| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 选题的研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究的现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 雷达机动目标跟踪模型的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 雷达机动目标滤波算法的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 机动目标跟踪模型与滤波理论 | 第16-34页 |
| 2.1 机动目标跟踪基本原理 | 第16-18页 |
| 2.2 机动目标运动模型分析 | 第18-23页 |
| 2.2.1 匀速模型 | 第18-19页 |
| 2.2.2 匀加速模型 | 第19-20页 |
| 2.2.3 Singer模型 | 第20-22页 |
| 2.2.4 “当前”统计模型 | 第22-23页 |
| 2.3 卡尔曼滤波器 | 第23-26页 |
| 2.4 基于“当前”统计模型的自适应滤波算法 | 第26-29页 |
| 2.5 仿真实验 | 第29-32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-34页 |
| 第3章 基于“当前”统计模型的模糊自适应滤波算法 | 第34-50页 |
| 3.1 强跟踪滤波器 | 第34-36页 |
| 3.1.1 强跟踪滤波器的引入 | 第34页 |
| 3.1.2 强跟踪滤波器的实现 | 第34-36页 |
| 3.2 模糊推理系统 | 第36-38页 |
| 3.3 改进的基于“当前”统计模型的模糊自适应滤波算法 | 第38-44页 |
| 3.3.1 基于“当前”统计模型的模糊自适应滤波算法 | 第38-40页 |
| 3.3.2 改进的基于“当前”统计模型的模糊自适应滤波算法 | 第40-44页 |
| 3.4 仿真实验 | 第44-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 基于模糊自适应的交互式多模型算法 | 第50-66页 |
| 4.1 交互式多模型算法 | 第50-54页 |
| 4.1.1 传统交互式多模型的算法 | 第50-54页 |
| 4.1.2 基于模糊自适应的交互式多模型算法 | 第54页 |
| 4.2 改进的基于模糊自适应的交互式多模型算法 | 第54-61页 |
| 4.2.1 改进的基于模糊自适应的交互式多模型算法基本结构 | 第54-57页 |
| 4.2.2 模型集合的设计 | 第57-58页 |
| 4.2.3 模糊推理系统的设计 | 第58-60页 |
| 4.2.4 模型条件滤波及估计输出 | 第60-61页 |
| 4.3 仿真实验 | 第61-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-66页 |
| 第5章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 5.1 工作总结 | 第66-67页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 作者简介 | 第74页 |
