| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 论文选题背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 论文研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 数据源及预处理 | 第15-26页 |
| 2.1 高频地波雷达概述 | 第15-20页 |
| 2.1.1 HFSWR工作原理介绍 | 第15-17页 |
| 2.1.2 HFSWR数据源介绍 | 第17-20页 |
| 2.2 船舶自动识别系统概述 | 第20-22页 |
| 2.2.1 AIS工作原理介绍 | 第20-21页 |
| 2.2.2 AIS数据源介绍 | 第21-22页 |
| 2.3 HFSWR与AIS数据预处理 | 第22-25页 |
| 2.3.1 HFSWR与AIS数据的时间统一 | 第22-24页 |
| 2.3.2 HFSWR与AIS数据的空间统一 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 航迹跟踪算法流程 | 第26-32页 |
| 3.1 航迹初始 | 第26-28页 |
| 3.2 数据关联 | 第28-30页 |
| 3.3 航迹跟踪 | 第30页 |
| 3.4 航迹终止 | 第30-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于Kalman滤波的HFSWR目标航迹跟踪算法 | 第32-41页 |
| 4.1 Kalman滤波简介 | 第32-37页 |
| 4.1.1 Kalman滤波算法原理 | 第32-34页 |
| 4.1.2 Kalman滤波方法的初始化 | 第34-35页 |
| 4.1.3 Kalman滤波在运动目标航迹跟踪中的应用 | 第35-37页 |
| 4.2 实测数据仿真 | 第37-40页 |
| 4.2.1 实验仿真 | 第37-40页 |
| 4.2.2 分析评价 | 第40页 |
| 4.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 基于粒子滤波与结合滤波算法的HFSWR目标航迹跟踪算法 | 第41-55页 |
| 5.1 基于粒子滤波的HFSWR目标航迹跟踪算法 | 第41-50页 |
| 5.1.1 蒙特卡洛方法 | 第41-42页 |
| 5.1.2 贝叶斯滤波 | 第42-43页 |
| 5.1.3 序贯重要性采样 | 第43-44页 |
| 5.1.4 粒子滤波内容及流程 | 第44-46页 |
| 5.1.5 粒子滤波在运动目标航迹跟踪中的应用 | 第46-49页 |
| 5.1.6 实测数据仿真及分析 | 第49-50页 |
| 5.2 基于改进粒子滤波的HFSWR目标航迹跟踪算法 | 第50-54页 |
| 5.2.1 算法流程 | 第50-51页 |
| 5.2.2 仿真实验 | 第51-54页 |
| 5.2.3 分析评价 | 第54页 |
| 5.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 结论与讨论 | 第55-57页 |
| 6.1 结论 | 第55-56页 |
| 6.2 讨论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第61页 |
