| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 多机动目标跟踪的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文的主要工作及章节安排 | 第11-13页 |
| 第2章 基于有限集统计学的多目标贝叶斯滤波理论 | 第13-24页 |
| 2.1 引言 | 第13页 |
| 2.2 随机有限集统计学的理论框架 | 第13-16页 |
| 2.2.1 随机有限集统计学的理论基础 | 第13-14页 |
| 2.2.2 多目标跟踪模型的建立 | 第14-16页 |
| 2.3 概率假设密度(PHD)滤波器 | 第16-17页 |
| 2.4 边缘分布多目标贝叶斯(MDMB)滤波器 | 第17-19页 |
| 2.5 跳变马尔科夫系统模型目标跟踪算法 | 第19-23页 |
| 2.5.1 跳变马尔可夫系统模型 | 第19-20页 |
| 2.5.2 JMS-GMPHD滤波器 | 第20-21页 |
| 2.5.3 JMS-SMB滤波器 | 第21-23页 |
| 2.6 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 用于跟踪二维空间中转弯机动目标的多目标贝叶斯滤波器 | 第24-39页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 转弯率估计方法 | 第24-26页 |
| 3.3 线性高斯条件下的算法实现 | 第26-30页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第30-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 用于跟踪三维空间中转弯机动目标的多目标贝叶斯滤波器 | 第39-60页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 转弯率和转弯方向估计方法 | 第39-42页 |
| 4.3 线性高斯条件下的算法实现 | 第42-48页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第48-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 总结与展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第67页 |