| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-24页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第16-17页 |
| 1.2 国内外研究状况 | 第17-21页 |
| 1.2.1 多目标跟踪 | 第17-18页 |
| 1.2.2 扩展目标跟踪 | 第18-19页 |
| 1.2.3 机动目标跟踪 | 第19-21页 |
| 1.3 论文的主要工作与章节安排 | 第21-24页 |
| 第二章 扩展目标跟踪 | 第24-34页 |
| 2.1 引言 | 第24页 |
| 2.2 扩展目标基础知识 | 第24-27页 |
| 2.2.1 量测模型 | 第24-25页 |
| 2.2.2 量测划分 | 第25-27页 |
| 2.3 基于随机有限集的概率假设密度滤波器 | 第27-31页 |
| 2.3.1 随机集理论 | 第27-29页 |
| 2.3.2 概率假设密度滤波 | 第29-30页 |
| 2.3.3 GM-PHD滤波 | 第30-31页 |
| 2.4 多扩展目标的跟踪 | 第31-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-34页 |
| 第三章 箱粒子滤波算法 | 第34-46页 |
| 3.1 引言 | 第34-35页 |
| 3.2 箱粒子滤波基础知识 | 第35-36页 |
| 3.2.1 贝叶斯框架 | 第35页 |
| 3.2.2 区间分析 | 第35-36页 |
| 3.3 箱粒子滤波 | 第36-39页 |
| 3.4 误差量测下的多目标跟踪 | 第39-44页 |
| 3.4.1 粒子PHD | 第39-40页 |
| 3.4.2 箱粒子PHD | 第40-41页 |
| 3.4.3 仿真实验分析 | 第41-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 基于箱粒子滤波的多扩展目标跟踪 | 第46-70页 |
| 4.1 引言 | 第46-47页 |
| 4.2 基于区间分析的扩展目标 | 第47-48页 |
| 4.3 基于箱粒子滤波的单扩展目标跟踪 | 第48-51页 |
| 4.3.1 系统模型 | 第48-49页 |
| 4.3.2 算法流程 | 第49-50页 |
| 4.3.3 仿真实验与分析 | 第50-51页 |
| 4.4 多扩展目标的概率假设密度滤波 | 第51-63页 |
| 4.4.1 扩展目标的GM-PHD滤波 | 第51-53页 |
| 4.4.2 扩展目标的BPF-PHD滤波 | 第53-56页 |
| 4.4.3 仿真实验及分析 | 第56-63页 |
| 4.5 对于不同大小扩展目标的跟踪 | 第63-68页 |
| 4.5.1 GIW-PHD滤波算法 | 第63页 |
| 4.5.2 算法流程 | 第63-66页 |
| 4.5.3 仿真实验及分析 | 第66-68页 |
| 4.6 本章小结 | 第68-70页 |
| 第五章 基于箱粒子滤波的多机动扩展目标跟踪 | 第70-86页 |
| 5.1 引言 | 第70页 |
| 5.2 扩展目标的交互多模型 | 第70-77页 |
| 5.2.1 交互多模型粒子滤波 | 第71-72页 |
| 5.2.2 扩展目标的交互多模型箱粒子滤波 | 第72-74页 |
| 5.2.3 仿真实验及分析 | 第74-77页 |
| 5.3 多机动目标的交互多模型算法 | 第77-84页 |
| 5.3.1 交互多模型粒子PHD滤波算法 | 第77-79页 |
| 5.3.2 多机动目标的箱粒子PHD滤波算法 | 第79-80页 |
| 5.3.3 交互多模型箱粒子PHD算法在扩展目标中的应用 | 第80页 |
| 5.3.4 仿真实验分析 | 第80-84页 |
| 5.4 本章小结 | 第84-86页 |
| 第六章 总结和展望 | 第86-88页 |
| 6.1 总结 | 第86-87页 |
| 6.2 展望 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-94页 |
| 致谢 | 第94-96页 |
| 作者简介 | 第96-97页 |