| 摘要 | 第8-10页 |
| Abstract | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-20页 |
| 1.2.1 基于TBD的几种实现方法 | 第16-18页 |
| 1.2.2 基于PF-TBD的改进方法 | 第18-20页 |
| 1.3 论文主要工作及内容安排 | 第20-22页 |
| 第2章 基于PF-TBD理论基础 | 第22-36页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 TBD与 DBT的概述 | 第22-25页 |
| 2.2.1 跟踪前检测—DBT | 第22-23页 |
| 2.2.2 检测前跟踪—TBD | 第23-25页 |
| 2.3 粒子滤波的理论基础 | 第25-34页 |
| 2.3.1 贝叶斯估计理论 | 第25-27页 |
| 2.3.2 蒙特卡罗积分和重要性采样 | 第27-28页 |
| 2.3.3 序贯重要性采样 | 第28-30页 |
| 2.3.4 重要性概率密度函数的选择以及重采样方法 | 第30-31页 |
| 2.3.5 标准粒子滤波 | 第31-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-36页 |
| 第3章 基于改进的多模型粒子滤波TBD方法 | 第36-45页 |
| 3.1 引言 | 第36页 |
| 3.2 建立系统模型 | 第36-39页 |
| 3.2.1 运动过程建模 | 第36-37页 |
| 3.2.2 量测建模 | 第37-39页 |
| 3.3 IMMPF-TBD算法的原理及实现过程 | 第39-41页 |
| 3.3.1 MMPF-TBD算法存在的问题以及解决方法 | 第39-40页 |
| 3.3.2 IMMPF-TBD算法的实现过程 | 第40-41页 |
| 3.4 仿真分析 | 第41-44页 |
| 3.4.1 场景设置 | 第41-42页 |
| 3.4.2 实验仿真 | 第42-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于粒子优化的TBD方法 | 第45-58页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 基于优化采样粒子的粒子滤波 | 第45-50页 |
| 4.2.1 粒子重采样优化的基本原理 | 第45-46页 |
| 4.2.2 粒子移动 | 第46-49页 |
| 4.2.3 交叉变异 | 第49-50页 |
| 4.2.4 OPF-TBD的采样过程 | 第50页 |
| 4.3 OPF-TBD具体实现过程 | 第50-53页 |
| 4.4 仿真分析 | 第53-57页 |
| 4.4.1 场景设置 | 第53页 |
| 4.4.2 实验仿真 | 第53-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 总结及展望 | 第58-60页 |
| 5.1 总结 | 第58页 |
| 5.2 展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第66页 |