| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-14页 |
| 1 绪论 | 第14-27页 |
| ·多目标跟踪的研究背景及意义 | 第14-16页 |
| ·多目标跟踪方法概述 | 第16-22页 |
| ·基于数据关联的多目标跟踪方法 | 第16-19页 |
| ·基于随机有限集（RFS）的多目标跟踪算法 | 第19-22页 |
| ·基于RFS 的多目标跟踪方法的发展概况和研究现状 | 第22-24页 |
| ·基于RFS 的多目标跟踪方法的实际应用 | 第24-25页 |
| ·本文研究的主要工作及各章内容安排 | 第25-27页 |
| 2 基于RFS 的多目标跟踪方法的理论基础 | 第27-47页 |
| ·单目标Bayes 滤波器 | 第27页 |
| ·基于RFS 的多目标Bayes 滤波器 | 第27-33页 |
| ·RFS 的定义 | 第27-28页 |
| ·基于RFS 的多目标状态模型和传感器测量模型 | 第28-29页 |
| ·有限集统计特性（FISST） | 第29-30页 |
| ·广义有限集统计特性 | 第30-33页 |
| ·基于RFS 的多目标Bayes 递推公式 | 第33页 |
| ·概率假设密度（PHD）滤波器 | 第33-38页 |
| ·PHD 即为一阶多目标矩密度 | 第33-35页 |
| ·PHD 滤波器的预测公式 | 第35-36页 |
| ·单传感PHD 滤波器的更新公式 | 第36-37页 |
| ·多传感PHD 滤波器的更新公式 | 第37-38页 |
| ·PHD 滤波器的实现 | 第38-43页 |
| ·SMC-PHD 滤波器 | 第38-40页 |
| ·GM-PHD 滤波器 | 第40-43页 |
| ·势概率假设密度（CPHD）滤波器 | 第43-45页 |
| ·基于RFS 的多目标跟踪算法的性能评价指标 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 3 未知杂波强度下的PHD 滤波器 | 第47-66页 |
| ·引言 | 第47-48页 |
| ·背景知识和问题描述 | 第48-49页 |
| ·MTT 问题和PHD 滤波器回顾 | 第48-49页 |
| ·未知杂波强度 | 第49页 |
| ·杂波强度估计 | 第49-55页 |
| ·估计平均每帧的杂波个数 | 第50页 |
| ·利用有限混合模型（FMM）拟合杂波密度 | 第50-51页 |
| ·利用EM 算法估计FMM 的参数集合 | 第51-53页 |
| ·利用MCMC 算法估计FMM 的参数集合 | 第53-55页 |
| ·仿真实验 | 第55-65页 |
| ·仿真场景描述 | 第55-57页 |
| ·杂波强度估计结果 | 第57-60页 |
| ·多目标跟踪结果 | 第60-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 4 基于SMC-PHD 滤波器的部分可分辨的群目标跟踪算法 | 第66-87页 |
| ·引言 | 第66-67页 |
| ·问题描述 | 第67-69页 |
| ·群目标状态 | 第67-68页 |
| ·群目标状态的时间演化模型 | 第68页 |
| ·传感器测量模型 | 第68-69页 |
| ·基于SMC-PHD 滤波器的部分可分辨的群目标跟踪算法 | 第69-76页 |
| ·群目标PHD 滤波器的SMC 实现 | 第69-71页 |
| ·利用GMM 提取群目标个数和状态 | 第71-72页 |
| ·利用EM 算法估计混合模型的参数 | 第72-74页 |
| ·利用MCMC 算法估计混合模型的参数 | 第74-76页 |
| ·仿真实验 | 第76-86页 |
| ·仿真场景设置 | 第76-80页 |
| ·群目标SMC-PHD 滤波器以及EM 和MCMC 状态提取算法的性能分析 | 第80-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 5 多模型概率假设密度平滑器 | 第87-103页 |
| ·引言 | 第87-88页 |
| ·问题描述 | 第88-89页 |
| ·目标运动模型 | 第88页 |
| ·传感器测量模型 | 第88-89页 |
| ·MM-PHD 平滑器 | 第89-91页 |
| ·MM-PHD 滤波器 | 第89-90页 |
| ·MM-PHD 前向-后向平滑器 | 第90-91页 |
| ·MM-PHD 平滑器的SMC 实现 | 第91-93页 |
| ·仿真实验 | 第93-101页 |
| ·仿真场景设置 | 第93-96页 |
| ·算法性能分析 | 第96-101页 |
| ·本章小结 | 第101-103页 |
| 6 基于PHD 滤波器的多个“非配合”目标跟踪和多传感器空间配准算法 | 第103-120页 |
| ·引言 | 第103-107页 |
| ·基于“配合”目标的多传感器配准问题回顾 | 第103-105页 |
| ·多个“非配合”目标跟踪和多传感器空间配准问题的引入 | 第105-107页 |
| ·多个“非配合”目标跟踪和多传感器空间配准问题描述 | 第107-108页 |
| ·基于PHD 滤波器的多个“非配合”目标跟踪和多传感器空间配准算法及其SMC实现 | 第108-111页 |
| ·算法描述 | 第108-109页 |
| ·上述算法的SMC 实现 | 第109-111页 |
| ·仿真实验 | 第111-119页 |
| ·仿真场景设置 | 第111-114页 |
| ·算法性能分析 | 第114-119页 |
| ·本章小结 | 第119-120页 |
| 7 结论与展望 | 第120-123页 |
| ·结论 | 第120-121页 |
| ·展望 | 第121-123页 |
| 参考文献 | 第123-131页 |
| 致谢 | 第131-132页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第132-133页 |
