| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 目标跟踪的目的及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 目标跟踪的研究历史与现状 | 第15-18页 |
| 1.3 本文的主要工作和结构 | 第18-20页 |
| 第二章 目标跟踪基础 | 第20-40页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 典型航迹起始方法 | 第20-24页 |
| 2.2.1 逻辑法 | 第20-22页 |
| 2.2.2 Hough变换法 | 第22页 |
| 2.2.3 仿真结果 | 第22-24页 |
| 2.3 典型数据互联方法 | 第24-28页 |
| 2.3.1 最近邻数据互联 | 第24-25页 |
| 2.3.2 强近邻数据互联 | 第25页 |
| 2.3.3 概率数据互联 | 第25-27页 |
| 2.3.4 仿真结果 | 第27-28页 |
| 2.4 典型滤波方法 | 第28-39页 |
| 2.4.1 卡尔曼滤波 | 第28-30页 |
| 2.4.2 α-β 及 α-β-γ 滤波 | 第30-31页 |
| 2.4.3 扩展卡尔曼滤波 | 第31-33页 |
| 2.4.4 不敏卡尔曼滤波 | 第33-35页 |
| 2.4.5 交互式多模型算法 | 第35-37页 |
| 2.4.6 仿真结果 | 第37-39页 |
| 2.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 噪声背景下点目标跟踪方法 | 第40-52页 |
| 3.1 引言 | 第40页 |
| 3.2 高斯混合卡尔曼跟踪方法 | 第40-45页 |
| 3.2.1 系统模型 | 第40-41页 |
| 3.2.2 算法步骤 | 第41-43页 |
| 3.2.3 仿真结果 | 第43-45页 |
| 3.3 基于轨迹增强的IMM-TBD算法 | 第45-51页 |
| 3.3.1 系统模型 | 第46页 |
| 3.3.2 算法步骤 | 第46-49页 |
| 3.3.3 仿真结果 | 第49-51页 |
| 3.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 基于PHD的扩展目标跟踪方法 | 第52-70页 |
| 4.1 引言 | 第52页 |
| 4.2 基于随机有限集的GM-PHD滤波器 | 第52-58页 |
| 4.2.1 目标跟踪问题描述 | 第52-53页 |
| 4.2.2 量测集合的划分 | 第53-54页 |
| 4.2.3 算法描述 | 第54-56页 |
| 4.2.4 仿真结果 | 第56-58页 |
| 4.3 基于随机矩阵的扩展目标GIW-PHD滤波器 | 第58-69页 |
| 4.3.1 目标跟踪问题描述 | 第59页 |
| 4.3.2 算法描述 | 第59-66页 |
| 4.3.3 量测集合的划分 | 第66-67页 |
| 4.3.4 仿真结果 | 第67-69页 |
| 4.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 第五章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 5.1 总结 | 第70-71页 |
| 5.2 展望 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 作者简介 | 第78-79页 |