| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-15页 |
| 1.2.1 无源协同定位系统 | 第9-11页 |
| 1.2.2 无源协同定位技术 | 第11-15页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 无源协同定位系统及理论基础 | 第16-24页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 无源协同定位系统工作原理 | 第16-19页 |
| 2.3 无源协同定位理论基础 | 第19-22页 |
| 2.3.1 目标运动模型 | 第19页 |
| 2.3.2 测量模型 | 第19-20页 |
| 2.3.3 极大似然估计 | 第20-21页 |
| 2.3.4 滑窗批处理技术 | 第21-22页 |
| 2.4 技术难点分析 | 第22-23页 |
| 2.5 小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于SA-ML-PDA的单目标双基站无源协同定位 | 第24-33页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 问题描述 | 第24-25页 |
| 3.3 SA-ML-PDA算法 | 第25-28页 |
| 3.3.1 LLR构建 | 第25-27页 |
| 3.3.2 基于SA算法的LLR优化求解 | 第27-28页 |
| 3.3.3 基于滑窗法的航迹维持 | 第28页 |
| 3.4 仿真分析 | 第28-32页 |
| 3.4.1 目标不出现 | 第29页 |
| 3.4.2 目标出现 | 第29-32页 |
| 3.5 小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于GA-ML-PMHT的单目标多基站无源协同定位 | 第33-41页 |
| 4.1 引言 | 第33页 |
| 4.2 问题描述 | 第33-34页 |
| 4.3 GA-ML-PMHT算法 | 第34-37页 |
| 4.3.1 LLR构建 | 第34-36页 |
| 4.3.2 基于GA算法的LLR优化求解 | 第36-37页 |
| 4.3.3 多基站数据融合 | 第37页 |
| 4.3.4 基于滑窗法的航迹维持 | 第37页 |
| 4.4 仿真分析 | 第37-40页 |
| 4.4.1 目标不出现 | 第38页 |
| 4.4.2 目标出现 | 第38-40页 |
| 4.5 小结 | 第40-41页 |
| 第5章 基于QS-ML-PMHT的多目标双基站无源协同定位 | 第41-50页 |
| 5.1 引言 | 第41页 |
| 5.2 问题描述 | 第41-42页 |
| 5.3 QS-ML-PMHT算法 | 第42-45页 |
| 5.3.1 LLR构建 | 第42-44页 |
| 5.3.2 多假设求解目标个数 | 第44页 |
| 5.3.3 基于QS算法的LLR优化求解 | 第44-45页 |
| 5.3.4 基于滑窗法的航迹维持 | 第45页 |
| 5.4 仿真分析 | 第45-49页 |
| 5.4.1 目标不出现 | 第46页 |
| 5.4.2 目标出现 | 第46-49页 |
| 5.5 小结 | 第49-50页 |
| 第6章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 6.1 总结 | 第50-51页 |
| 6.2 展望 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-60页 |
| 附录 | 第60页 |
