| 摘要 | 第7-8页 |
| abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 扩展目标跟踪方法概述 | 第13-18页 |
| 1.2.1 扩展目标的形状模型 | 第14-16页 |
| 1.2.2 量测个数建模 | 第16页 |
| 1.2.3 扩展目标滤波算法 | 第16-18页 |
| 1.3 多扩展目标跟踪研究现状 | 第18-19页 |
| 1.4 论文的主要工作及各章安排 | 第19-21页 |
| 第2章 基于RFS的多扩展目标跟踪理论基础 | 第21-30页 |
| 2.1 前言 | 第21页 |
| 2.2 基于RFS的多目标跟踪系统建模 | 第21-22页 |
| 2.3 基于RFS的滤波器 | 第22-29页 |
| 2.3.1 多目标贝叶斯滤波器 | 第22-23页 |
| 2.3.2 扩展目标PHD滤波器及其高斯混合实现 | 第23-26页 |
| 2.3.3 扩展目标CBMeMBer滤波算法 | 第26-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于RHM的多扩展目标多伯努利跟踪算法 | 第30-47页 |
| 3.1 前言 | 第30-31页 |
| 3.2 随机超曲面模型 | 第31-33页 |
| 3.3 基于星凸形RHM的多扩展目标多伯努利滤波器 | 第33-35页 |
| 3.4 多扩展目标不规则形状性能评价 | 第35-37页 |
| 3.5 仿真实验分析 | 第37-45页 |
| 3.5.1 仿真场景设置 | 第37-38页 |
| 3.5.2 星凸形多扩展目标的跟踪 | 第38-42页 |
| 3.5.3 星凸形多群目标的跟踪 | 第42-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-47页 |
| 第4章 基于GPR的多扩展目标跟踪算法 | 第47-62页 |
| 4.1 前言 | 第47-48页 |
| 4.2 高斯过程回归 | 第48-50页 |
| 4.3 基于GPR的多扩展目标多伯努利滤波算法 | 第50-56页 |
| 4.3.1 扩展目标高斯过程模型 | 第50-52页 |
| 4.3.2 基于高斯过程回归的多扩展目标多伯努利滤波算法 | 第52-56页 |
| 4.4 仿真实验与分析 | 第56-61页 |
| 4.4.1 场景设置 | 第56-57页 |
| 4.4.2 星凸形多扩展目标的跟踪 | 第57-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 总结 | 第62-63页 |
| 5.2 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第71页 |