01
决策算法概述
什么是决策算法 · 跟踪中的角色 · 规则基/优化基/学习基
基础分类
02
贝叶斯决策理论
先验与后验 · 贝叶斯公式 · 最小错误/风险决策
概率核心
03
卡尔曼滤波与决策
状态预测与更新 · 卡尔曼增益 · 协方差矩阵
滤波经典
04
扩展卡尔曼滤波 (EKF)
非线性挑战 · 泰勒线性化 · 目标跟踪应用
非线性近似
05
无迹卡尔曼滤波 (UKF)
无迹变换 · Sigma点 · UKF vs EKF
UT精度
06
粒子滤波 (PF)
蒙特卡洛 · 重要性采样 · 重采样 · 粒子退化
采样非参数
07
多目标跟踪中的数据关联
NN · GNN · JPDA · 关联问题
关联多目标
08
多假设跟踪 (MHT)
假设树 · 剪枝 · 密集场景优势
假设高级
09
随机有限集 (RFS) 理论
PHD/CPHD · MeMBer · 多目标伯努利
RFS前沿
10
决策树在跟踪中的应用
信息增益 · 基尼系数 · ID3/C4.5 · 传感器管理
树模型可解释
11
随机森林与集成学习
Bagging · 特征重要性 · 航迹起始
集成鲁棒
12
支持向量机 (SVM) 在跟踪中
核函数 · 目标分类 · 在线学习挑战
SVM分类
13
隐马尔可夫模型 (HMM) 与跟踪
前向-后向 · 维特比 · 机动模式识别
时序模式
14
强化学习基础
MDP · Q-learning · 探索与利用
RL入门
15
深度Q网络 (DQN) 在跟踪中
经验回放 · 目标网络 · 传感器调度
DQN深度
16
策略梯度方法
REINFORCE · Actor-Critic · PPO · 跟踪控制
策略连续
17
多智能体强化学习 (MARL)
VDN · QMIX · 协同跟踪
多智能体协同
18
博弈论在跟踪中应用
纳什均衡 · 势博弈 · 传感器资源分配
博弈资源
19
信息论与决策
信息熵 · 互信息 · KL散度 · 传感器管理
信息驱动
20
部分可观测MDP (POMDP)
信念状态 · 值迭代 · 跟踪求解挑战
POMDP部分观测
21
贝叶斯优化
高斯过程 · 采集函数 · 参数调优 · 校准
优化黑盒
22
模糊逻辑决策
隶属度 · 规则库 · 航迹质量评估
模糊规则
23
专家系统在跟踪中
知识库 · 推理引擎 · 目标识别决策
专家知识
24
传感器管理决策
选择 · 优先级 · 覆盖与精度 · 协同框架
管理多传感器
25
航迹管理决策
起始 · 确认/删除 · ID管理 · 融合时机
航迹生命周期
26
资源受限下的决策
计算/通信/能量约束 · 近似推理
约束高效
27
实时决策系统设计
延迟与精度 · 流水线 · GPU/FPGA加速
实时硬件
28
决策算法评估与验证
指标体系 · 蒙特卡洛 · Cramér-Rao下界
评估指标
29
自动驾驶跟踪决策
多传感器融合 · 行为预测 · Apollo/Waymo
自动驾驶案例
30
雷达/声纳跟踪决策
雷达检测 · 声纳多目标 · 电子对抗 · 实战
雷达声纳