| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 1 绪论 | 第12-28页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·滤波算法发展概述 | 第13-24页 |
| ·基于贝叶斯理论的线性和非线性滤波器 | 第13-22页 |
| ·基于数据关联的跟踪滤波器 | 第22页 |
| ·基于随机集理论的滤波方法 | 第22-24页 |
| ·论文创新点 | 第24-26页 |
| ·本文的内容安排 | 第26-28页 |
| 2 常用贝叶斯滤波方法介绍 | 第28-51页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·贝叶斯理论下的滤波方法 | 第28-45页 |
| ·状态空间模型 | 第28-29页 |
| ·贝叶斯滤波原理 | 第29-31页 |
| ·贝叶斯滤波算法 | 第31-36页 |
| ·基于蒙特卡洛方法的贝叶斯滤波 | 第36-38页 |
| ·粒子滤波 | 第38-43页 |
| ·多模型算法 | 第43-44页 |
| ·交互式多模型方法 | 第44-45页 |
| ·基于有限集统计学方法 | 第45-50页 |
| ·随机有限集统计理论 | 第45-46页 |
| ·概率假设密度算法 | 第46-47页 |
| ·高斯混合概率假设密度算法 | 第47-49页 |
| ·概率假设密度粒子滤波算法 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 3 辅助粒子滤波器几乎必然收敛性分析 | 第51-74页 |
| ·引言 | 第51-52页 |
| ·背景知识 | 第52-55页 |
| ·状态空间模型 | 第52-53页 |
| ·贝叶斯最优滤波 | 第53页 |
| ·辅助粒子滤波器 | 第53-55页 |
| ·改进的辅助粒子滤波器(MAPF)及分析 | 第55-57页 |
| ·改进的辅助粒子滤波器 | 第55-56页 |
| ·MAPF要点说明与分析 | 第56-57页 |
| ·APF几乎必然收敛性分析 | 第57-71页 |
| ·假设条件 | 第57-58页 |
| ·MAPF收敛性分析 | 第58-60页 |
| ·APF收敛性分析 | 第60-61页 |
| ·相关结论证明过程 | 第61-71页 |
| ·仿真实验 | 第71-72页 |
| ·实验环境 | 第71页 |
| ·实验结果与分析 | 第71-72页 |
| ·本章小结 | 第72-74页 |
| 4 扩展噪声空间高斯和无迹粒子滤波器 | 第74-97页 |
| ·引言 | 第74-75页 |
| ·背景知识 | 第75-79页 |
| ·状态空间模型 | 第75-76页 |
| ·模型分类 | 第76页 |
| ·UPF和IUPF介绍 | 第76-79页 |
| ·ISUPF算法 | 第79-81页 |
| ·扩展噪声空间高斯和无迹粒子滤波器 | 第81-90页 |
| ·ENSGSUPF设计思想与算法框架 | 第81-84页 |
| ·ENSGSUPF具体实现方案 | 第84-89页 |
| ·ENSGSUPF算法分析 | 第89-90页 |
| ·仿真实验与分析 | 第90-95页 |
| ·实验1 | 第91-93页 |
| ·实验2 | 第93-95页 |
| ·实验结果分析 | 第95页 |
| ·本章小结 | 第95-97页 |
| 5 基于模型误差与高斯和SUKF的IMM算法 | 第97-114页 |
| ·引言 | 第97-98页 |
| ·背景知识 | 第98-101页 |
| ·受系统参数影响的状态空间模型 | 第98-99页 |
| ·IMM面临的问题 | 第99-100页 |
| ·最小距离设计方法 | 第100-101页 |
| ·SME-IMM算法 | 第101-105页 |
| ·基于模型误差交互式多模型思想 | 第101-102页 |
| ·SME-IMM基本步骤 | 第102-105页 |
| ·GSSME-IMM算法 | 第105-109页 |
| ·GSSME-IMM算法思想 | 第105-106页 |
| ·GSSME-IMM基本步骤 | 第106-109页 |
| ·仿真实验实验结果分析 | 第109-112页 |
| ·本章小结 | 第112-114页 |
| 6 基于模型误差的交互式多模型粒子概率假设密度滤波器 | 第114-127页 |
| ·引言 | 第114-115页 |
| ·背景知识 | 第115-116页 |
| ·多目标模型 | 第115页 |
| ·多目标跟踪滤波器性能评价指标 | 第115-116页 |
| ·粒子PHD滤波算法 | 第116-118页 |
| ·系统参数未知时的随机有限集模型和PHD算法 | 第116-117页 |
| ·粒子PHD滤波器 | 第117-118页 |
| ·基于模型误差的多模型粒子PHD滤波器(MEIMM-PHDF) | 第118-123页 |
| ·MEIMM-PHDF算法思想 | 第118-119页 |
| ·MEIMM-PHDF算法基本步骤 | 第119-123页 |
| ·仿真实验 | 第123-126页 |
| ·实验环境 | 第123-124页 |
| ·实验结果与分析 | 第124-126页 |
| ·本章小结 | 第126-127页 |
| 7 结束语 | 第127-130页 |
| ·全文总结 | 第127-128页 |
| ·研究展望 | 第128-130页 |
| 致谢 | 第130-131页 |
| 参考文献 | 第131-147页 |
| 附录 | 第147页 |