| 第一章 绪论 | 第1-30页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·多目标跟踪的发展及现状 | 第13-16页 |
| ·目标跟踪概述 | 第13页 |
| ·多目标跟踪的发展 | 第13-16页 |
| ·水下制导多目标跟踪现状 | 第16页 |
| ·多目标跟踪的关键技术 | 第16-22页 |
| ·水下制导中多目标跟踪的发展趋势 | 第22-24页 |
| ·论文的选题背景和研究意义 | 第24-28页 |
| ·论文的主要研究工作及其内容安排 | 第28-30页 |
| 第二章 水下机动目标运动模型 | 第30-59页 |
| ·引言 | 第30-32页 |
| ·随机线性系统的数学描述 | 第32-35页 |
| ·CV模型和CA模型 | 第35-38页 |
| ·CV模型 | 第35-37页 |
| ·CA模型 | 第37-38页 |
| ·Singer模型 | 第38-40页 |
| ·自适应高斯模型 | 第40-45页 |
| ·非零均值一阶时间相关加速度 | 第40-41页 |
| ·自适应高斯模型 | 第41-42页 |
| ·基于自适应高斯模型的跟踪算法 | 第42-45页 |
| ·自适应高斯模型的理论分析 | 第45-51页 |
| ·Singer模型的跟踪误差 | 第45-49页 |
| ·自适应高斯模型的跟踪性能及误差分析 | 第49-51页 |
| ·机动目标模型的Monte Carlo仿真研究 | 第51-58页 |
| ·目标运动形式及参数的选取 | 第52页 |
| ·仿真结果与结论 | 第52-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第三章 跟踪滤波与预测 | 第59-71页 |
| ·引言 | 第59-60页 |
| ·离散卡尔曼滤波 | 第60-63页 |
| ·离散卡尔曼滤波与预测的基本方程 | 第61-62页 |
| ·离散卡尔曼滤波的基本性质 | 第62-63页 |
| ·离散推广卡尔曼滤波 | 第63-65页 |
| ·离散推广卡尔曼滤波与预测方程 | 第63-64页 |
| ·离散推广卡尔曼滤波的偏差分析 | 第64-65页 |
| ·量测噪声方差矩阵加权卡尔曼滤波算法 | 第65-70页 |
| ·量测噪声方差矩阵加权卡尔曼滤波算法的推导 | 第66-68页 |
| ·量测噪声方差矩阵加权卡尔曼滤波算法的仿真 | 第68-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第四章 水下多目标跟踪中的数据关联 | 第71-99页 |
| ·引言 | 第71-73页 |
| ·“最近邻”数据关联算法 | 第73-74页 |
| ·概率数据关联算法 | 第74-83页 |
| ·概率数据关联算法的基本原理 | 第74-76页 |
| ·关联概率的计算 | 第76-81页 |
| ·协方差矩阵的计算 | 第81-83页 |
| ·交互式多模型概率数据关联算法 | 第83-87页 |
| ·输入交互 | 第83-84页 |
| ·子模型滤波 | 第84-86页 |
| ·模型概率更新 | 第86-87页 |
| ·组合输出 | 第87页 |
| ·联合概率数据关联算法 | 第87-97页 |
| ·联合概率数据关联算法的基本原理 | 第88-91页 |
| ·联合事件概率的计算 | 第91-93页 |
| ·协方差矩阵的计算 | 第93-95页 |
| ·联合概率数据关联算法计算量的分析 | 第95-97页 |
| ·联合概率数据关联算法的研究进展 | 第97页 |
| ·本章小结 | 第97-99页 |
| 第五章 球坐标系下的水下目标跟踪算法 | 第99-117页 |
| ·引言 | 第99-100页 |
| ·基于自适应高斯模型的解耦水下目标跟踪算法 | 第100-105页 |
| ·目标模型的状态描述 | 第100-101页 |
| ·基于自适应高斯模型的解耦水下目标跟踪算法 | 第101-103页 |
| ·Monte Carlo仿真 | 第103-105页 |
| ·加速度加权自适应水下目标跟踪算法 | 第105-109页 |
| ·加速度加权自适应水下目标跟踪算法 | 第105-107页 |
| ·Monte Carlo仿真 | 第107-109页 |
| ·基于扩展量测的水下目标跟踪算法 | 第109-112页 |
| ·基于扩展量测的水下目标跟踪算法 | 第109-110页 |
| ·Monte Carlo仿真 | 第110-112页 |
| ·本章小结 | 第112-113页 |
| 附录5.A 目标从直角坐标系到球坐标系的状态转换关系 | 第113-115页 |
| 附录5.B 目标从球坐标系到直角坐标系的状态转换关系 | 第115-117页 |
| 第六章 直角坐标系下的水下目标跟踪算法 | 第117-140页 |
| ·引言 | 第117-118页 |
| ·基于去偏转换量测的水下目标跟踪算法 | 第118-127页 |
| ·转换量测误差的统计特性分析 | 第118-123页 |
| ·基于去偏转换量测的水下目标跟踪算法 | 第123-124页 |
| ·Monte Carlo仿真 | 第124-127页 |
| ·基于无偏转换量测的水下目标跟踪算法 | 第127-137页 |
| ·无偏转换量测 | 第127-133页 |
| ·基于无偏转换量测的水下目标跟踪算法 | 第133-134页 |
| ·Monte Carlo仿真 | 第134-137页 |
| ·本章小结 | 第137-138页 |
| 附录6.A 角度量测误差为均匀分布时去偏转换量测协方差阵计算 | 第138-140页 |
| 第七章 水下多目标跟踪算法 | 第140-160页 |
| ·跟踪门算法 | 第140-144页 |
| ·跟踪门的描述 | 第140-141页 |
| ·矩形跟踪门算法 | 第141-142页 |
| ·基于多假设树的跟踪门算法 | 第142-144页 |
| ·基于多波束系统的水下多目标跟踪算法 | 第144-151页 |
| ·多波束系统定向原理 | 第144-145页 |
| ·多波束形成及其实现 | 第145-147页 |
| ·基于多波束系统的水下多目标跟踪算法 | 第147-149页 |
| ·基于多波束系统的水下多目标跟踪仿真 | 第149-151页 |
| ·基于高分辨目标参数估计的水下多目标跟踪算法 | 第151-159页 |
| ·高分辨目标参数估计研究概述 | 第151-153页 |
| ·方位—时延参数联合估计ESPRIT-TDF法 | 第153-155页 |
| ·基于高分辨目标参数估计的水下多目标跟踪算法 | 第155-157页 |
| ·基于高分辨目标参数估计的水下多目标跟踪仿真 | 第157-159页 |
| ·本章小结 | 第159-160页 |
| 第八章 总结与展望 | 第160-164页 |
| ·论文的主要研究工作和取得的成果 | 第160-162页 |
| ·研究展望 | 第162-164页 |
| 参考文献 | 第164-177页 |
| 作者在攻读博士学位期间发表的论文 | 第177-179页 |
| 致谢 | 第179-180页 |
| 西北工业大学学位论文知识产权声明书 | 第180页 |
| 西北工业大学学位论文原创性声明 | 第180页 |
