| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-13页 |
| ·国内外研究动态 | 第13-16页 |
| ·本文主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第二章 粒子滤波原理 | 第18-29页 |
| ·贝叶斯理论 | 第18-20页 |
| ·贝叶斯定理 | 第18-19页 |
| ·贝叶斯跟踪 | 第19-20页 |
| ·蒙特卡洛方法 | 第20-26页 |
| ·蒙特卡洛积分 | 第20-21页 |
| ·序贯重要度采样 | 第21-23页 |
| ·重采样 | 第23-26页 |
| ·SIR 粒子滤波 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于存在概率检测的 PF-TBD 算法 | 第29-47页 |
| ·标准的 PF-TBD 算法 | 第29-34页 |
| ·算法原理 | 第29-31页 |
| ·算法流程 | 第31-34页 |
| ·优效的 PF-TBD 算法 | 第34-38页 |
| ·算法原理 | 第34-36页 |
| ·算法流程 | 第36-38页 |
| ·仿真试验 | 第38-46页 |
| ·系统动态模型 | 第39-40页 |
| ·观测模型 | 第40-41页 |
| ·仿真试验及分析 | 第41-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于似然比检测的 PF-TBD 算法 | 第47-57页 |
| ·基于序贯概率比检测的 PF-TBD 算法 | 第47-50页 |
| ·算法原理 | 第47-49页 |
| ·算法流程 | 第49-50页 |
| ·基于修正的单次似然比的 PF-TBD 算法 | 第50-52页 |
| ·算法原理 | 第50-51页 |
| ·算法流程 | 第51-52页 |
| ·仿真试验及分析 | 第52-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 PF-TBD 算法在天波超视距雷达中的应用 | 第57-67页 |
| ·天波超视距雷达模型 | 第57-60页 |
| ·基于天波超视距雷达的 TBD 处理 | 第60-63页 |
| ·仿真试验及分析 | 第63-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 结束语 | 第67-69页 |
| ·全文总结 | 第67-68页 |
| ·工作展望 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第73-74页 |