| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-24页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 传统目标跟踪算法 | 第12-14页 |
| 1.3 基于随机有限集理论目标跟踪算法 | 第14-20页 |
| 1.4 本文的创新点及结构安排 | 第20-24页 |
| 2 基于随机有限集目标跟踪算法理论基础 | 第24-49页 |
| 2.1 引言 | 第24页 |
| 2.2 目标运动模型 | 第24-29页 |
| 2.3 经典目标跟踪的滤波算法 | 第29-41页 |
| 2.4 随机有限集理论 | 第41-48页 |
| 2.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 3 基于伯努利滤波的多传感器目标跟踪算法研究 | 第49-76页 |
| 3.1 引言 | 第49-50页 |
| 3.2 伯努利滤波 | 第50-55页 |
| 3.3 多传感器伯努利滤波目标跟踪 | 第55-58页 |
| 3.4 多传感器伯努利滤波仿真实验与结果讨论 | 第58-62页 |
| 3.5 多模多传感器伯努利滤波机动目标跟踪 | 第62-69页 |
| 3.6 多模多传感器伯努利滤波仿真实验与结果讨论 | 第69-74页 |
| 3.7 本章小结 | 第74-76页 |
| 4 基于概率假设密度滤波的多径超视距目标跟踪算法研究 | 第76-102页 |
| 4.1 引言 | 第76-77页 |
| 4.2 多径超视距目标跟踪理论基础 | 第77-82页 |
| 4.3 概率假设密度滤波 | 第82-84页 |
| 4.4 多径概率假设密度滤波 | 第84-88页 |
| 4.5 高斯混合多径概率假设密度滤波 | 第88-93页 |
| 4.6 仿真实验与结果讨论 | 第93-101页 |
| 4.7 本章小结 | 第101-102页 |
| 5 基于势平衡多目标多伯努利滤波的多径超视距目标跟踪算法研究 | 第102-127页 |
| 5.1 引言 | 第102-103页 |
| 5.2 势平衡多目标多伯努利滤波 | 第103-110页 |
| 5.3 多径势平衡多目标多伯努利滤波 | 第110-116页 |
| 5.4 多径势平衡多目标多伯努利滤波实现 | 第116-120页 |
| 5.5 仿真实验与结果讨论 | 第120-126页 |
| 5.6 本章小结 | 第126-127页 |
| 6 全文总结与工作展望 | 第127-130页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第127-128页 |
| 6.2 下一步工作展望 | 第128-130页 |
| 致谢 | 第130-131页 |
| 参考文献 | 第131-146页 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表的主要论文 | 第146-147页 |
| 附录2 文章中部分公式推导过程 | 第147-153页 |