| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 缩写、符号清单、术语表 | 第11-14页 |
| 1 绪论 | 第14-26页 |
| 1.1 研究意义 | 第14-16页 |
| 1.2 机动目标跟踪研究现状 | 第16-23页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第23-26页 |
| 2 线性不确定模型下的H_∞滤波问题研究 | 第26-50页 |
| 2.1 引言 | 第26-27页 |
| 2.2 预备知识 | 第27-31页 |
| 2.3 基于传递函数的H_∞滤波算法 | 第31-38页 |
| 2.4 基于微分对策理论的H_∞滤波算法 | 第38-42页 |
| 2.5 卡尔曼、H_2和H_∞算法的比较 | 第42-44页 |
| 2.6 模型不确定场景中的仿真与分析 | 第44-46页 |
| 2.7 三维机动目标场景中的仿真与分析 | 第46-48页 |
| 2.8 小结 | 第48-50页 |
| 3 基于H_∞滤波理论非线性模型下的目标跟踪研究 | 第50-60页 |
| 3.1 引言 | 第50-51页 |
| 3.2 基于微分对策理论的非线性H_∞滤波 | 第51-53页 |
| 3.3 扩展H_∞滤波 | 第53-55页 |
| 3.4 无迹H_∞滤波 | 第55-57页 |
| 3.5 仿真结果与分析 | 第57-59页 |
| 3.6 小结 | 第59-60页 |
| 4 机动目标跟踪中的噪声统计特征估计方法 | 第60-78页 |
| 4.1 引言 | 第60-61页 |
| 4.2 基于概率分布和随机理论的噪声估计方法 | 第61-65页 |
| 4.3 基于关联和统计理论的噪声估计方法 | 第65-68页 |
| 4.4 基于H_∞滤波器的噪声估计 | 第68-73页 |
| 4.5 模型不确定场景中的仿真与分析 | 第73-74页 |
| 4.6 机动目标场景中的仿真与分析 | 第74-76页 |
| 4.7 小结 | 第76-78页 |
| 5 基于H_∞滤波器和交互多模型算法的机动目标跟踪 | 第78-92页 |
| 5.1 引言 | 第78-79页 |
| 5.2 交互多模型算法 | 第79-83页 |
| 5.3 交互多模型H_∞算法 | 第83-85页 |
| 5.4 H_∞滤波交互多模型算法 | 第85-88页 |
| 5.5 仿真与分析 | 第88-91页 |
| 5.6 小结 | 第91-92页 |
| 6 总结与展望 | 第92-94页 |
| 6.1 总结 | 第92-93页 |
| 6.2 展望 | 第93-94页 |
| 参考文献 | 第94-102页 |
| 附录A | 第102-106页 |
| 附录B | 第106-110页 |
| 发表文章目录 | 第110-111页 |