| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 论文相关内容发展现状 | 第11-12页 |
| 1.2.1 雷达多目标跟踪发展现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 粒子滤波的发展现状 | 第12页 |
| 1.3 本论文的研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 本论文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 雷达多目标跟踪方法分析 | 第14-31页 |
| 2.1 多目标跟踪原理 | 第14页 |
| 2.2 点迹录取 | 第14-15页 |
| 2.3 关联处理 | 第15-28页 |
| 2.3.1 数据关联的特点和分类 | 第17-18页 |
| 2.3.2 最近邻域数据关联 | 第18-21页 |
| 2.3.3 概率数据关联 | 第21-25页 |
| 2.3.4 多假设跟踪算法 | 第25-27页 |
| 2.3.5 联合概率数据关联 | 第27-28页 |
| 2.4 跟踪滤波 | 第28-29页 |
| 2.5 航迹管理 | 第29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 多目标环境下粒子滤波算法研究 | 第31-55页 |
| 3.1 粒子滤波算法 | 第31-38页 |
| 3.1.1 贝叶斯滤波 | 第31-32页 |
| 3.1.2 序贯重要性采样 | 第32-34页 |
| 3.1.3 序贯重要性采样问题及策略 | 第34-36页 |
| 3.1.4 粒子滤波算法步骤 | 第36-38页 |
| 3.2 仿真实验 | 第38-43页 |
| 3.3 基于联合概率数据关联和粒子滤波的多目标跟踪 | 第43-54页 |
| 3.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 基于粒子滤波的雷达多目标跟踪处理系统的软件实现 | 第55-62页 |
| 4.1 系统的总体结构 | 第55页 |
| 4.2 雷达多目标跟踪处理软件设计 | 第55-57页 |
| 4.2.1 CUDA配置 | 第55-56页 |
| 4.2.2 软件流程 | 第56-57页 |
| 4.3 雷达图像显示 | 第57-59页 |
| 4.4 实验效果 | 第59-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 作者简介 | 第67页 |