| 摘要 | 第1-14页 |
| Abstract | 第14-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-26页 |
| ·研究背景及意义 | 第16页 |
| ·检测前跟踪处理的特点与优势 | 第16-17页 |
| ·天基红外弱目标检测前跟踪技术的研究现状 | 第17-24页 |
| ·红外图像背景杂波抑制方法 | 第18-19页 |
| ·弱小目标检测前跟踪方法 | 第19-22页 |
| ·多波段融合的弱小目标检测前跟踪方法 | 第22-24页 |
| ·论文主要工作和章节安排 | 第24-26页 |
| 第二章 天基红外图像背景杂波抑制 | 第26-50页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·天基红外图像特性分析 | 第26-33页 |
| ·云层杂波特性分析 | 第27-30页 |
| ·目标像平面特性分析 | 第30-32页 |
| ·分析结论 | 第32-33页 |
| ·改进的 Markov 时空域联合的背景抑制算法 | 第33-40页 |
| ·背景杂波时空域模型 | 第33-34页 |
| ·基于 Markov 自回归模型算法机理 | 第34-37页 |
| ·基于能量强度的背景属性分类方法 | 第37-39页 |
| ·动态多滤波模板选取方法 | 第39-40页 |
| ·改进的 Markov 时空域联合算法详细步骤 | 第40页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第40-48页 |
| ·仿真场景设置评价指标 | 第40-42页 |
| ·背景抑制算法性能分析与对比 | 第42-46页 |
| ·背景抑制残差特性分析 | 第46-48页 |
| ·小结 | 第48-50页 |
| 第三章 基于 PHD 滤波的检测前跟踪算法 | 第50-82页 |
| ·引言 | 第50-51页 |
| ·随机有限集理论 | 第51-55页 |
| ·随机有限集定义 | 第51-52页 |
| ·多目标贝叶斯滤波 | 第52-53页 |
| ·概率假设密度与势分布 | 第53-55页 |
| ·PHD 多目标滤波器 | 第55-58页 |
| ·PHD 多目标滤波器 | 第55-56页 |
| ·基于粒子实现的 PHD 多目标滤波器 | 第56-58页 |
| ·改进的 PHD 检测前跟踪算法 | 第58-74页 |
| ·像平面目标运动与观测模型 | 第58-59页 |
| ·PHD-TBD 的粒子更新推导 | 第59-61页 |
| ·PHD-TBD 的粒子幅度采样 | 第61-63页 |
| ·改进的 PHD-TBD 算法详细步骤 | 第63-65页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第65-74页 |
| ·基于 PHD 平滑器的检测前跟踪算法 | 第74-81页 |
| ·PHD 平滑器 | 第74-76页 |
| ·基于 PHD 平滑器的检测前跟踪算法 | 第76-78页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第78-81页 |
| ·小结 | 第81-82页 |
| 第四章 基于 CPHD 滤波的检测前跟踪算法 | 第82-106页 |
| ·引言 | 第82-83页 |
| ·CPHD 多目标滤波器 | 第83-88页 |
| ·CPHD 多目标滤波器原理 | 第83-85页 |
| ·基于粒子实现的 CPHD 多目标滤波器 | 第85-88页 |
| ·基于红外图像的 CPHD 检测前跟踪算法 | 第88-94页 |
| ·CPHD-TBD 算法的粒子更新推导 | 第88-90页 |
| ·CPHD-TBD 势分布更新 | 第90-92页 |
| ·CPHD-TBD 算法详细步骤 | 第92-94页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第94-105页 |
| ·CPHD-TBD 算法步骤与分析 | 第94-98页 |
| ·不同扩散方差下的 CPHD-TBD 算法性能分析 | 第98-101页 |
| ·不同信噪比条件下的 CPHD-TBD 算法性能分析 | 第101-105页 |
| ·小结 | 第105-106页 |
| 第五章 多波段融合检测前跟踪算法 | 第106-134页 |
| ·引言 | 第106-107页 |
| ·多传感器 PHD 和 CPHD 滤波 | 第107-112页 |
| ·序贯更新 PHD 和 CPHD 多传感器滤波器 | 第107-108页 |
| ·PM-PHD 和 PM-CPHD 滤波器 | 第108-112页 |
| ·红外图像 PM-PHD 检测前跟踪算法 | 第112-122页 |
| ·红外多波段的像平面目标测量模型 | 第112-113页 |
| ·PM-PHD-TBD 算法粒子权重更新推导 | 第113-116页 |
| ·PM-PHD-TBD 算法详细步骤 | 第116-117页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第117-122页 |
| ·红外图像 PM-CPHD 检测前跟踪算法 | 第122-132页 |
| ·PM-CPHD-TBD 算法粒子权重和势分布更新推导 | 第122-125页 |
| ·PM-CPHD-TBD 算法详细步骤 | 第125-126页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第126-132页 |
| ·小结 | 第132-134页 |
| 第六章 结论与展望 | 第134-137页 |
| 致谢 | 第137-139页 |
| 参考文献 | 第139-152页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第152-153页 |
| 作者在攻读博士学位期间参与的科研项目 | 第153页 |
