| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 随机集理论概述 | 第15-16页 |
| 1.3 扩展目标跟踪技术研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 论文主要研究成果与内容安排 | 第17-20页 |
| 第二章 基于PHD的多扩展目标跟踪算法 | 第20-38页 |
| 2.1 引言 | 第20-21页 |
| 2.2 PHD滤波算法 | 第21-23页 |
| 2.2.1 算法概述 | 第21页 |
| 2.2.2 算法流程 | 第21-23页 |
| 2.3 GIW-PHD滤波算法 | 第23-28页 |
| 2.3.1 算法概述 | 第23-24页 |
| 2.3.2 算法流程 | 第24-28页 |
| 2.4 RHM-PHD滤波算法 | 第28-34页 |
| 2.4.1 RHM概述 | 第29-32页 |
| 2.4.2 GM-RHM-PHD算法流程 | 第32-34页 |
| 2.5 仿真实验与结果分析 | 第34-36页 |
| 2.6 本章小结 | 第36-38页 |
| 第三章 基于VB-CBMeMBer的多扩展目标跟踪算法 | 第38-50页 |
| 3.1 引言 | 第38-39页 |
| 3.2 基础理论 | 第39-41页 |
| 3.2.1 系统模型 | 第39-41页 |
| 3.2.2 联合概率密度的变分贝叶斯近似 | 第41页 |
| 3.3 VB-CBMeMBer滤波算法 | 第41-46页 |
| 3.3.1 VB-CBMeMBer算法主要流程 | 第41-43页 |
| 3.3.2 GM-VB-CBMeMBer算法流程 | 第43-46页 |
| 3.4 仿真实验与结果分析 | 第46-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于VB-PHD的多扩展目标跟踪算法 | 第50-60页 |
| 4.1 引言 | 第50页 |
| 4.2 GM-VB-PHD滤波算法 | 第50-56页 |
| 4.2.1 GM-PHD算法 | 第50-52页 |
| 4.2.2 VB-PHD算法概述 | 第52-53页 |
| 4.2.3 GM-VB-PHD算法流程 | 第53-56页 |
| 4.3 仿真实验与结果分析 | 第56-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 总结 | 第60页 |
| 5.2 展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 作者简介 | 第70-71页 |