| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| ·时滞滤波的研究现状 | 第12-14页 |
| ·滤波算法在目标跟踪中的研究现状 | 第14-15页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 卡尔曼滤波 | 第16-25页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·无观测时滞的系统模型 | 第16-18页 |
| ·经典卡尔曼滤波算法 | 第18-19页 |
| ·扩展卡尔曼滤波算法 | 第19-21页 |
| ·Unscented 卡尔曼滤波算法 | 第21-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于增广状态法的卡尔曼滤波算法 | 第25-34页 |
| ·观测时滞系统模型 | 第25-26页 |
| ·增广状态法的引入 | 第26-27页 |
| ·增广状态卡尔曼滤波算法 | 第27-29页 |
| ·增广状态扩展卡尔曼滤波算法 | 第29-31页 |
| ·增广状态 Unscented 卡尔曼滤波算法 | 第31-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 第4章 仿真实验 | 第34-46页 |
| ·增广状态卡尔曼滤波线性二阶常速目标跟踪模型仿真实验 | 第34-37页 |
| ·目标跟踪模型的建立 | 第34-35页 |
| ·CV 模型下的仿真实验 | 第35-37页 |
| ·增广状态 EKF 及 UKF 算法的非线性光电跟踪观测时滞系统仿真实验 | 第37-40页 |
| ·增广状态算法应用于光电跟踪伺服系统的仿真实验 | 第40-44页 |
| ·光电跟踪伺服系统简介 | 第40-42页 |
| ·增广状态法应用于前馈优化插入式重复控制系统的仿真实验 | 第42-44页 |
| ·小结 | 第44-46页 |
| 结论与展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-52页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
