| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 1 绪论 | 第13-24页 |
| ·论文研究背景 | 第13-14页 |
| ·贝叶斯滤波概述 | 第14-20页 |
| ·线性贝叶斯滤波 | 第14页 |
| ·非线性\非高斯贝叶斯滤波 | 第14-18页 |
| ·系统参数未知时的贝叶斯滤波 | 第18-20页 |
| ·基于传感器管理的贝叶斯滤波研究 | 第20页 |
| ·论文创新点 | 第20-22页 |
| ·论文内容安排 | 第22-24页 |
| 2 一般性粒子滤波器几乎必然收敛性分析 | 第24-44页 |
| ·引言 | 第24-25页 |
| ·相关内容简介 | 第25-27页 |
| ·状态空间模型 | 第25-26页 |
| ·贝叶斯最优滤波 | 第26页 |
| ·一般性粒子滤波器简介 | 第26-27页 |
| ·改进的一般性粒子滤波器及分析 | 第27-29页 |
| ·改进的一般性粒子滤波器 | 第27-29页 |
| ·MGPF要点说明与分析 | 第29页 |
| ·收敛性分析 | 第29-42页 |
| ·假设条件 | 第29-30页 |
| ·MGPF收敛性分析 | 第30-33页 |
| ·GPF收敛性分析 | 第33页 |
| ·相关结论证明过程 | 第33-42页 |
| ·仿真实验 | 第42-43页 |
| ·总结与展望 | 第43-44页 |
| 3 噪声空间无迹变换辅助粒子滤波器 | 第44-61页 |
| ·引言 | 第44-45页 |
| ·背景知识 | 第45-48页 |
| ·状态空间模型 | 第45-46页 |
| ·状态空间模型分类 | 第46页 |
| ·无迹粒子滤波器 | 第46-47页 |
| ·辅助粒子滤波器 | 第47-48页 |
| ·最优滤波问题的新描述 | 第48-49页 |
| ·噪声空间无迹变换辅助粒子滤波器 | 第49-54页 |
| ·NSUTAPF设计思想与算法框架 | 第49-51页 |
| ·NSUTAPF具体实现方案 | 第51-53页 |
| ·分析与比较 | 第53-54页 |
| ·仿真实验与分析 | 第54-60页 |
| ·实验1 | 第55-57页 |
| ·实验2 | 第57-59页 |
| ·实验结果分析 | 第59-60页 |
| ·总结与展望 | 第60-61页 |
| 4 交互式多区域模型 | 第61-81页 |
| ·引言 | 第61-62页 |
| ·受系统参数影响的状态空间模型 | 第62-63页 |
| ·IMRM设计思想与理论模型 | 第63-65页 |
| ·系统参数区域间行为与区域内行为 | 第63页 |
| ·IMRM设计思想 | 第63-64页 |
| ·IMRM理论模型 | 第64-65页 |
| ·UT-IMRM算法 | 第65-72页 |
| ·系统参数行为规律假设 | 第65-66页 |
| ·模型集合设计 | 第66-67页 |
| ·UT-IMRM算法介绍 | 第67-70页 |
| ·部分公式推导过程 | 第70-72页 |
| ·仿真实验 | 第72-79页 |
| ·实验环境设计 | 第72-73页 |
| ·纯方位角跟踪实验 | 第73-79页 |
| ·总结与展望 | 第79-81页 |
| 5 基于观测密度的传感器参数静态优化准则 | 第81-96页 |
| ·引言 | 第81-82页 |
| ·受传感器参数影响的状态空间模型 | 第82-83页 |
| ·传感器参数静态优化准则 | 第83-90页 |
| ·真实状态序列、状态空间模型信息以及观测已知下的优化思想 | 第83页 |
| ·真实状态序列、状态空间模型信息已知下的优化思想 | 第83-84页 |
| ·真实状态序列、观测方程信息已知下的优化思想 | 第84-85页 |
| ·传感器参数静态优化思想 | 第85页 |
| ·目标函数数值计算方法 | 第85-86页 |
| ·相关结论证明 | 第86-90页 |
| ·仿真实验 | 第90-95页 |
| ·传感器参数静态优化设计 | 第90-91页 |
| ·纯方位角跟踪实验 | 第91-95页 |
| ·总结与展望 | 第95-96页 |
| 6 总结与展望 | 第96-99页 |
| ·全文总结 | 第96-97页 |
| ·研究展望 | 第97-99页 |
| 致谢 | 第99-100页 |
| 参考文献 | 第100-111页 |
| 附录 | 第111页 |