认知雷达目标跟踪方法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-13页 |
| 符号对照表 | 第13-15页 |
| 缩略语对照表 | 第15-20页 |
| 第一章 绪论 | 第20-34页 |
| ·认知雷达的基本概念 | 第20-23页 |
| ·认知雷达中的目标跟踪方法及其发展现状 | 第23-30页 |
| ·认知雷达中的目标跟踪理论及其发展现状 | 第24-28页 |
| ·几个实际的具有目标跟踪功能的雷达系统 | 第28-30页 |
| ·论文的主要工作与内容安排 | 第30-34页 |
| 第二章 针对目标跟踪的发射波形选择 | 第34-62页 |
| ·引言 | 第34-35页 |
| ·系统模型与跟踪算法 | 第35-38页 |
| ·目标运动状态模型 | 第35-36页 |
| ·雷达系统的观测模型 | 第36-37页 |
| ·卡尔曼滤波算法 | 第37-38页 |
| ·单脉冲情况下针对目标跟踪的自适应发射波形选择 | 第38-54页 |
| ·发射波形库 | 第38-41页 |
| ·最大互信息法 | 第41-46页 |
| ·最小均方误差法 | 第46-49页 |
| ·实验结果与分析 | 第49-54页 |
| ·本节总结与讨论 | 第54页 |
| ·多脉冲情况下针对目标跟踪的发射波形选择 | 第54-60页 |
| ·V-LFM信号 | 第55-57页 |
| ·三种信号的性能对比 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第三章 自适应机动目标跟踪算法 | 第62-90页 |
| ·引言 | 第62-63页 |
| ·机动目标跟踪算法概述 | 第63-70页 |
| ·机动目标运动模型 | 第63-66页 |
| ·典型的机动目标跟踪算法 | 第66-70页 |
| ·基于AR模型的自适应机动目标跟踪算法 | 第70-84页 |
| ·应用于目标跟踪的AR模型 | 第70-79页 |
| ·基于AR模型的自适应机动目标跟踪算法 | 第79-84页 |
| ·数值仿真及分析 | 第84-87页 |
| ·AR模型的跟踪性能 | 第84-85页 |
| ·本文提出算法的跟踪性能 | 第85-87页 |
| ·本章小结 | 第87-90页 |
| 第四章 自适应机动目标数据关联方法 | 第90-112页 |
| ·引言 | 第90-92页 |
| ·综合IMM-PDA算法 | 第92-103页 |
| ·PDA算法 | 第92-96页 |
| ·传统IMM-PDA算法结构的缺点分析 | 第96-98页 |
| ·综合IMM-PDA算法 | 第98-100页 |
| ·数值仿真与分析 | 第100-103页 |
| ·自适应关联波门设计 | 第103-109页 |
| ·自适应关联波门的意义 | 第103-104页 |
| ·自适应关联波门的设计方法 | 第104-107页 |
| ·数值仿真及分析 | 第107-109页 |
| ·本章小结 | 第109-112页 |
| 第五章 基于多维信息的数据关联方法 | 第112-136页 |
| ·引言 | 第112-113页 |
| ·JPDA算法 | 第113-118页 |
| ·JPDA算法中关联概率的计算 | 第113-116页 |
| ·JPDA算法的具体流程与计算量分析 | 第116-118页 |
| ·多普勒信息在低信噪比下多目标跟踪中的应用 | 第118-129页 |
| ·PD雷达中目标多普勒信息的提取 | 第118-119页 |
| ·多普勒信息在多目标跟踪中的应用 | 第119-124页 |
| ·数值仿真与分析 | 第124-129页 |
| ·HRRP信息在多目标跟踪中的应用 | 第129-134页 |
| ·引言 | 第129页 |
| ·目标HRRP信息与运动状态的联系 | 第129-130页 |
| ·姿态角辅助的多目标跟踪算法 | 第130-132页 |
| ·数值仿真与分析 | 第132-134页 |
| ·本章小结 | 第134-136页 |
| 第六章 总结与展望 | 第136-140页 |
| ·全文工作总结 | 第136-137页 |
| ·研究展望 | 第137-140页 |
| ·自适应发射波形选择方面 | 第138页 |
| ·目标跟踪与数据关联方面 | 第138-140页 |
| 参考文献 | 第140-150页 |
| 致谢 | 第150-152页 |
| 作者简介 | 第152-154页 |
