| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 基于粒子滤波的检测前跟踪算法的研究 | 第11-12页 |
| 1.2.2 雷达组网系统误差配准研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 TBD在多雷达系统中的应用 | 第13页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第13-16页 |
| 第2章 目标检测与跟踪理论基础 | 第16-28页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 机动目标的运动模型 | 第16-17页 |
| 2.2.1 CV模型 | 第16-17页 |
| 2.2.2 CA模型 | 第17页 |
| 2.2.3 CT模型 | 第17页 |
| 2.3 基于原始测量数据的雷达建模 | 第17-19页 |
| 2.4 基于贝叶斯滤波的TBD方法 | 第19-27页 |
| 2.4.1 粒子滤波基础理论 | 第19-21页 |
| 2.4.1.1 贝叶斯滤波 | 第19-20页 |
| 2.4.1.2 蒙特卡罗积分 | 第20-21页 |
| 2.4.2 粒子滤波的一般方法 | 第21-25页 |
| 2.4.2.1 序贯重要度采样 | 第21-22页 |
| 2.4.2.2 重采样技术 | 第22页 |
| 2.4.2.3 采样重要度重采样 | 第22-25页 |
| 2.4.3 PF-TBD算法 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 雷达系统误差配准 | 第28-49页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 系统误差来源分析 | 第28页 |
| 3.3 坐标转换 | 第28-30页 |
| 3.3.1 雷达组网中常用的坐标系 | 第28-29页 |
| 3.3.2 各坐标系之间的转换 | 第29-30页 |
| 3.4 雷达组网时间配准算法 | 第30-33页 |
| 3.4.1 拉格朗日插值法 | 第30-31页 |
| 3.4.2 内插外推法 | 第31-32页 |
| 3.4.3 最小二乘虚拟法 | 第32-33页 |
| 3.5 最小二乘与广义最小二乘估计准则 | 第33-34页 |
| 3.6 雷达组网系统误差空间配准算法 | 第34-41页 |
| 3.6.1 近距地基雷达系统误差配准模型 | 第34-37页 |
| 3.6.2 近距地基雷达系统误差配准算法研究 | 第37页 |
| 3.6.3 远距离地基雷达系统误差配准模型 | 第37-39页 |
| 3.6.4 基于ECEF的雷达组网空间配准算法 | 第39-41页 |
| 3.7 两种新型的时间配准算法 | 第41-44页 |
| 3.7.1 穿插时间配准法 | 第41-42页 |
| 3.7.2 定周期时间配准法 | 第42-43页 |
| 3.7.3 穿插时间配准法仿真效果 | 第43页 |
| 3.7.4 定周期时间配准法仿真效果 | 第43-44页 |
| 3.8 非均匀系统误差配准 | 第44-48页 |
| 3.8.1 目标状态和传感器量测建模 | 第44-47页 |
| 3.8.2 非均匀系统误差配准算法仿真 | 第47-48页 |
| 3.9 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于误差校准的多雷达粒子滤波检测前跟踪 | 第49-59页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 目标和传感器量测建模 | 第49-50页 |
| 4.2.1 目标运动建模 | 第49页 |
| 4.2.2 传感器量测建模 | 第49-50页 |
| 4.3 多雷达粒子滤波算法的实现 | 第50-58页 |
| 4.3.1 单雷达粒子滤波检测前跟踪算法 | 第50-52页 |
| 4.3.2 多传感器粒子滤波的融合规则 | 第52-58页 |
| 4.3.2.1 多传感器同批粒子融合 | 第52-53页 |
| 4.3.2.2 多传感器同批粒子融合仿真结果及分析 | 第53-55页 |
| 4.3.2.3 多传感器多批粒子融合 | 第55-56页 |
| 4.3.2.4 多传感器多批粒子融合仿真结果及分析 | 第56-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 总结 | 第59页 |
| 5.2 展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 附录 | 第65页 |