| 创新点摘要 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 第1章 引言 | 第11-22页 |
| 1.1 课题的研究目的及意义 | 第11-15页 |
| 1.2 容积卡尔曼滤波算法的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 自适应滤波算法的研究现状 | 第17-20页 |
| 1.3.1 适用于未知噪声的自适应滤波算法 | 第17-19页 |
| 1.3.2 适用于自相关噪声的自适应滤波算法 | 第19页 |
| 1.3.3 适用于互相关噪声的自适应滤波算法 | 第19-20页 |
| 1.4 非线性滤波算法在雷达目标跟踪中应用现状 | 第20页 |
| 1.5 论文的主要工作和内容 | 第20-22页 |
| 第2章 容积卡尔曼滤波算法基本理论 | 第22-34页 |
| 2.1 贝叶斯滤波 | 第22-24页 |
| 2.1.1 系统描述 | 第22页 |
| 2.1.2 贝叶斯滤波递推过程 | 第22-24页 |
| 2.2 非线性高斯滤波框架 | 第24-26页 |
| 2.3 三度Spherical-Radial容积规则 | 第26-31页 |
| 2.4 容积卡尔曼滤波算法 | 第31-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于极大后验估计的自适应平方根容积卡尔曼滤波算法 | 第34-45页 |
| 3.1 系统描述 | 第34-35页 |
| 3.2 平方根容积卡尔曼滤波算法 | 第35-37页 |
| 3.3 自适应容积卡尔曼滤波算法的实现 | 第37-38页 |
| 3.4 仿真实验 | 第38-44页 |
| 3.4.1 仿真方案 | 第38-40页 |
| 3.4.2 仿真结果分析 | 第40-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 自适应容积卡尔曼滤波算法性能比较研究 | 第45-60页 |
| 4.1 系统描述 | 第45-46页 |
| 4.2 自适应容积卡尔曼滤波器原理 | 第46-51页 |
| 4.2.1 容积H无穷滤波算法 | 第46-48页 |
| 4.2.2 容积卡尔曼滤波强跟踪滤波算法 | 第48-50页 |
| 4.2.3 基于极大后验噪声估计器的ACKF算法 | 第50页 |
| 4.2.4 算法原理比较分析 | 第50-51页 |
| 4.3 算法稳定性分析 | 第51-55页 |
| 4.3.1 容积卡尔曼滤波算法的稳定性分析 | 第51-53页 |
| 4.3.2 容积H无穷滤波算法的稳定性分析 | 第53页 |
| 4.3.3 容积卡尔曼滤波强跟踪滤波算法的稳定性分析 | 第53-54页 |
| 4.3.4 基于极大后验噪声估计器的ACKF算法的稳定性分析 | 第54页 |
| 4.3.5 各自适应容积卡尔曼滤波算法的稳定性比较分析 | 第54-55页 |
| 4.4 仿真实验 | 第55-59页 |
| 4.4.1 仿真方案 | 第55页 |
| 4.4.2 仿真结果分析 | 第55-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 有色量测噪声条件的改进容积卡尔曼滤波器 | 第60-78页 |
| 5.1 问题陈述 | 第60-62页 |
| 5.1.1 系统描述 | 第60-61页 |
| 5.1.2 问题分析 | 第61-62页 |
| 5.2 有色噪声的白化 | 第62-63页 |
| 5.3 高斯域的非线性时滞系统的贝叶斯滤波 | 第63-67页 |
| 5.4 有色量测噪声条件下的容积卡尔曼滤波算法 | 第67-69页 |
| 5.5 有色量测噪声条件下的平方根容积卡尔曼滤波算法 | 第69-70页 |
| 5.6 仿真实验 | 第70-77页 |
| 5.6.1 仿真方案 | 第70-72页 |
| 5.6.2 仿真结果分析 | 第72-76页 |
| 5.6.3 计算复杂性分析 | 第76-77页 |
| 5.7 本章小结 | 第77-78页 |
| 第6章 噪声不确定条件下的高度容积H无穷滤波器 | 第78-96页 |
| 6.1 系统描述 | 第78-79页 |
| 6.2 问题分析 | 第79-80页 |
| 6.3 高度容积H无穷滤波器 | 第80-86页 |
| 6.3.1 基于点的非线性H无穷滤波器 | 第80-82页 |
| 6.3.2 高度容积规则 | 第82-83页 |
| 6.3.3 基于SVD分解的高度容积H无穷滤波算法 | 第83-86页 |
| 6.4 高度容积H无穷滤波器稳定性分析 | 第86-88页 |
| 6.5 仿真实验 | 第88-94页 |
| 6.5.1 仿真方案 | 第88-90页 |
| 6.5.2 仿真结果分析 | 第90-94页 |
| 6.5.3 计算复杂性分析 | 第94页 |
| 6.6 本章小结 | 第94-96页 |
| 第7章 同时互相关噪声背景下的高度容积卡尔曼滤波器 | 第96-106页 |
| 7.1 问题描述 | 第96-97页 |
| 7.2 互相关噪声背景下的高度容积卡尔曼滤波算法 | 第97-102页 |
| 7.2.1 五度容积规则 | 第97页 |
| 7.2.2 基于待定系数法的互相关噪声背景下的HCKF算法 | 第97-99页 |
| 7.2.3 基于互相关噪声背景的高斯滤波框架的改进HCKF算法 | 第99-102页 |
| 7.3 仿真实验 | 第102-105页 |
| 7.3.1 仿真方案 | 第102页 |
| 7.3.2 仿真结果分析 | 第102-105页 |
| 7.4 本章小结 | 第105-106页 |
| 结论 | 第106-108页 |
| 参考文献 | 第108-116页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第116-117页 |
| 致谢 | 第117-118页 |
| 作者简介 | 第118页 |
