| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 数据关联技术的发展现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 多目标跟踪的数据关联 | 第11-12页 |
| 1.2.2 特征辅助的数据关联 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第13页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 多目标跟踪的数据关联理论 | 第15-35页 |
| 2.1 目标跟踪的基本理论 | 第15-19页 |
| 2.1.1 目标运动模型 | 第16-17页 |
| 2.1.2 线性滤波理论及其特性 | 第17-19页 |
| 2.2 数据关联理论 | 第19-21页 |
| 2.2.1 数据关联的过程和分类 | 第19-20页 |
| 2.2.2 数据关联中的问题 | 第20-21页 |
| 2.3 经典数据关联算法 | 第21-31页 |
| 2.3.1 最近邻域法 | 第21-23页 |
| 2.3.2 概率数据互联法 | 第23-26页 |
| 2.3.3 联合概率数据互联法 | 第26-30页 |
| 2.3.4 其他数据关联算法 | 第30-31页 |
| 2.4 常用关联算法的仿真分析 | 第31-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 特征辅助的多目标数据关联 | 第35-55页 |
| 3.1 引言 | 第35-36页 |
| 3.2 基于幅值信息的概率数据互联算法 | 第36-44页 |
| 3.2.1 幅值特征建模 | 第36-38页 |
| 3.2.2 PDA-AI算法 | 第38-44页 |
| 3.3 自适应多特征辅助的概率数据互联算法 | 第44-54页 |
| 3.3.1 基于尺寸信息的PDA-DI算法 | 第44-49页 |
| 3.3.2 自适应多特征的APDA-AI-DI算法 | 第49-54页 |
| 3.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 基于AIS信息的雷达数据关联 | 第55-64页 |
| 4.1 引言 | 第55-56页 |
| 4.2 雷达和AIS的航迹关联算法 | 第56-59页 |
| 4.2.1 灰色关联度航迹关联算法 | 第56-57页 |
| 4.2.2 修正的灰关联度序贯航迹关联算法 | 第57-59页 |
| 4.3 AIS信息辅助的雷达数据关联算法 | 第59-63页 |
| 4.3.1 辅助关联算法 | 第59-61页 |
| 4.3.2 算法仿真 | 第61-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 总结与展望 | 第64-65页 |
| 5.1 总结 | 第64页 |
| 5.2 展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 作者简介 | 第70页 |