| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外在该方向的研究现状及分析 | 第9-12页 |
| 1.3 论文主要工作及内容安排 | 第12-13页 |
| 第2章 目标的运动方程和测量方程 | 第13-20页 |
| 2.1 引言 | 第13页 |
| 2.2 参考坐标系的定义及转换关系 | 第13-15页 |
| 2.2.1 参考坐标系的定义 | 第13-14页 |
| 2.2.2 坐标系间的转换关系 | 第14-15页 |
| 2.3 HTV-2 和 X-51 的运动方程 | 第15-18页 |
| 2.3.1 HTV-2 的运动方程 | 第15-17页 |
| 2.3.2 X-51 的运动方程 | 第17-18页 |
| 2.4 被动传感器的观测信息 | 第18-19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 HTV-2 被动跟踪 | 第20-43页 |
| 3.1 引言 | 第20页 |
| 3.2 常用的目标运动模型 | 第20-25页 |
| 3.2.1 匀速 CV 模型 | 第20-21页 |
| 3.2.2 匀加速 CA 模型 | 第21-22页 |
| 3.2.3 Singer 模型 | 第22-25页 |
| 3.3 HTV-2 的机动模型运动方程和量测方程 | 第25-27页 |
| 3.4 EKF 对 HTV-2 的被动跟踪 | 第27-31页 |
| 3.4.1 扩展卡尔曼滤波器的构造 | 第27-28页 |
| 3.4.2 EKF 的仿真实验与分析 | 第28-31页 |
| 3.5 伪线性卡尔曼滤波器对 HTV-2 的被动跟踪 | 第31-35页 |
| 3.5.1 伪线性卡尔曼滤波的构造 | 第31-33页 |
| 3.5.2 伪线性卡尔曼滤波的仿真实验及分析 | 第33-35页 |
| 3.6 无迹卡尔曼滤波（UKF）对 HTV-2 的被动跟踪 | 第35-37页 |
| 3.6.1 UKF 的构造 | 第35-36页 |
| 3.6.2 无迹卡尔曼滤波的仿真实验及分析 | 第36-37页 |
| 3.7 最小二乘卡尔曼滤波对 HTV-2 的被动跟踪 | 第37-41页 |
| 3.7.1 最小二乘卡尔曼滤波器的构造 | 第37-40页 |
| 3.7.2 最小二乘卡尔曼滤波的仿真实验及分析 | 第40-41页 |
| 3.8 分析与比较 | 第41-42页 |
| 3.9 文章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 X-51 的单模型被动跟踪算法及弹道预报 | 第43-54页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 X-51 的机动模型运动方程和量测方程 | 第43-45页 |
| 4.3 扩展卡尔曼滤波的仿真实验及分析 | 第45-47页 |
| 4.4 伪线性卡尔曼滤波的仿真实验及分析 | 第47-49页 |
| 4.5 无迹卡尔曼滤波的仿真实验及分析 | 第49-50页 |
| 4.6 最小二乘卡尔曼滤波的仿真实验及分析 | 第50-52页 |
| 4.7 分析与比较 | 第52-53页 |
| 4.8 文章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 X-51 的交互多模型被动跟踪算法 | 第54-63页 |
| 5.1 引言 | 第54页 |
| 5.2 交互多模型算法 | 第54-55页 |
| 5.3 EKF 交互多模型算法对 X-51 的被动跟踪 | 第55-61页 |
| 5.3.1 模型的选取 | 第56-58页 |
| 5.3.2 推广卡尔曼滤波交互多模型算法 | 第58-59页 |
| 5.3.3 仿真实验与分析 | 第59-61页 |
| 5.4 最小二乘交互多模型算法对 X-51 的被动跟踪 | 第61-62页 |
| 5.4.1 仿真结果与分析 | 第61-62页 |
| 5.5 分析与比较 | 第62页 |
| 5.6 文章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
