| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪言 | 第9-15页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第9-13页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第9-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 课题研究现状与发展 | 第13-14页 |
| 1.3 论文主体结构和内容 | 第14-15页 |
| 第二章 数据源 | 第15-21页 |
| 2.1 数据源简介 | 第15页 |
| 2.2 高频地波雷达 | 第15-19页 |
| 2.3 AIS的数据源 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 数据处理与点迹关联 | 第21-31页 |
| 3.1 特征数据提取 | 第21-25页 |
| 3.1.1 地波雷达特征数据 | 第21-23页 |
| 3.1.2 AIS特征数据 | 第23-25页 |
| 3.2 时间校准 | 第25-26页 |
| 3.2.1 数据时间特点 | 第25页 |
| 3.2.2 时间校准方法 | 第25-26页 |
| 3.3 空间统一 | 第26-28页 |
| 3.3.1 数据所处空间状态 | 第26-27页 |
| 3.3.2 空间校准 | 第27-28页 |
| 3.4 数据融合与点迹关联 | 第28-29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 第四章 基于统计学的相关系数关联算法 | 第31-38页 |
| 4.1 统计分析与相关系数 | 第31-33页 |
| 4.1.1 统计学概述 | 第31-32页 |
| 4.1.2 相关关系与相关系数 | 第32-33页 |
| 4.2 相关分析应用 | 第33-36页 |
| 4.2.1 问题引入 | 第33-34页 |
| 4.2.2 建模与分析 | 第34-36页 |
| 4.3 相关系数点迹关联 | 第36-37页 |
| 4.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 粒子滤波概率数据关联算法 | 第38-46页 |
| 5.1 引入问题并建模 | 第38-39页 |
| 5.1.1 问题引入 | 第38页 |
| 5.1.2 建立模型 | 第38-39页 |
| 5.2 基于粒子滤波的概率数据关联(PF-PDA) | 第39-41页 |
| 5.3 算法的可行性分析和仿真 | 第41-45页 |
| 5.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第六章 结论与讨论 | 第46-47页 |
| 6.1 结论 | 第46页 |
| 6.2 讨论 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 致谢 | 第50页 |