多目标无源跟踪数据融合算法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| ·概述 | 第12-13页 |
| ·被动定位与跟踪的研究现状 | 第13-16页 |
| ·多源位置信息融合理论与现状 | 第16-19页 |
| ·论文的研究工作和内容安排 | 第19-21页 |
| 第二章 机动多目标被动跟踪数据融合模型 | 第21-37页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·被动雷达的测量与定位算法 | 第21-22页 |
| ·机动目标跟踪滤波算法 | 第22-26页 |
| ·Kalman滤波器 | 第22-25页 |
| ·其他滤波方法 | 第25-26页 |
| ·目标动态模型 | 第26-31页 |
| ·主要目标运动模型 | 第27-29页 |
| ·仿真试验 | 第29-31页 |
| ·目标位置估计融合模型 | 第31-37页 |
| ·测量融合算法 | 第31-33页 |
| ·状态融合 | 第33-35页 |
| ·仿真试验 | 第35-37页 |
| 第三章 被动跟踪下的PCRLB分析 | 第37-57页 |
| ·引言 | 第37-38页 |
| ·目标状态的CRAMER-RAO下限 | 第38-39页 |
| ·单目标下的PCRLB | 第39-46页 |
| ·单传感器单目标下的PCRLB测量模型 | 第39-44页 |
| ·多传感器单目标下的PCRLB | 第44-46页 |
| ·多目标下的PCRLB | 第46-53页 |
| ·PCRLB通用表达式 | 第47-52页 |
| ·角度被动跟踪条件下的PCRLB表达式 | 第52-53页 |
| ·计算机仿真实验 | 第53-56页 |
| ·单目标仿真实验 | 第53-54页 |
| ·多目标仿真实验 | 第54-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 第四章 基于辐射源信号特征的数据关联算法 | 第57-75页 |
| ·引言 | 第57-59页 |
| ·JPDA数据关联基本算法 | 第59-60页 |
| ·基于雷达信号特征的JPDA算法 | 第60-66页 |
| ·辐射源信号特征选择 | 第61页 |
| ·辐射源信号特征参数初值确定与更新 | 第61-62页 |
| ·基于信号特征值的JPDA算法 | 第62页 |
| ·计算机仿真 | 第62-66页 |
| ·基于信号分类有效矩阵的JPDA算法 | 第66-69页 |
| ·算法描述 | 第66-67页 |
| ·仿真试验 | 第67-69页 |
| ·基于信号分类有效矩阵的多传感器JPDA算法 | 第69-74页 |
| ·算法描述 | 第70-71页 |
| ·仿真试验 | 第71-74页 |
| ·小结 | 第74-75页 |
| 第五章 被动跟踪系统中的测量融合算法 | 第75-96页 |
| ·引言 | 第75-76页 |
| ·测量融合的一般数学模型 | 第76-77页 |
| ·测量数据选择融合算法处理模型 | 第77-91页 |
| ·通用测量数据选择融合算法处理模型 | 第77-80页 |
| ·使用方位角度测量的融合算法 | 第80-85页 |
| ·角度与时间差测量的融合算法 | 第85-91页 |
| ·多目标多传感器测量融合算法 | 第91-94页 |
| ·多目标多传感器测量融合算法模型 | 第91-92页 |
| ·多普勒变化率与方位联合的多目标跟踪融合算法 | 第92-94页 |
| ·小结 | 第94-96页 |
| 第六章 被动跟踪条件下的状态融合算法 | 第96-125页 |
| ·引言 | 第96-97页 |
| ·状态融合算法的数学模型 | 第97-100页 |
| ·加权状态融合算法 | 第97-99页 |
| ·协方差交叉状态融合算法 | 第99-100页 |
| ·被动跟踪协方差交叉状态融合算法 | 第100-114页 |
| ·算法过程 | 第100-101页 |
| ·算法仿真试验与性能分析 | 第101-114页 |
| ·被动跟踪多目标协方差状态融合算法 | 第114-123页 |
| ·航迹关联算法模型 | 第114-116页 |
| ·多目标协方差交叉算法 | 第116-117页 |
| ·算法仿真试验与性能分析 | 第117-123页 |
| ·小结 | 第123-125页 |
| 第七章 结论与展望 | 第125-128页 |
| 致谢 | 第128-129页 |
| 参考文献 | 第129-138页 |
| 攻读博士期间取得的研究成果 | 第138-139页 |
| 攻读博士期间参加科研情况 | 第139页 |
