基于外辐射源雷达的目标跟踪技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第12-24页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-20页 |
| 1.2.1 检测后跟踪技术研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.2 检测前跟踪技术研究现状 | 第17-20页 |
| 1.3 本文主要工作及结构安排 | 第20-24页 |
| 第二章 目标跟踪模型 | 第24-32页 |
| 2.1 引言 | 第24页 |
| 2.2 目标运动模型 | 第24-26页 |
| 2.3 检测后跟踪测量模型 | 第26页 |
| 2.4 检测前跟踪测量模型 | 第26-30页 |
| 2.4.1 辐射源信号模型 | 第26-28页 |
| 2.4.2 测量模型 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 自适应概率多假设跟踪算法 | 第32-46页 |
| 3.1 引言 | 第32-33页 |
| 3.2 概率多假设跟踪算法 | 第33-37页 |
| 3.2.1 期望最大算法 | 第33页 |
| 3.2.2 原始概率多假设跟踪算法 | 第33-36页 |
| 3.2.3 原始概率多假设跟踪算法存在的问题 | 第36-37页 |
| 3.3 自适应概率多假设跟踪算法 | 第37-38页 |
| 3.4 仿真结果与分析 | 第38-45页 |
| 3.4.1 仿真参数设置 | 第38-40页 |
| 3.4.2 固定场景下算法性能仿真 | 第40-41页 |
| 3.4.3 抗杂波性能仿真 | 第41-42页 |
| 3.4.4 初值敏感度仿真 | 第42-43页 |
| 3.4.5 收敛性能仿真 | 第43-44页 |
| 3.4.6 计算复杂度分析 | 第44-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 量测驱动的概率假设密度算法 | 第46-60页 |
| 4.1 引言 | 第46-47页 |
| 4.2 概率假设密度滤波器及其粒子实现 | 第47-49页 |
| 4.2.1 概率假设密度滤波器 | 第47-48页 |
| 4.2.2 概率假设密度滤波器的粒子实现 | 第48-49页 |
| 4.3 量测驱动的概率假设密度算法 | 第49-53页 |
| 4.3.1 波门技术 | 第50页 |
| 4.3.2 航迹起始技术 | 第50-52页 |
| 4.3.3 量测驱动的概率假设密度算法粒子实现 | 第52-53页 |
| 4.4 仿真结果与分析 | 第53-58页 |
| 4.4.1 仿真参数设置 | 第53-54页 |
| 4.4.2 仿真结果与分析 | 第54-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 基于概率假设密度的检测前跟踪算法 | 第60-68页 |
| 5.1 引言 | 第60页 |
| 5.2 量测似然函数 | 第60-61页 |
| 5.3 基于概率假设密度的检测前跟踪算法 | 第61-62页 |
| 5.4 仿真结果与分析 | 第62-67页 |
| 5.4.1 对比算法 | 第62-63页 |
| 5.4.2 仿真参数设置 | 第63-64页 |
| 5.4.3 仿真结果与分析 | 第64-67页 |
| 5.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 结束语 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 附录 | 第77-81页 |
| 附录 1：时频二维相关结果的推导 | 第77-79页 |
| 附录 2：联合概率数据互联算法 | 第79-81页 |
| 作者简历 | 第81页 |
