| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 前言 | 第12-16页 |
| 1.1 研究意义与课题背景 | 第12页 |
| 1.2 机动目标跟踪算法的发展与研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 章节安排与研究内容 | 第14-16页 |
| 第二章 机动目标跟踪运动模型与主要算法 | 第16-28页 |
| 2.1 机动目标跟踪中的基本问题 | 第16-17页 |
| 2.2 机动目标跟踪运动模型 | 第17-20页 |
| 2.2.1 CV模型 | 第17-18页 |
| 2.2.2 CA模型 | 第18页 |
| 2.2.3 CT模型 | 第18-19页 |
| 2.2.4 Singer模型 | 第19页 |
| 2.2.5 “当前”模型 | 第19-20页 |
| 2.3 机动目标跟踪算法 | 第20-27页 |
| 2.3.1 卡尔曼滤波算法 | 第20-21页 |
| 2.3.2 SMM算法 | 第21-23页 |
| 2.3.3 IMM算法 | 第23-24页 |
| 2.3.4 VSMM算法 | 第24-25页 |
| 2.3.5 Novel-IMM算法 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 模型集选择概率防溢出算法 | 第28-38页 |
| 3.1 模型集选择概率下限溢出关键问题分析 | 第28-29页 |
| 3.2 UPSP based Novel-IMM算法 | 第29-31页 |
| 3.3 仿真与分析 | 第31-37页 |
| 3.3.1 仿真条件 | 第31-32页 |
| 3.3.2 UPSP based Novel-IMM算法性能分析 | 第32-36页 |
| 3.3.3 UPSP算法的门限选择策略 | 第36-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 EAIMM算法 | 第38-51页 |
| 4.1 指数权值多模型滤波算法 | 第38-40页 |
| 4.2 EAIMM算法 | 第40-43页 |
| 4.3 仿真分析 | 第43-50页 |
| 4.3.1 仿真条件 | 第43页 |
| 4.3.2 EAIMM算法性能分析 | 第43-46页 |
| 4.3.3 EAIMM算法模型集匹配情况分析 | 第46-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 高费效比模型集自适应交互滤波算法 | 第51-61页 |
| 5.1 稳态卡尔曼滤波算法 | 第51-53页 |
| 5.1.1 α-β滤波算法 | 第51-52页 |
| 5.1.2 α-β-γ滤波算法 | 第52-53页 |
| 5.2 FAIMM算法 | 第53-54页 |
| 5.3 FAIMM-EV算法 | 第54-57页 |
| 5.4 FAIMM算法与FAIMM-EV算法性能分析 | 第57-60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 工作总结 | 第61-62页 |
| 6.2 展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读学位期间科研成果及参与项目 | 第70-71页 |
| 学位论文评闳及答辩情况表 | 第71页 |
