| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1. 绪论 | 第7-10页 |
| ·机动目标跟踪 | 第7页 |
| ·机动目标跟踪方法 | 第7-8页 |
| ·本文工作与安排 | 第8-10页 |
| 2. 机动目标跟踪方法基础 | 第10-23页 |
| ·系统动态模型描述 | 第10页 |
| ·基于Kalman滤波器与扩展Kalman滤波器的机动目标跟踪 | 第10-13页 |
| ·Kalman滤波器 | 第11-12页 |
| ·扩展Kalman滤波器 | 第12-13页 |
| ·基于粒子滤波器的机动目标跟踪 | 第13-23页 |
| ·蒙特卡罗方法 | 第13-14页 |
| ·粒子滤波器的理论阐述 | 第14-18页 |
| ·重要函数 | 第18页 |
| ·重采样 | 第18-23页 |
| 3. 相关的粒子滤波器 | 第23-42页 |
| ·采样重要重采样粒子滤波器 | 第23-24页 |
| ·辅助粒子滤波器 | 第24-26页 |
| ·正则化粒子滤波器 | 第26-28页 |
| ·新型的辅助粒子滤波器 | 第28-31页 |
| ·计算机仿真机动目标跟踪的性能 | 第31-41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 4. 传感器网络中机动目标跟踪 | 第42-53页 |
| ·噪声环境中的动态模型 | 第42-44页 |
| ·序列蒙特卡罗数据融合 | 第44-45页 |
| ·期望后验分布的熵 | 第45-47页 |
| ·后验概率分布的核表示 | 第47-48页 |
| ·裂核 | 第48页 |
| ·算法流程 | 第48-49页 |
| ·应用仿真 | 第49-53页 |
| 结束语 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |