| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·无源定位跟踪技术概述 | 第10-11页 |
| ·单站无源定位的常用方法 | 第11-14页 |
| ·单站无源跟踪的常用滤波算法及其发展现状 | 第14-15页 |
| ·粒子滤波技术 | 第15-16页 |
| ·本文主要工作及结构 | 第16-17页 |
| 第二章 无源定位跟踪技术原理 | 第17-41页 |
| ·无源定位数学模型 | 第17-25页 |
| ·无源定位坐标系 | 第18-20页 |
| ·无源定位系统模型 | 第20-25页 |
| ·无源定位观测模型 | 第25页 |
| ·单站无源定位的可观测性 | 第25-28页 |
| ·定位法 | 第28-40页 |
| ·传统定位法 | 第28-33页 |
| ·新型高精度快速定位法 | 第33-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第三章 无源定位跟踪的传统滤波算法 | 第41-53页 |
| ·递推贝叶斯估计理论 | 第41-43页 |
| ·Extended Kalman Filter (EKF)算法 | 第43-45页 |
| ·EKF 算法原理 | 第43-44页 |
| ·EKF 算法实现步骤 | 第44-45页 |
| ·基于 EKF 算法的仿真 | 第45-47页 |
| ·Unscented Kalman Filter (UKF)算法 | 第47-50页 |
| ·UKF 算法原理 | 第47-49页 |
| ·UKF 算法实现步骤 | 第49-50页 |
| ·基于 UKF 算法的仿真 | 第50-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第四章 粒子滤波算法 | 第53-60页 |
| ·粒子滤波基本思想 | 第53-54页 |
| ·Sequential Importance Sampling (SIS)-序贯重要采样 | 第54-56页 |
| ·重要密度函数 | 第56-58页 |
| ·SIS 法的弊端 | 第56-57页 |
| ·重要密度函数的选择 | 第57-58页 |
| ·重采样 | 第58-59页 |
| ·Generic Particle Filter(GPF) | 第59-60页 |
| 第五章 利用粒子滤波算法的无源定位与跟踪 | 第60-77页 |
| ·Sequential Importance Resampling Particle Filter(SIRPF)算法 | 第60-62页 |
| ·Extended Kalman Particle Filter (EKPF)算法 | 第62-63页 |
| ·Unscented Particle Filter (UPF)算法 | 第63-66页 |
| ·定位跟踪仿真实验与分析 | 第66-74页 |
| ·静止目标定位仿真 | 第66-67页 |
| ·匀速直线运动目标跟踪仿真 | 第67-69页 |
| ·机动目标跟踪仿真 | 第69-74页 |
| ·粒子滤波算法与传统滤波算法的比较 | 第74-76页 |
| ·定位跟踪的相对位置误差 | 第74页 |
| ·基于联合测向和多普勒频率变化率法仿真比较 | 第74-75页 |
| ·基于线性及分布情况的比较 | 第75-76页 |
| ·小结 | 第76-77页 |
| 第六章 总结与展望 | 第77-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 在学期间研究成果 | 第84-85页 |
