入浅出地介绍了目标定位与跟踪领域的关键技术，适用于雷达、声纳及无线传感器网络等场景。书中系统性地讲解了几种核心算法：

最小二乘与极大似然：从参数估计的基础理论切入，帮助读者建立数学建模的思维，适用于线性环境下的目标状态预测。 卡尔曼滤波：详细推导其递推公式，重点分析其在动态系统噪声下的最优估计能力，并讨论扩展卡尔曼滤波（EKF）处理非线性问题的思路。 蒙特卡洛与粒子滤波：针对复杂非高斯分布场景，阐释基于随机采样的近似求解方法，对比传统滤波算法的优势与适用边界。

手册的突出特点是理论与实践结合，通过完整的仿真实例（如运动轨迹预测、多传感器数据融合等）展示算法实现细节。所有代码均附带中文注释，便于读者逐行理解编程逻辑与公式的对应关系。对于希望优化算法的开发者，书中还提供了模块化的代码结构，方便直接调整参数或替换核心函数（如噪声模型、重采样策略等），快速验证改进效果。

无论是初学者学习基础理论，还是工程师解决实际定位问题，本手册都能提供从数学推导到工程落地的完整参考。