| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 符号对照表 | 第13-15页 |
| 缩略语对照表 | 第15-19页 |
| 第一章 绪论 | 第19-29页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第19-20页 |
| 1.2 扩展目标跟踪算法研究现状 | 第20-26页 |
| 1.2.1 扩展目标状态估计算法研究现状 | 第20-23页 |
| 1.2.2 多扩展目标跟踪算法研究现状 | 第23-26页 |
| 1.3 论文主要研究内容和章节安排 | 第26-29页 |
| 第二章 扩展目标跟踪基础 | 第29-41页 |
| 2.1 引言 | 第29页 |
| 2.2 随机矩阵基础 | 第29-36页 |
| 2.2.2 椭圆扩展目标 | 第31-34页 |
| 2.2.3 非椭圆扩展目标 | 第34-36页 |
| 2.3 多扩展目标跟踪框架 | 第36-40页 |
| 2.3.1 ET-PHD滤波框架 | 第36-38页 |
| 2.3.2 ET-CBMeMBer滤波框架 | 第38-40页 |
| 2.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 改进多目标多贝努利扩展目标滤波方法 | 第41-63页 |
| 3.1 引言 | 第41-42页 |
| 3.2 问题描述 | 第42-48页 |
| 3.2.1 MeMBer与CBMeMBer滤波的局限性 | 第42-46页 |
| 3.2.2 改进方法 | 第46-48页 |
| 3.3 改进的多目标多贝努利扩展目标滤波 | 第48-55页 |
| 3.3.1 扩展目标MeMBer滤波框架及势均衡修正方法 | 第49-53页 |
| 3.3.2 GGIW-IMeMBer滤波算法 | 第53-55页 |
| 3.4 仿真实验与分析 | 第55-62页 |
| 3.4.1 参数设置 | 第55-58页 |
| 3.4.2 实验结果 | 第58-62页 |
| 3.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第四章 概率假设密度扩展目标联合跟踪与分类滤波方法 | 第63-85页 |
| 4.1 引言 | 第63-64页 |
| 4.2 联合跟踪与分类贝叶斯框架及其GGIW实现 | 第64-70页 |
| 4.2.1 贝叶斯推导 | 第64-65页 |
| 4.2.2 JTC-GGIW | 第65-70页 |
| 4.3 JTC-GGIW-PHD滤波 | 第70-74页 |
| 4.3.1 预测和更新 | 第70-72页 |
| 4.3.2 状态提取和混合约减 | 第72-74页 |
| 4.4 JTC扩展状态估计分析 | 第74-76页 |
| 4.5 仿真实验与分析 | 第76-83页 |
| 4.5.1 参数设置 | 第76-78页 |
| 4.5.2 实验结果 | 第78-83页 |
| 4.6 本章小结 | 第83-85页 |
| 第五章 子椭圆数目可变的非椭圆扩展目标跟踪方法 | 第85-103页 |
| 5.1 引言 | 第85-86页 |
| 5.2 NETT滤波 | 第86-89页 |
| 5.2.1 NETT与RHS关系 | 第86-87页 |
| 5.2.2 NETT算法 | 第87-89页 |
| 5.3 NETT本质 | 第89-90页 |
| 5.4 VN-NETT-GGIW滤波 | 第90-96页 |
| 5.5 仿真实验与分析 | 第96-100页 |
| 5.5.1 参数设置 | 第96-98页 |
| 5.5.2 实验结果 | 第98-100页 |
| 5.6 本章小结 | 第100-103页 |
| 第六章 高效非椭圆扩展状态估计方法 | 第103-115页 |
| 6.1 引言 | 第103页 |
| 6.2 问题描述 | 第103-105页 |
| 6.3 非椭圆扩展目标跟踪及其简化方法 | 第105-110页 |
| 6.3.1 量测聚类 | 第105-106页 |
| 6.3.2 邻接矩阵 | 第106-109页 |
| 6.3.3 概率前瞻 | 第109-110页 |
| 6.4 仿真实验与分析 | 第110-114页 |
| 6.4.1 参数设置 | 第110-112页 |
| 6.4.2 实验结果 | 第112-114页 |
| 6.5 本章小结 | 第114-115页 |
| 第七章 总结与展望 | 第115-117页 |
| 7.1 总结 | 第115-116页 |
| 7.2 展望 | 第116-117页 |
| 参考文献 | 第117-131页 |
| 致谢 | 第131-133页 |
| 作者简介 | 第133-135页 |
