| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·课题的研究背景 | 第7页 |
| ·课题的研究意义 | 第7-9页 |
| ·国内外研究的历史和现状 | 第9-11页 |
| ·论文主要研究内容及安排 | 第11-13页 |
| 第二章 目标探测与目标定位技术 | 第13-20页 |
| ·目标探测原理 | 第13-16页 |
| ·电离层结构 | 第13-14页 |
| ·探测原理 | 第14-16页 |
| ·数据关联基本理论 | 第16-19页 |
| ·目标跟踪的基本环节 | 第16-18页 |
| ·多目标跟踪的数据关联 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 探测模型和数据关联算法研究 | 第20-35页 |
| ·超视距雷达测量模型 | 第20-21页 |
| ·目标的状态模型 | 第20页 |
| ·目标的观测模型 | 第20-21页 |
| ·概率数据关联算法 | 第21-23页 |
| ·联合概率数据关联算法 | 第23-26页 |
| ·仿真分析 | 第26-28页 |
| ·改进蚁群算法在多目标跟踪中的应用 | 第28-31页 |
| ·传统蚁群算法 | 第28-29页 |
| ·改进蚁群算法 | 第29-31页 |
| ·模拟仿真 | 第31-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 单模型滤波跟踪算法研究 | 第35-53页 |
| ·卡尔曼滤波算法 | 第35-36页 |
| ·扩展卡尔曼滤波算法 | 第36-40页 |
| ·扩展卡尔曼滤波算法 | 第37-38页 |
| ·仿真分析 | 第38-40页 |
| ·UKF 算法及衰减因子的 UKF 算法 | 第40-43页 |
| ·UKF 算法 | 第40页 |
| ·衰减因子的 UKF 滤波算法 | 第40-41页 |
| ·UKF 算法及衰减因子的 UKF 算法仿真分析 | 第41-43页 |
| ·一种改进 UKF 算法在超视距雷达中的应用 | 第43-48页 |
| ·改进过程 | 第43-44页 |
| ·仿真与对比 | 第44-48页 |
| ·本文改进的 UKF 算法在天波超视距雷达中的应用 | 第48-52页 |
| ·改进方法 | 第48-50页 |
| ·模拟仿真 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 多模型滤波跟踪算法研究 | 第53-62页 |
| ·交互式多模型算法 | 第53-54页 |
| ·基于 IMM 的机动目标跟踪算法 | 第54-59页 |
| ·IMM-DCMKF 算法 | 第54-57页 |
| ·IMM-EKF 算法 | 第57页 |
| ·IMM-UKF 算法 | 第57-59页 |
| ·IMM-UKF 算法在超视距雷达中的仿真 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 结论与展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62-63页 |
| ·展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第68页 |