| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-10页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展概况 | 第8-9页 |
| 1.3 本文主要内容和章节安排 | 第9-10页 |
| 2 雷达数据处理中的估计和滤波方法 | 第10-30页 |
| 2.1 引言 | 第10页 |
| 2.2 雷达数据处理中的估计方法 | 第10-12页 |
| 2.2.1 多维向量的估计和估计误差 | 第10-11页 |
| 2.2.2 最小均方误差估计 | 第11-12页 |
| 2.3 Kalman滤波器 | 第12-21页 |
| 2.3.1 Kalman滤波的优越性 | 第12页 |
| 2.3.2 系统模型 | 第12-13页 |
| 2.3.3 滤波模型 | 第13-15页 |
| 2.3.4 Kalman滤波的实现 | 第15-16页 |
| 2.3.5 Kalman滤波算法的Matlab仿真 | 第16-21页 |
| 2.4 Kalman滤波器在雷达数据处理中的应用 | 第21-29页 |
| 2.4.1 坐标系及坐标变换 | 第21-23页 |
| 2.4.2 运动模型 | 第23-25页 |
| 2.4.3 Kalman滤波初始化 | 第25-26页 |
| 2.4.4 Kalman滤波在雷达数据处理中的Matlab仿真 | 第26-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 地面雷达数据处理的实现及Matlab仿真 | 第30-53页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 地面雷达数据处理的实现 | 第30-44页 |
| 3.2.1 观测数据预处理 | 第30-31页 |
| 3.2.2 起始波门和关联波门 | 第31-33页 |
| 3.2.3 基于逻辑法的航迹起始 | 第33-36页 |
| 3.2.4 点迹航迹互联 | 第36-39页 |
| 3.2.5 航迹滤波与预测 | 第39页 |
| 3.2.6 航迹补点 | 第39-41页 |
| 3.2.7 航迹撤销 | 第41-42页 |
| 3.2.8 剩余点迹处理 | 第42-43页 |
| 3.2.9 跟踪方式 | 第43-44页 |
| 3.3 地面雷达数据处理Matlab仿真 | 第44-52页 |
| 3.3.1 仿真环境 | 第45-47页 |
| 3.3.2 Matlab仿真整体流程 | 第47-48页 |
| 3.3.3 仿真结果分析 | 第48-52页 |
| 3.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 4 C语言实现地面雷达数据处理 | 第53-66页 |
| 4.1 引言 | 第53页 |
| 4.2 数据结构 | 第53-58页 |
| 4.3 C语言实现地面雷达数据处理整体流程及主要接口函数 | 第58-62页 |
| 4.3.1 C语言实现地面雷达数据处理整体流程 | 第58-59页 |
| 4.3.2 主要接口函数 | 第59-62页 |
| 4.4 C语言实现雷达数据处理结果 | 第62-64页 |
| 4.5 C语言和Matlab环境下实现地面雷达数据过程的区别 | 第64-65页 |
| 4.6 本章小结 | 第65-66页 |
| 5 结束语 | 第66-68页 |
| 5.1 工作总结 | 第66页 |
| 5.2 前景展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
