| 第1章 绪论 | 第1-20页 |
| ·课题研究的背景 | 第9-10页 |
| ·雷达信号检测与目标跟踪 | 第10-11页 |
| ·雷达目标跟踪的基本方法 | 第11-16页 |
| ·雷达目标跟踪的基本信息 | 第12-13页 |
| ·目标机动模型 | 第13-14页 |
| ·雷达目标跟踪的滤波算法 | 第14-16页 |
| ·加权最小二乘滤波 | 第14-15页 |
| ·α～β滤波 | 第15-16页 |
| ·目标跟踪技术有待进一步解决的问题 | 第16-18页 |
| ·卡尔曼滤波的稳定性和准确性 | 第16-17页 |
| ·收敛速度的问题 | 第17页 |
| ·滤波过程中的系统偏差的问题 | 第17-18页 |
| ·课题来源 | 第18-19页 |
| ·本文的主要工作和结构 | 第19-20页 |
| 第2章 卡尔曼滤波理论 | 第20-32页 |
| ·卡尔曼滤波的基本算法 | 第20-21页 |
| ·卡尔曼滤波的性质 | 第21-22页 |
| ·Kalman滤波算法的发展 | 第22-27页 |
| ·扩展卡尔曼滤波 | 第24-25页 |
| ·二阶滤波 | 第25页 |
| ·修正增益的扩展卡尔曼滤波 | 第25-26页 |
| ·自适应扩展卡尔曼滤波 | 第26页 |
| ·基于加权测量噪声协方差矩阵的发散抑制方法 | 第26-27页 |
| ·卡尔曼滤波模型 | 第27-28页 |
| ·船舶运动目标建模的主要方法 | 第28-29页 |
| ·卡尔曼滤波算法中线性化的误差 | 第29-30页 |
| ·卡尔曼滤波的应用意义 | 第30-32页 |
| 第3章 改进的卡尔曼滤波算法 | 第32-48页 |
| ·野值识别与处理 | 第32-35页 |
| ·野值的识别 | 第32-33页 |
| ·野值的处理 | 第33-34页 |
| ·野值处理的仿真分析 | 第34-35页 |
| ·目标运动模型的建立 | 第35-36页 |
| ·Singer模型中的匀速运动目标的运动模型 | 第35-36页 |
| ·Singer模型中的匀加速运动目标的运动模型 | 第36页 |
| ·坐标转换 | 第36-37页 |
| ·通过自适应选择状态噪声协方差矩阵Q来提高滤波稳定性的方法 | 第37-42页 |
| ·滤波仿真 | 第39-42页 |
| ·状态协方差矩阵对滤波结果的影响 | 第39-41页 |
| ·对状态噪声协方差矩阵自适应选择以后的滤波结果仿真 | 第41-42页 |
| ·双模型并行滤波构造 | 第42-48页 |
| ·滤波构造的设计 | 第43-44页 |
| ·模拟仿真 | 第44-48页 |
| ·基础卡尔曼滤波的仿真结果 | 第44-46页 |
| ·并行滤波仿真结果 | 第46-48页 |
| 第4章 常增益卡尔曼滤波算法 | 第48-56页 |
| ·简化卡尔曼滤波算法发展现状 | 第48-49页 |
| ·常增益滤波 | 第48页 |
| ·状态约减 | 第48页 |
| ·分段卡尔曼滤波 | 第48-49页 |
| ·解藕卡尔曼滤波 | 第49页 |
| ·本文简化算法设计方法 | 第49-52页 |
| ·模拟仿真 | 第52-56页 |
| ·简化算法与未简化算法的精度比较 | 第52-53页 |
| ·K值组的数量对滤波结果的影响 | 第53-56页 |
| 第五章 对卡尔曼滤波的展望 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 研究生履历 | 第64页 |