| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题背景 | 第8页 |
| ·滤波理论的发展 | 第8-10页 |
| ·弹道导弹目标跟踪算法研究现状 | 第10-11页 |
| ·粒子滤波算法研究现状 | 第11-12页 |
| ·论文的主要内容 | 第12-13页 |
| 第2章 目标状态空间模型 | 第13-19页 |
| ·状态空间模型的表示 | 第13页 |
| ·弹道导弹目标模型 | 第13-17页 |
| ·弹道导弹运动模型 | 第13-15页 |
| ·雷达观测模型 | 第15-17页 |
| ·扩展状态向量弹道导弹目标模型 | 第17-18页 |
| ·扩展状态向量弹道导弹运动模型 | 第17-18页 |
| ·扩展状态向量雷达观测模型 | 第18页 |
| ·飞机目标模型 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 粒子滤波 | 第19-34页 |
| ·引言 | 第19-20页 |
| ·基本粒子滤波算法 | 第20-24页 |
| ·蒙特卡洛采样(Monte Carlo Sampling) | 第20页 |
| ·贝叶斯重要性采样(Bayesian Important Sampling) | 第20-22页 |
| ·顺序的重要性采样(Sequential Importance Sampling(SIS)) | 第22-23页 |
| ·粒子集的退化和重采样 | 第23-24页 |
| ·粒子滤波算法 | 第24页 |
| ·近似最优重要性密度函数粒子滤波算法(OIPF) | 第24-28页 |
| ·最优重要性密度函数的近似 | 第25-26页 |
| ·MCMC移动步骤 | 第26-27页 |
| ·OIPF算法描述 | 第27-28页 |
| ·进化粒子滤波算法(EPF) | 第28-31页 |
| ·进化规划 | 第29页 |
| ·进化粒子滤波算法 | 第29-31页 |
| ·粒子滤波算法初始化 | 第31-32页 |
| ·弹道导弹目标 | 第31页 |
| ·飞机目标 | 第31-32页 |
| ·基于新的采样方法的一种改进型粒子滤波 | 第32-33页 |
| ·问题的提出 | 第32页 |
| ·基于新的采样方法的粒子滤波算法 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 经典的跟踪算法 | 第34-39页 |
| ·扩展卡尔曼滤波(EKF) | 第34-35页 |
| ·IMM-EKF简介 | 第35-36页 |
| ·克拉美罗下限(CRLB) | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第5章 目标跟踪仿真实验与分析 | 第39-61页 |
| ·非高斯观测噪声 | 第39-41页 |
| ·非高斯观测噪声模型 | 第39-40页 |
| ·闪烁噪声的仿真模拟实现 | 第40-41页 |
| ·机动目标模型 | 第41页 |
| ·弹道导弹目标跟踪仿真实验 | 第41-56页 |
| ·高斯背景非机动目标 | 第42-43页 |
| ·非高斯背景非机动目标 | 第43-48页 |
| ·高斯背景机动目标 | 第48页 |
| ·非高斯背景机动目标 | 第48-56页 |
| ·飞机目标跟踪仿真实验 | 第56-60页 |
| ·高斯背景非机动目标 | 第56-57页 |
| ·非高斯背景不机动目标 | 第57-59页 |
| ·高斯机动情况 | 第59-60页 |
| ·非高斯机动情况 | 第60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明 | 第65页 |
| 哈尔滨工业大学硕士学位论文使用授权书 | 第65页 |
| 哈尔滨工业大学硕士学位涉密论文管理 | 第65-66页 |
| 攻读学位期间发表的学位论文 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
