雷达目标跟踪算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 技术的发展及其研究意义 | 第11-12页 |
| 1.3 论文的章节安排 | 第12-14页 |
| 第二章 目标跟踪的基本原理 | 第14-26页 |
| 2.1 目标跟踪概述 | 第14页 |
| 2.2 贝叶斯理论 | 第14-16页 |
| 2.3 雷达坐标系的选取 | 第16-20页 |
| 2.3.1 大地坐标系 | 第16页 |
| 2.3.2 雷达直角坐标系 | 第16-17页 |
| 2.3.3 雷达球坐标系 | 第17-19页 |
| 2.3.4 雷达直角坐标系和极坐标系的转换 | 第19-20页 |
| 2.4 量测数据预处理 | 第20-25页 |
| 2.4.1 野值预处理 | 第20-22页 |
| 2.4.1.1 野值剔除技术的意义 | 第20页 |
| 2.4.1.2 野值的分析 | 第20-22页 |
| 2.4.2 数据关联 | 第22-25页 |
| 2.4.2.1 跟踪波门 | 第23-24页 |
| 2.4.2.2 最近邻算法 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 目标运动模型及其仿真 | 第26-35页 |
| 3.1 匀速度和匀加速运动模型 | 第26-27页 |
| 3.2 一阶时间相关模型（Singer模型） | 第27-28页 |
| 3.3 机动目标“当前”相关统计模型 | 第28-30页 |
| 3.4 目标运动模型仿真 | 第30-34页 |
| 3.4.1 状态1：匀速直线运动 | 第30-31页 |
| 3.4.2 状态2：匀加速直线运动 | 第31-32页 |
| 3.4.3 状态3：匀速圆周运动 | 第32-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 目标跟踪算法的理论及仿真 | 第35-59页 |
| 4.1 目标跟踪的滤波与预测 | 第35-40页 |
| 4.1.1 维纳滤波 | 第35-36页 |
| 4.1.2 加权最小二乘法滤波 | 第36-37页 |
| 4.1.3 常增益滤波 | 第37-40页 |
| 4.1.4 其他线性滤波 | 第40页 |
| 4.2 卡尔曼滤波 | 第40-51页 |
| 4.2.1 线性卡尔曼滤波 | 第40-45页 |
| 4.2.1.1 系统模型 | 第40-42页 |
| 4.2.1.2 滤波模型 | 第42-44页 |
| 4.2.1.3 滤波器的初始化 | 第44-45页 |
| 4.2.2 非线性的卡尔曼滤波算法 | 第45-49页 |
| 4.2.3 卡尔曼滤波的注意事项 | 第49-50页 |
| 4.2.4 线性卡尔曼滤波算法实验仿真 | 第50-51页 |
| 4.3 粒子滤波算法 | 第51-57页 |
| 4.3.1 粒子滤波的基本理论 | 第52-53页 |
| 4.3.2 序贯重要性采样 | 第53-54页 |
| 4.3.3 重采样 | 第54-55页 |
| 4.3.4 SIRF理论基本算法流程 | 第55-56页 |
| 4.3.5 粒子滤波算法实验仿真 | 第56-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-60页 |
| 5.1 总结 | 第59页 |
| 5.2 展望 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
