| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 扩展目标跟踪技术研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 论文主要工作与内容安排 | 第16-18页 |
| 第二章 基于随机集的多扩展目标跟踪基础 | 第18-40页 |
| 2.1 引言 | 第18-19页 |
| 2.2 基础理论 | 第19-20页 |
| 2.2.1 随机集滤波模型 | 第19-20页 |
| 2.3 高斯逆威舍特PHD滤波器 | 第20-30页 |
| 2.3.1 系统模型 | 第21-22页 |
| 2.3.2 算法流程 | 第22-30页 |
| 2.4 基于星凸RHM的高斯混合CPHD滤波器 | 第30-39页 |
| 2.4.1 星凸形随机超曲面模型 | 第30-32页 |
| 2.4.2 算法关键及概述 | 第32-35页 |
| 2.4.3 算法流程 | 第35-39页 |
| 2.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 基于高斯过程回归的多扩展目标跟踪 | 第40-60页 |
| 3.1 引言 | 第40页 |
| 3.2 高斯过程回归基本原理 | 第40-44页 |
| 3.2.1 预测 | 第40-42页 |
| 3.2.2 训练 | 第42页 |
| 3.2.3 形状估计原理 | 第42-44页 |
| 3.3 基于高斯过程回归的高斯混合PHD多扩展目标跟踪 | 第44-50页 |
| 3.3.1 算法概述 | 第44-45页 |
| 3.3.2 算法流程 | 第45-50页 |
| 3.4 基于高斯过程回归的伽玛高斯混合CPHD多扩展目标跟踪 | 第50-53页 |
| 3.4.1 算法流程 | 第50-53页 |
| 3.5 仿真实验与结果分析 | 第53-59页 |
| 3.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第四章 基于高斯过程回归的多机动扩展目标跟踪 | 第60-76页 |
| 4.1 引言 | 第60-61页 |
| 4.2 机动目标跟踪基础理论 | 第61-65页 |
| 4.2.1 目标动态模型 | 第61-62页 |
| 4.2.2 交互多模型算法 | 第62-65页 |
| 4.3 基于高斯过程回归的多机动扩展目标跟踪算法 | 第65-71页 |
| 4.3.1 算法概述 | 第65页 |
| 4.3.2 算法流程 | 第65-71页 |
| 4.4 仿真实验与结果分析 | 第71-74页 |
| 4.5 本章小结 | 第74-76页 |
| 第五章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 5.1 总结 | 第76页 |
| 5.2 展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-84页 |
| 致谢 | 第84-86页 |
| 作者简介 | 第86-87页 |