| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·无源定位跟踪技术概述 | 第10-11页 |
| ·单站无源定位跟踪的常用定位法 | 第11-14页 |
| ·单站无源定位跟踪的常用滤波算法 | 第14-16页 |
| ·本文的主要工作 | 第16-17页 |
| 第二章 定位跟踪模型和常用定位法 | 第17-35页 |
| ·空间定位原理 | 第17-18页 |
| ·空间定位的几何基础 | 第17页 |
| ·定位坐标系 | 第17-18页 |
| ·单站无源定位跟踪问题的数学模型 | 第18-21页 |
| ·坐标系的选择 | 第18-19页 |
| ·建立状态模型 | 第19-20页 |
| ·观测模型 | 第20-21页 |
| ·定位跟踪法 | 第21-34页 |
| ·单站无源定位的可观测性分析 | 第21-24页 |
| ·传统的定位法 | 第24-29页 |
| ·新型高精度快速定位法 | 第29-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第三章 定位跟踪的滤波算法 | 第35-44页 |
| ·状态估计问题简介及EKF 算法的提出 | 第36-38页 |
| ·递推贝叶斯估计理论 | 第36-38页 |
| ·扩展卡尔曼滤波算法的提出 | 第38页 |
| ·EKF 算法 | 第38-40页 |
| ·EKF 原理 | 第39-40页 |
| ·EKF 算法的实现步骤 | 第40页 |
| ·基于EKF 的唯方位跟踪过程的仿真 | 第40-42页 |
| ·EKF 的发展 | 第42-44页 |
| 第四章 Sigma Point 类滤波算法 | 第44-67页 |
| ·Unscented Kalman Filter (UKF) | 第45-49页 |
| ·无迹变换（Unscented Transformation） | 第45-47页 |
| ·UKF 算法 | 第47-49页 |
| ·Central Difference Kalman Filter (CDKF) | 第49-50页 |
| ·减少Sigma 点的滤波算法 | 第50-51页 |
| ·仿真实验 | 第51-66页 |
| ·基于UKF 算法的唯方位无源定位 | 第52-53页 |
| ·基于UKF 算法的联合相位变化率和多普勒变化率定位 | 第53-55页 |
| ·基于UKF 算法的运动单站对多个目标雷达的无源定位 | 第55-57页 |
| ·基于SR-UKF 算法的相位变化率定位 | 第57-59页 |
| ·基于UKF 算法的唯方位跟踪 | 第59-60页 |
| ·基于UKF 算法的联合相位变化率和多普勒变化率跟踪 | 第60-63页 |
| ·基于SR-UKF 算法的相位变化率跟踪 | 第63-64页 |
| ·基于CDKF 唯方位无源跟踪 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 粒子滤波技术 | 第67-78页 |
| ·粒子滤波简介 | 第67-72页 |
| ·序列重要采样(SIS)滤波器 | 第68-69页 |
| ·消除退化的关键技术 | 第69-70页 |
| ·标准粒子滤波原理与算法 | 第70-72页 |
| ·关于重要性密度函数 | 第72-73页 |
| ·仿真实验 | 第73-77页 |
| ·基于PF 算法的测多普勒频率法无源定位 | 第73-75页 |
| ·基于PF 算法的运动目标唯方位跟踪 | 第75-77页 |
| ·粒子滤波算法小结 | 第77-78页 |
| 第六章 总结 | 第78-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-85页 |
| 简历 | 第85页 |
| 研究生期间发表学术论文 | 第85页 |
