| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| ·研究的目的和意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·滤波理论发展概述 | 第11-15页 |
| ·滤波理论的发展前景和问题 | 第15-16页 |
| ·本文主要工作和结构安排 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第2章 非线性滤波算法 | 第18-36页 |
| ·贝叶斯估计 | 第18-20页 |
| ·扩展卡尔曼滤波算法（EKF） | 第20-23页 |
| ·线性卡尔曼滤波（最优滤波）（KF） | 第20-22页 |
| ·扩展卡尔曼滤波算法（EKF） | 第22-23页 |
| ·UKF滤波算法 | 第23-32页 |
| ·UT变换 | 第23-29页 |
| ·UKF算法 | 第29-32页 |
| ·仿真实验 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 空间拦截相对运动数学建模研究 | 第36-55页 |
| ·空间拦截相对运动数学建模研究 | 第36-41页 |
| ·可观性分析 | 第41-46页 |
| ·导引律为RTPN时的拦截卡尔曼滤波可观性分析 | 第43-45页 |
| ·附加可观测真比例导引(Additive Observable RTPN，AORTPN） | 第45-46页 |
| ·仿真实验 | 第46-54页 |
| ·拦截器和目标状态的滤波估计 | 第47-50页 |
| ·RTPN和AORTPN对目标机动的可观性比较 | 第50-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 自适应滤波算法 | 第55-61页 |
| ·次优Sage－Husa自适应滤波算法 | 第55-57页 |
| ·强跟踪Kalman滤波器（STF） | 第57-58页 |
| ·并行自适应滤波器 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 目标机动加速度估计研究 | 第61-73页 |
| ·问题陈述 | 第61-62页 |
| ·视线角高阶微分估计模型 | 第62-64页 |
| ·目标机动加速度估计 | 第64-65页 |
| ·仿真实验 | 第65-72页 |
| ·视线角高阶微分估计的仿真 | 第66-68页 |
| ·目标机动加速度估计的仿真 | 第68-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 结论 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 致谢 | 第80页 |