双面阵三坐标雷达多目标跟踪算法研究
| 第一章 绪论 | 第1-10页 |
| 1．1 问题由来 | 第7页 |
| 1．2 国内外研究现状 | 第7-8页 |
| 1．3 论文结构和所做的工作 | 第8-10页 |
| 第二章 多目标跟踪理论 | 第10-18页 |
| 2．1 雷达测距和测角 | 第10页 |
| 2．2 单目标跟踪系统 | 第10-11页 |
| 2．3 多目标跟踪系统 | 第11-18页 |
| 2．3．1 多目标跟踪系统的组成 | 第11-15页 |
| 2．3．1．1 量测数据处理 | 第12-13页 |
| 2．3．1．2 数据互连 | 第13-15页 |
| 2．3．1．3 滤波和预测 | 第15页 |
| 2．3．2 多目标跟踪系统的发展问题 | 第15-18页 |
| 2．3．2．1 最近邻互连算法 | 第16-17页 |
| 2．3．2．2 序贯方法和滞后决策逻辑 | 第17页 |
| 2．3．2．3 不同的滤波算法 | 第17-18页 |
| 第三章 数据互连算法 | 第18-33页 |
| 3．1 问题的提出 | 第18-19页 |
| 3．2 数据互连的基本方法 | 第19-25页 |
| 3．2．1 似然函数计算 | 第19-20页 |
| 3．2．2 航迹计分函数 | 第20-22页 |
| 3．2．3 航迹计分初始 | 第22-23页 |
| 3．2．4 基于计分的航迹确认和航迹删除 | 第23-25页 |
| 3．2．5 波门计算 | 第25页 |
| 3．3 全局最近邻算法 | 第25-27页 |
| 3．4 全最近邻数据互连邻算法 | 第27-33页 |
| 3．4．1 概率数据互连算法 | 第28-29页 |
| 3．4．2 联合概率数据互连算法 | 第29-33页 |
| 第四章 滤波算法 | 第33-58页 |
| 4．1 平滑和预测初步 | 第33页 |
| 4．2 最小二乘估计算法 | 第33-37页 |
| 4．2．1 线性最小二乘估计 | 第33-35页 |
| 4．2．2 非线性最小二乘估计 | 第35-37页 |
| 4．2．3 递归最小二乘估计 | 第37页 |
| 4．3 固定增益的滤波器 | 第37-48页 |
| 4．3．1 g-h滤波器 | 第38-39页 |
| 4．3．2 α-β滤波器 | 第39页 |
| 4．3．3 g-h滤波器的特性 | 第39-42页 |
| 4．3．4 最优g-h跟踪滤波器 | 第42-44页 |
| 4．3．5 航迹初始 | 第44-45页 |
| 4．3．6 g-h-k滤波器 | 第45-48页 |
| 4．4 卡尔曼滤波器 | 第48-58页 |
| 4．4．1 两状态卡尔曼滤波器 | 第48-50页 |
| 4．4．2 卡尔曼滤波器的特性 | 第50-51页 |
| 4．4．3 卡尔曼滤波器的矩阵形式 | 第51-56页 |
| 4．4．4 对于最小方差的推导 | 第56-58页 |
| 第五章 多目标跟踪器的评估准则 | 第58-62页 |
| 5．1 多目标跟踪器性能分析的意义 | 第58-59页 |
| 5．2 性能评估初步 | 第59-60页 |
| 5．3 多目标跟踪器性能评估指标 | 第60-62页 |
| 第六章 双面阵三坐标雷达数据处理 | 第62-67页 |
| 6．1 双面阵三坐标雷达简介 | 第62页 |
| 6．2 双面阵的点迹凝聚算法 | 第62-64页 |
| 6．3 双面阵的点迹融合算法 | 第64-67页 |
| 第七章 双面阵三坐标雷达跟踪仿真 | 第67-73页 |
| 7．1 仿真软件设计 | 第67-69页 |
| 7．2 仿真数据处理的具体说明 | 第69-73页 |
| 第八章 工作总结和展望 | 第73-75页 |
| 8．1 工作总结 | 第73页 |
| 8．2 工作展望 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
