基于Kalman滤波的雷达目标跟踪算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 技术发展及研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 滤波算法概述 | 第9-10页 |
| 1.4 主要内容及结构 | 第10-11页 |
| 第二章 雷达工作原理 | 第11-17页 |
| 2.1 雷达基本原理 | 第11-14页 |
| 2.1.1 雷达的组成 | 第11-12页 |
| 2.1.2 雷达方程 | 第12-14页 |
| 2.2 雷达目标参数测量 | 第14-16页 |
| 2.2.1 目标距离测量 | 第14-15页 |
| 2.2.2 目标角度测量 | 第15页 |
| 2.2.3 目标高度测量 | 第15-16页 |
| 2.2.4 目标速度测量 | 第16页 |
| 2.3 本章小结 | 第16-17页 |
| 第三章 目标跟踪原理及模型 | 第17-30页 |
| 3.1 目标跟踪原理 | 第17-18页 |
| 3.2 雷达目标坐标系的选择 | 第18-21页 |
| 3.2.1 雷达直角坐标系 | 第19页 |
| 3.2.2 雷达极坐标系 | 第19页 |
| 3.2.3 坐标系之间的转换 | 第19-21页 |
| 3.3 目标跟踪常用模型 | 第21-29页 |
| 3.3.1 匀速运动模型 | 第21-22页 |
| 3.3.2 匀加速运动模型 | 第22-24页 |
| 3.3.3 转弯机动模型 | 第24-25页 |
| 3.3.4 Singer模型 | 第25-27页 |
| 3.3.5 半Markov模型 | 第27页 |
| 3.3.6 Noval模型 | 第27-28页 |
| 3.3.7 “当前”模型 | 第28-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 滤波算法及仿真实验 | 第30-60页 |
| 4.1 滤波理论 | 第30-36页 |
| 4.1.1 滤波原理 | 第30-31页 |
| 4.1.2 Monte Carlo方法 | 第31-34页 |
| 4.1.3 滤波系统数据偏差 | 第34-36页 |
| 4.2 Wiener滤波 | 第36-37页 |
| 4.3 Kalman滤波 | 第37-52页 |
| 4.3.1 标准Kalman滤波（KF） | 第38-42页 |
| 4.3.2 扩展Kalman滤波(EKF) | 第42-45页 |
| 4.3.3 无迹Kalman滤波(UKF) | 第45-47页 |
| 4.3.4 仿真实验 | 第47-52页 |
| 4.4 交互多模型滤波（IMM） | 第52-57页 |
| 4.4.1 IMM滤波原理 | 第52-55页 |
| 4.4.2 IMM滤波仿真实验 | 第55-57页 |
| 4.5 雷达多目标多模型滤波应用及仿真 | 第57-59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 论文总结 | 第60-61页 |
| 5.2 存在问题及展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 在学期间的研究成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
