| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第12-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-23页 |
| 1.1 目标跟踪研究背景及意义 | 第17页 |
| 1.2 目标跟踪技术研究现状 | 第17-20页 |
| 1.2.1 目标跟踪模型研究现状 | 第18-19页 |
| 1.2.2 目标跟踪滤波技术研究现状 | 第19-20页 |
| 1.3 论文的内容安排 | 第20-23页 |
| 第二章 目标模型及滤波算法 | 第23-47页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 机动目标跟踪基本原理 | 第23-24页 |
| 2.3 机动目标模型 | 第24-31页 |
| 2.3.1 CV模型 | 第25-26页 |
| 2.3.2 CA模型 | 第26-27页 |
| 2.3.3 CT模型 | 第27页 |
| 2.3.4 Singer模型 | 第27-29页 |
| 2.3.5 CS模型 | 第29-30页 |
| 2.3.6 MM模型 | 第30-31页 |
| 2.4 滤波算法 | 第31-39页 |
| 2.4.1 卡尔曼滤波 | 第31-33页 |
| 2.4.2 扩展卡尔曼滤波 | 第33-34页 |
| 2.4.3 无迹卡尔曼滤波 | 第34-36页 |
| 2.4.4 容积卡尔曼滤波 | 第36-38页 |
| 2.4.5 各滤波算法理论分析比较 | 第38-39页 |
| 2.5 不同算法仿真结果比较与分析 | 第39-46页 |
| 2.5.1 仿真环境设置 | 第39-40页 |
| 2.5.2 不同机动目标模型性能比较 | 第40-45页 |
| 2.5.3 不同滤波算法性能比较 | 第45-46页 |
| 2.6 小结 | 第46-47页 |
| 第三章 平方根容积卡尔曼滤波的组合式权重交互多模型 | 第47-61页 |
| 3.1 引言 | 第47-48页 |
| 3.2 基于组合式权重的交互式多模型算法 | 第48-52页 |
| 3.2.1 交互式多模型 | 第48-50页 |
| 3.2.2 组合式权重的原理 | 第50-52页 |
| 3.3 基于平方根容积卡尔曼的强跟踪滤波器 | 第52-55页 |
| 3.3.1 SRCKF算法 | 第52-53页 |
| 3.3.2 多模型平滑算法 | 第53-54页 |
| 3.3.3 算法流程 | 第54-55页 |
| 3.4 实验及结果分析 | 第55-59页 |
| 3.4.1 算法实现 | 第55-56页 |
| 3.4.2 实验仿真及分析 | 第56-59页 |
| 3.5 小结 | 第59-61页 |
| 第四章 变结构多模型算法研究 | 第61-79页 |
| 4.1 引言 | 第61页 |
| 4.2 变结构多模型算法思想 | 第61-65页 |
| 4.2.1 提出与必要性 | 第61-63页 |
| 4.2.2 VSMM算法基本原理 | 第63-64页 |
| 4.2.3 模型集自适应策略及算法适用性分析 | 第64-65页 |
| 4.3 基于格自适应模型集的变结构多模型算法 | 第65-69页 |
| 4.3.1 AGIMM算法自适应机制 | 第65-66页 |
| 4.3.2 AGIMM-SRUKF和AGIMM-SRCKF算法 | 第66-69页 |
| 4.4 基于期望扩张模型集的变结构多模型算法 | 第69-77页 |
| 4.4.1 期望扩张模型集 | 第69-71页 |
| 4.4.2 改进的加速度模型集 | 第71-73页 |
| 4.4.3 不同算法的仿真对比 | 第73-77页 |
| 4.5 小结 | 第77-79页 |
| 第五章 总结与展望 | 第79-81页 |
| 5.1 总结 | 第79-80页 |
| 5.2 展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 致谢 | 第85-87页 |
| 作者简介 | 第87-88页 |
| 1.基本情况 | 第87页 |
| 2.教育背景 | 第87页 |
| 3.攻读硕士学位期间的研究成果 | 第87-88页 |