| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 多目标跟踪的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 多机动目标跟踪的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的主要工作及章节安排 | 第12-14页 |
| 第2章 有限集统计学与多目标贝叶斯滤波器 | 第14-22页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 有限集统计学简述 | 第14-17页 |
| 2.2.1 有限集统计学理论基础 | 第14-15页 |
| 2.2.2 基于有限集统计学理论的多目标模型 | 第15-17页 |
| 2.3 多目标贝叶斯滤波器简述 | 第17-19页 |
| 2.3.1 贝叶斯滤波器 | 第17-19页 |
| 2.3.2 基于有限集统计学理论的多目标贝叶斯滤波器 | 第19页 |
| 2.4 PHD滤波器 | 第19-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 边缘分布贝叶斯滤波器 | 第22-33页 |
| 3.1 引言 | 第22-23页 |
| 3.2 边缘分布贝叶斯滤波器 | 第23-25页 |
| 3.2.1 边缘分布贝叶斯滤波器的简述 | 第23页 |
| 3.2.2 边缘分布贝叶斯滤波器 | 第23-25页 |
| 3.3 边缘分布贝叶斯滤波器在线性高斯条件下的实现 | 第25-28页 |
| 3.4 仿真实验 | 第28-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 两种用于多机动目标跟踪的边缘分布贝叶斯滤波方法 | 第33-60页 |
| 4.1 引言 | 第33-34页 |
| 4.2 交互式多模型边缘分布贝叶斯滤波算法 | 第34-46页 |
| 4.2.1 交互式多模型滤波算法 | 第34-35页 |
| 4.2.2 交互式多模型边缘分布贝叶斯滤波算法的实现 | 第35-40页 |
| 4.2.3 仿真实验 | 第40-46页 |
| 4.3 跳变马尔科夫系统模型边缘分布贝叶斯滤波算法 | 第46-53页 |
| 4.3.1 跳变马尔科夫系统 | 第46-47页 |
| 4.3.2 跳变马尔科夫系统模型边缘分布贝叶斯滤波算法的实现 | 第47-50页 |
| 4.3.3 仿真实验 | 第50-53页 |
| 4.4 两种算法的比较与分析 | 第53-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 第5章 总结与展望 | 第60-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第68页 |
