| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| ·概述 | 第11-13页 |
| ·辐射源定位跟踪主要方法 | 第13-15页 |
| ·本文主要内容 | 第15-16页 |
| 第二章 定位跟踪的基本原理 | 第16-36页 |
| ·单站无源定位的可观性 | 第16-17页 |
| ·测向法 | 第17-19页 |
| ·定位跟踪原理 | 第17-18页 |
| ·测向法的可观性 | 第18-19页 |
| ·多普勒频率法 | 第19-20页 |
| ·定位跟踪原理 | 第19页 |
| ·多普勒频率法的可观性 | 第19-20页 |
| ·到达时间法 | 第20-21页 |
| ·定位跟踪原理 | 第20-21页 |
| ·到达时间法的可观性 | 第21页 |
| ·联合方位和多普勒频率法 | 第21-22页 |
| ·定位跟踪原理 | 第21页 |
| ·联合方位和多普勒频率法的可观性 | 第21-22页 |
| ·联合方位和到达时间法 | 第22页 |
| ·定位原理 | 第22页 |
| ·联合方位和到达时间法的可观性 | 第22页 |
| ·相位变化率法 | 第22-24页 |
| ·定位跟踪原理 | 第22-24页 |
| ·相位变化率法的可观性 | 第24页 |
| ·联合相位变化率和多普勒变化率法 | 第24-25页 |
| ·定位跟踪原理 | 第24-25页 |
| ·联合相位变化率和多普勒变化率法的可观性 | 第25页 |
| ·基本的跟踪滤波 | 第25-34页 |
| ·维纳滤波 | 第26页 |
| ·卡尔曼滤波与预测 | 第26-29页 |
| ·EKF 滤波算法 | 第29-31页 |
| ·UKF 算法 | 第31-34页 |
| ·滤波发散及其克服方法 | 第34页 |
| ·小结 | 第34-36页 |
| 第三章 单机动目标跟踪 | 第36-55页 |
| ·单机动目标跟踪基本原理 | 第36-37页 |
| ·单机动目标跟踪基本要素 | 第37-39页 |
| ·量测数据形成与处理 | 第37页 |
| ·机动目标模型 | 第37-38页 |
| ·机动检测与机动辨识 | 第38-39页 |
| ·自适应滤波与预测 | 第39页 |
| ·机动目标模型 | 第39-49页 |
| ·微分多项式模型 | 第39-41页 |
| ·CV 和CA 模型 | 第41-42页 |
| ·时间相关模型 | 第42-47页 |
| ·机动目标“当前”统计模型 | 第47-48页 |
| ·CT 转弯模型 | 第48-49页 |
| ·单机动目标跟踪中的自适应滤波 | 第49-53页 |
| ·检测自适应滤波 | 第49-52页 |
| ·实时辨识自适应滤波 | 第52-53页 |
| ·“全面”自适应滤波 | 第53页 |
| ·小结 | 第53-55页 |
| 第四章 机动目标“当前”统计模型与自适应跟踪算法 | 第55-71页 |
| ·机动目标的“当前”概率密度模型 | 第55-57页 |
| ·机动加速度的“当前”概率密度 | 第55-56页 |
| ·机动加速度的非零均值时间相关模型 | 第56-57页 |
| ·机动目标“当前”统计模型的均值与方差自适应跟踪算法 | 第57-62页 |
| ·离散状态方程 | 第57-59页 |
| ·均值与方差自适应UKF 滤波算法 | 第59-62页 |
| ·计算机仿真 | 第62-69页 |
| ·使用唯方位的跟踪算法 | 第62-65页 |
| ·与Singer 模型的仿真比较 | 第65-67页 |
| ·观测器采用不同方式机动仿真比较 | 第67-69页 |
| ·小结 | 第69-71页 |
| 第五章 多目标跟踪 | 第71-87页 |
| ·多目标跟踪的基本方法 | 第71-78页 |
| ·联合极大似然算法 | 第71-75页 |
| ·“最近邻”方法 | 第75-76页 |
| ·概率数据互联算法 | 第76-78页 |
| ·计算机仿真 | 第78-85页 |
| ·目标运动轨迹无相交的跟踪算法 | 第78-80页 |
| ·目标运动轨迹相交的跟踪算法 | 第80-82页 |
| ·方位频率联合定位跟踪 | 第82-85页 |
| ·小结 | 第85-87页 |
| 第六章 总结 | 第87-90页 |
| 参考文献 | 第90-95页 |
| 在读期间的研究成果 | 第95-96页 |