基于IMM的红外/雷达目标跟踪技术研究
| 附件 | 第5-6页 |
| 答辩决议草案 | 第6-7页 |
| 摘要 | 第7-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 目录 | 第11-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 目标跟踪的现状及发展趋势 | 第14-20页 |
| 1.2.1 数据融合及滤波算法 | 第14-17页 |
| 1.2.2 基于 IMM 的滤波模型 | 第17-19页 |
| 1.2.3 两类目标的跟踪算法 | 第19-20页 |
| 1.3 本文研究内容和篇章结构 | 第20-22页 |
| 第二章 红外/雷达融合滤波基础 | 第22-33页 |
| 2.1 红外/雷达测量模型 | 第22-23页 |
| 2.2 序贯融合滤波算法 | 第23-24页 |
| 2.3 交互式多模型算法 | 第24-28页 |
| 2.4 卡尔曼滤波算法（KF） | 第28-30页 |
| 2.4.1 KF 的基本原理 | 第28-29页 |
| 2.4.2 KF 的算法流程 | 第29-30页 |
| 2.5 扩展卡尔曼滤波算法（EKF） | 第30-32页 |
| 2.5.1 EKF 的基本原理 | 第30-32页 |
| 2.5.2 EKF 的算法流程 | 第32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 目标跟踪的滤波模型研究 | 第33-61页 |
| 3.1 滤波模型介绍 | 第33-34页 |
| 3.2 “当前”统计模型（CS）及其改进 | 第34-48页 |
| 3.2.1 CS 模型的介绍 | 第34-37页 |
| 3.2.2 CS 模型的改进 | 第37-42页 |
| 3.2.3 算例仿真 | 第42-48页 |
| 3.3 匀速运动模型（CV）的改进 | 第48-53页 |
| 3.3.1 CV 模型的介绍 | 第48-49页 |
| 3.3.2 CV 模型的改进 | 第49-50页 |
| 3.3.3 算例仿真 | 第50-53页 |
| 3.4 基于交互式模型（IMM）的滤波器设计 | 第53-60页 |
| 3.4.1 模型描述 | 第53-55页 |
| 3.4.2 算例仿真 | 第55-59页 |
| 3.4.3 特性分析 | 第59-60页 |
| 3.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第四章 基于 IMM 的不完全观测下滤波器设计 | 第61-73页 |
| 4.1 不完全观测模型介绍 | 第61-62页 |
| 4.2 EKF 滤波器设计 | 第62-67页 |
| 4.2.1 观测数据检测 | 第62页 |
| 4.2.2 滤波算法流程 | 第62-67页 |
| 4.4 算例仿真 | 第67-71页 |
| 4.5 本章小结 | 第71-73页 |
| 第五章 基于 IMM 的多目标跟踪算法研究 | 第73-84页 |
| 5.1 多目标跟踪的介绍 | 第73页 |
| 5.2 数据关联算法描述 | 第73-76页 |
| 5.3 基于 IMM 的跟踪算法 | 第76-78页 |
| 5.4 算例仿真 | 第78-83页 |
| 5.5 本章小结 | 第83-84页 |
| 第六章 总结与展望 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-90页 |
| 致谢 | 第90-91页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第91页 |
