| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 论文研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 目标跟踪模型和方法 | 第10-11页 |
| 1.2.1 状态空间模型 | 第10页 |
| 1.2.2 滤波跟踪算法 | 第10-11页 |
| 1.3 空间谱估计算法 | 第11-16页 |
| 1.3.1 Bartlett空间谱估计 | 第11-12页 |
| 1.3.2 Capon空间谱估计 | 第12-13页 |
| 1.3.3 子空间分解空间谱估计 | 第13-15页 |
| 1.3.4 其它空间谱估计算法 | 第15-16页 |
| 1.4 矢量传感器概述 | 第16-17页 |
| 1.5 论文主要研究内容 | 第17-18页 |
| 第2章 DOA跟踪的几种方法 | 第18-29页 |
| 2.1 机动目标DOA跟踪模型 | 第18-19页 |
| 2.1.1 状态方程 | 第18页 |
| 2.1.2 观测方程 | 第18-19页 |
| 2.2 子空间类跟踪算法 | 第19-23页 |
| 2.2.1 PAST&PASTd算法 | 第19-21页 |
| 2.2.2 MALASE算法 | 第21-23页 |
| 2.3 卡尔曼滤波跟踪算法 | 第23-26页 |
| 2.3.1 标准卡尔曼滤波 | 第23-24页 |
| 2.3.2 扩展卡尔曼滤波 | 第24-25页 |
| 2.3.3 扩展卡尔曼DOA跟踪算法 | 第25-26页 |
| 2.4 仿真实验 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 粒子滤波DOA跟踪算法研究 | 第29-44页 |
| 3.1 粒子滤波 | 第29-35页 |
| 3.1.1 贝叶斯定理 | 第29-30页 |
| 3.1.2 贝叶斯滤波 | 第30-31页 |
| 3.1.3 蒙特卡罗积分 | 第31页 |
| 3.1.4 重要性采样 | 第31-33页 |
| 3.1.5 序贯重要性采样 | 第33页 |
| 3.1.6 粒子退化与重采样 | 第33-34页 |
| 3.1.7 标准粒子滤波算法 | 第34-35页 |
| 3.2 粒子滤波DOA跟踪 | 第35-36页 |
| 3.3 扩展卡尔曼粒子滤波DOA跟踪 | 第36-38页 |
| 3.4 MUSIC谱函数粒子滤波DOA跟踪 | 第38-39页 |
| 3.5 实值MUSIC谱函数粒子滤波DOA跟踪 | 第39-40页 |
| 3.6 仿真实验 | 第40-43页 |
| 3.6.1 DOA跟踪及收敛特性 | 第40-41页 |
| 3.6.2 不同信噪比下的均方根误差RMSE和跟踪收敛成功概率PROC | 第41-42页 |
| 3.6.3 不同粒子数对跟踪性能的影响 | 第42-43页 |
| 3.6.4 信源目标轨迹交叉的DOA跟踪 | 第43页 |
| 3.7 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 单矢量传感器粒子滤波DOA跟踪及后验克拉美罗界 | 第44-56页 |
| 4.1 单矢量传感器DOA跟踪 | 第44-49页 |
| 4.1.1 Capon空间谱估计算法 | 第45页 |
| 4.1.2 单矢量传感器粒子滤波DOA跟踪算法 | 第45-47页 |
| 4.1.3 仿真实验 | 第47-49页 |
| 4.2 后验克拉美罗界 | 第49-55页 |
| 4.2.1 后验克拉美罗界PCRB推导 | 第49-52页 |
| 4.2.2 后验克拉美罗界PCRB理论计算 | 第52-54页 |
| 4.2.3 仿真实验 | 第54-55页 |
| 4.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附录A | 第63-65页 |
| 附录B | 第65页 |