| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 目标跟踪研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 波束驻留调度算法研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第二章 基于位置量测转换的目标跟踪 | 第14-26页 |
| 2.1 传统量测转换卡尔曼滤波算法(CMKF) | 第14-16页 |
| 2.2 去偏量测转换卡尔曼滤波算法(DCMKF) | 第16-18页 |
| 2.3 无偏量测转换卡尔曼滤波算法(UCMKF) | 第18-19页 |
| 2.4 去相关无偏量测转换卡尔曼滤波算法(DUCMKF) | 第19-23页 |
| 2.5 仿真分析 | 第23-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 可处理多普勒量测的目标跟踪 | 第26-47页 |
| 3.1 基于序贯滤波的量测转换卡尔曼滤波跟踪算法 | 第26-35页 |
| 3.1.1 传统的基于序贯滤波的量测转换卡尔曼滤波跟踪算法 | 第26-32页 |
| 3.1.2 基于预测值的序贯量测转换卡尔曼滤波跟踪算法 | 第32-33页 |
| 3.1.3 仿真分析 | 第33-35页 |
| 3.2 基于静态融合的量测转换卡尔曼滤波跟踪算法 | 第35-45页 |
| 3.2.1 传统的基于静态融合的量测转换卡尔曼滤波跟踪算法 | 第36-43页 |
| 3.2.2 基于预测值的静态融合量测转换卡尔曼滤波跟踪算法 | 第43页 |
| 3.2.3 仿真分析 | 第43-45页 |
| 3.3 仿真分析 | 第45-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 可处理多普勒量测的机动目标跟踪 | 第47-60页 |
| 4.1 交互多模型滤波算法 | 第47-49页 |
| 4.2 可处理多普勒量测的机动目标跟踪算法 | 第49-59页 |
| 4.2.1 基于位置信息计算 IMM 模型概率 | 第50-54页 |
| 4.2.2 基于多普勒信息计算IMM模型概率 | 第54-55页 |
| 4.2.3 基于位置和多普勒信息均值计算IMM模型概率 | 第55-56页 |
| 4.2.4 仿真分析 | 第56-59页 |
| 4.3 本章小节 | 第59-60页 |
| 第五章 波束驻留任务的自适应调度 | 第60-73页 |
| 5.1 波束驻留调度任务的影响因素 | 第60-63页 |
| 5.1.1 调度间隔 | 第60-61页 |
| 5.1.2 调度优先级 | 第61-62页 |
| 5.1.3 调度策略 | 第62页 |
| 5.1.4 资源约束条件 | 第62-63页 |
| 5.2 自适应波束驻留调度算法研究 | 第63-72页 |
| 5.2.1 波束驻留调度问题模型 | 第63-65页 |
| 5.2.2 传统相控阵雷达自适应波束驻留调度算法 | 第65-66页 |
| 5.2.3 现代相控阵雷达自适应智能波束驻留调度算法 | 第66-69页 |
| 5.2.4 仿真分析 | 第69-72页 |
| 5.3 本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 结束语 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第79页 |
