| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-20页 |
| 1.1 无源定位技术的背景和意义 | 第16页 |
| 1.2 无源定位系统特点 | 第16-18页 |
| 1.3 无源定位研究现状 | 第18-19页 |
| 1.4 本文主要研究内容及安排 | 第19-20页 |
| 第二章 单站无源定位原理及关键技术 | 第20-38页 |
| 2.1 单站无源定位的空间原理 | 第20-21页 |
| 2.2 单站无源定位方法 | 第21-32页 |
| 2.2.1 测向定位法 | 第21-23页 |
| 2.2.2 TOA定位法 | 第23页 |
| 2.2.3 测多普勒频率定位法 | 第23-24页 |
| 2.2.4 测多普勒频率差定位法 | 第24页 |
| 2.2.5 基于PA与DOA的联合定位法 | 第24-25页 |
| 2.2.6 基于DOA和TOA的联合定位法 | 第25-26页 |
| 2.2.7 基于DOA和多普勒频率的联合定位法 | 第26页 |
| 2.2.8 测多普勒频率变化率定位法 | 第26-27页 |
| 2.2.9 测相位差变化率定位法 | 第27页 |
| 2.2.10 基于相位差、相位差变化率和频率变化率的定位法 | 第27-32页 |
| 2.3 常见运动状态下的跟踪模型 | 第32-36页 |
| 2.3.1 静止状态目标的定位跟踪模型 | 第32-33页 |
| 2.3.2 匀速状态目标的定位跟踪模型 | 第33-34页 |
| 2.3.3 机动状态目标的定位跟踪模型 | 第34-36页 |
| 2.4 本章小结 | 第36-38页 |
| 第三章 单站无源定位中的Kalman滤波跟踪技术 | 第38-66页 |
| 3.1 线性Kalman滤波算法 | 第38-54页 |
| 3.1.1 经典Kalman滤波算法原理 | 第38-40页 |
| 3.1.2 经典Kalman滤波算法仿真实验及分析 | 第40-45页 |
| 3.1.3 交互多模Kalman滤波算法原理 | 第45-47页 |
| 3.1.4 交互多模Kalman滤波算法仿真实验及分析 | 第47-54页 |
| 3.2 非线性Kalman滤波算法 | 第54-65页 |
| 3.2.1 扩展卡尔曼滤波（EKF）算法原理 | 第54-56页 |
| 3.2.2 基于EKF的单站唯方位仿真实验及分析 | 第56-59页 |
| 3.2.3 无迹卡尔曼滤波（UKF）算法原理 | 第59-61页 |
| 3.2.4 基于UKF的单站测距仿真实验及分析 | 第61-63页 |
| 3.2.5 UKF与EKF的简单分析比较 | 第63-65页 |
| 3.3 本章小结 | 第65-66页 |
| 第四章 单站无源定位中的粒子滤波跟踪技术 | 第66-86页 |
| 4.1 粒子滤波技术基础 | 第66-68页 |
| 4.1.1 蒙特卡洛模拟方法 | 第66-67页 |
| 4.1.2 贝叶斯滤波方法 | 第67-68页 |
| 4.2 重要性采样 | 第68-72页 |
| 4.2.1 贝叶斯重要性采样 | 第68页 |
| 4.2.2 序列重要性采样（SIS） | 第68-70页 |
| 4.2.3 采样重要性重采样（SIR） | 第70-72页 |
| 4.3 PF基本重采样算法 | 第72-73页 |
| 4.3.1 多项式重采样 | 第72页 |
| 4.3.2 系统重采样 | 第72页 |
| 4.3.3 分层重采样 | 第72-73页 |
| 4.3.4 残差重采样 | 第73页 |
| 4.4 仿真实验与分析 | 第73-83页 |
| 4.4.1 单站观测距离的目标定位跟踪仿真 | 第73-77页 |
| 4.4.2 单站观测距离和方位角的目标定位跟踪仿真 | 第77-83页 |
| 4.5 本章小结 | 第83-86页 |
| 第五章 总结与展望 | 第86-88页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第86-87页 |
| 5.2 展望 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-90页 |
| 致谢 | 第90-92页 |
| 作者简介 | 第92-93页 |
