| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·引言 | 第7-8页 |
| ·论文课题的研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·雷达目标跟踪的研究现状和发展 | 第9-10页 |
| ·论文的主要研究内容和结构 | 第10-11页 |
| 第二章 目标跟踪的基本理论 | 第11-16页 |
| ·机动目标跟踪的基本原理 | 第11页 |
| ·机动目标的状态模型和量测模型 | 第11-13页 |
| ·机动目标跟踪的坐标系选取 | 第13-15页 |
| ·直角坐标系 | 第13-14页 |
| ·空间极坐标系 | 第14-15页 |
| ·混合坐标系 | 第15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第三章 目标跟踪模型分析 | 第16-24页 |
| ·匀速运动模型(CONSTANT VELOCITY MODEL,CVM) | 第16-17页 |
| ·匀加速运动模型(CONSTANT ACCELERATION MODEL,CAM) | 第17-18页 |
| ·一阶时间相关模型(SINGER模型) | 第18-20页 |
| ·"当前"统计模型 | 第20-23页 |
| ·机动加速度的"当前"概率密度 | 第20-22页 |
| ·机动加速度的非零均值时间相关模型 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第四章 目标跟踪的算法 | 第24-46页 |
| ·卡尔曼滤波 | 第24-29页 |
| ·连续时间系统卡尔曼滤波 | 第24-25页 |
| ·离散时间系统卡尔曼滤波 | 第25-26页 |
| ·卡尔曼算法仿真 | 第26-28页 |
| ·卡尔曼滤波的的滤波发散现象 | 第28-29页 |
| ·α-β滤波与α-β-γ滤波 | 第29-33页 |
| ·α-β滤波 | 第29-30页 |
| ·算法仿真 | 第30-32页 |
| ·α-β-γ滤波 | 第32-33页 |
| ·参数的选择 | 第33页 |
| ·交互式多模型算法 | 第33-41页 |
| ·IMM算法的基本原理 | 第34-36页 |
| ·交互式多模型算法仿真实验 | 第36-41页 |
| ·卡尔曼、α-β和IMM三种跟踪算法仿真比较分析 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第五章 IMM的算法改进 | 第46-56页 |
| ·IMM算法中CV,CA模型滤波起始及时间匹配的改进 | 第46-47页 |
| ·IMM算法中不同维数数据交互融合的改进 | 第47-49页 |
| ·IMM算法中转移概率的改进 | 第49-53页 |
| ·自适应马尔可夫转移概率 | 第49-50页 |
| ·转移概率自适应IMM算法 | 第50-51页 |
| ·改进前后的算法仿真比较 | 第51-53页 |
| ·IMM算法中模型的优化 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 科研工作及发表论文 | 第60页 |
