| 作者简介 | 第3-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 扩展目标跟踪技术研究现状 | 第14-18页 |
| 1.3 论文主要内容和章节安排 | 第18-21页 |
| 第二章 随机有限集理论及其扩展目标滤波 | 第21-33页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 随机有限集理论概述 | 第21-23页 |
| 2.3 基于RFS理论的扩展目标滤波 | 第23-31页 |
| 2.3.1 ET-PHD滤波 | 第23-24页 |
| 2.3.2 ET-GM-PHD滤波 | 第24-26页 |
| 2.3.3 ET-GIW-PHD滤波 | 第26-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 基于模糊ART划分的ET-GM-PHD滤波 | 第33-51页 |
| 3.1 引言 | 第33-34页 |
| 3.2 问题描述与距离划分 | 第34-35页 |
| 3.2.1 问题描述 | 第34页 |
| 3.2.2 距离划分 | 第34-35页 |
| 3.3 基于模糊ART的划分方法 | 第35-41页 |
| 3.3.1 模糊ART划分 | 第35-37页 |
| 3.3.2 势过高估计问题 | 第37-39页 |
| 3.3.3 模糊ART次划分 | 第39-40页 |
| 3.3.4 计算复杂度分析 | 第40-41页 |
| 3.4 仿真实验与分析 | 第41-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 第四章 基于贝叶斯划分的ET-GIW-PHD滤波 | 第51-69页 |
| 4.1 引言 | 第51-52页 |
| 4.2 划分方法概述 | 第52-54页 |
| 4.2.1 预测划分 | 第52-53页 |
| 4.2.2 EM划分 | 第53页 |
| 4.2.3 存在的问题 | 第53-54页 |
| 4.3 鲁棒贝叶斯划分 | 第54-59页 |
| 4.3.1 贝叶斯划分 | 第54-58页 |
| 4.3.2 生成划分子集 | 第58-59页 |
| 4.4 仿真实验与分析 | 第59-67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-69页 |
| 第五章 基于模糊ART的高斯混合约简算法 | 第69-87页 |
| 5.1 引言 | 第69-70页 |
| 5.2 基础知识 | 第70-73页 |
| 5.2.1 高斯混合约简标记 | 第70页 |
| 5.2.2 合并准则 | 第70-72页 |
| 5.2.3 NISD测度 | 第72-73页 |
| 5.3 基于聚类的高斯混合约简算法概述 | 第73-75页 |
| 5.3.1 SGMCR（Salmond’s GM clustering reduction）算法 | 第73-74页 |
| 5.3.2 GMRC（GM reduction via clustering）算法 | 第74-75页 |
| 5.3.3 MGMRC（Modified GM reduction via clustering）算法 | 第75页 |
| 5.4 基于模糊ART的高斯混合约简算法 | 第75-79页 |
| 5.4.1 KL距离 | 第75-76页 |
| 5.4.2 GMR-FART算法 | 第76-79页 |
| 5.5 仿真实验与分析 | 第79-86页 |
| 5.5.1 一维情况 | 第79-80页 |
| 5.5.2 四维情况 | 第80-86页 |
| 5.6 本章小结 | 第86-87页 |
| 第六章 高斯逆威沙特混合约简算法评价准则 | 第87-103页 |
| 6.1 引言 | 第87页 |
| 6.2 问题描述与合并准则 | 第87-89页 |
| 6.2.1 问题描述 | 第87-88页 |
| 6.2.2 合并准则 | 第88-89页 |
| 6.3 加权合并距离测度 | 第89-93页 |
| 6.4 评价准则（NISD测度） | 第93-97页 |
| 6.5 仿真实验与分析 | 第97-102页 |
| 6.5.1 一维情况 | 第97-101页 |
| 6.5.2 二维情况 | 第101-102页 |
| 6.6 本章小结 | 第102-103页 |
| 第七章 总结与展望 | 第103-105页 |
| 7.1 总结 | 第103-104页 |
| 7.2 展望 | 第104-105页 |
| 致谢 | 第105-107页 |
| 参考文献 | 第107-121页 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 | 第121-122页 |
