| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外发展动态 | 第10-13页 |
| ·本文工作 | 第13-15页 |
| 第二章 多目标跟踪数据关联基本理论 | 第15-40页 |
| ·概述 | 第15页 |
| ·目标跟踪基本理论 | 第15-19页 |
| ·目标运动模型 | 第16-18页 |
| ·Kalman 滤波理论基础 | 第18-19页 |
| ·数据关联算法理论基础 | 第19-21页 |
| ·数据关联的特点 | 第19-20页 |
| ·数据关联过程和分类 | 第20-21页 |
| ·目标跟踪中几种经典的概率数据关联算法 | 第21-38页 |
| ·最近邻方法（NN） | 第21-22页 |
| ·概率数据关联（PDA） | 第22-27页 |
| ·联合概率数据关联（JPDA） | 第27-32页 |
| ·交互多模型概率数据关联（IMMPDA） | 第32-35页 |
| ·其他数据关联方法 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第三章 基于最小二乘的多特征概率数据关联EM 方法 | 第40-56页 |
| ·概述 | 第40页 |
| ·带特征量测的PDA 算法分析 | 第40-43页 |
| ·期望极大化（EM）方法分析 | 第43-44页 |
| ·基于最小二乘的多特征概率数据关联EM 算法的改进 | 第44-46页 |
| ·最小二乘准则 | 第44页 |
| ·关联算法的改进 | 第44-46页 |
| ·仿真分析 | 第46-54页 |
| ·特征量测观测模型 | 第46-48页 |
| ·仿真结果 | 第48-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第四章 一种改进的Viterbi 数据关联算法的研究 | 第56-69页 |
| ·概述 | 第56页 |
| ·Viterbi 数据关联（VDA）算法 | 第56-61页 |
| ·改进的Viterbi 数据关联算法 | 第61-63页 |
| ·带参数的二次关联 | 第61页 |
| ·参数距离门限C 和联合距离门限S 的选定 | 第61-63页 |
| ·仿真分析 | 第63-67页 |
| ·改进的VDA 算法中二次关联参数的验证 | 第64-66页 |
| ·多目标跟踪中改进的VDA 算法仿真结果 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 第五章 工作总结与展望 | 第69-71页 |
| ·工作总结 | 第69-70页 |
| ·展望 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第77-78页 |
