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第一章 绪论 1

1.1 引言 1

1.2 目标跟踪概况 1

1.2.1 单目标跟踪发展概况 2

1.2.2 多目标跟踪发展概况 2

1.2.3 数据融合发展概况 4

1.2.4 编队目标跟踪概况 6

1.2.5 典型目标跟踪系统 11

1.3 群目标跟踪理论 12

1.3.1 群目标跟踪产生背景 12

1.3.2 群目标跟踪思想形成 15

1.3.3 群目标概念与内涵 18

1.3.4 群目标跟踪原理 20

1.3.5 群目标跟踪应用前景 23

1.4 范围与概貌 25

1.5 小结 26

第二章 基础知识 28

2.1 常用术语 28

2.2 卡尔曼滤波 30

2.2.1 滤波描述 31

2.2.2 滤波器模型 33

2.2.3 滤波与预测模型小结 35

2.3 目标运动模型 37

2.3.1 问题描述 37

2.3.2 基本运动模型 39

2.4 多目标跟踪基本算法 41

2.4.1 概述 41

2.4.2 最近邻域关联算法 42

2.4.3 概率数据关联算法 43

2.4.4 联合概率数据关联算法 48

2.4.5 广义概率数据关联 54

2.5 小结 60

第三章 群目标分群检测与群起始 61

3.1 引言 61

3.2 群目标分群检测算法 62

3.2.1 编队目标分群方法分析 62

3.2.2 群目标形成的目标间距准则 64

3.2.3 基于点迹的群目标分群检测 68

3.3 基于群目标几何中心的群起始 70

3.3.1 编队目标航迹起始分析 70

3.3.2 基于几何中心的群起始 72

3.4 小结 74

第四章 单群目标数据关联与航迹维持 76

4.1 引言 76

4.2 群目标关联门与跟踪门 77

4.2.1 群目标跟踪门 78

4.2.2 群目标关联门 80

4.3 单群目标最近邻—全邻数据关联算法 81

4.3.1 群目标量测权值计算 82

4.3.2 单群目标数据关联 83

4.4 小结 85

第五章 多群目标数据关联与航迹维持 87

5.1 引言 87

5.2 双重多多对应的多群目标数据关联思想 88

5.3 多群目标关联门交叉检测矩阵的建立 91

5.4 多群目标公共量测分离检测矩阵的建立 92

5.5 多群目标联合关联概率与等效量测计算 93

5.6 小结 98

第六章 群目标合并分离检测与态势认知 100

6.1 引言 100

6.2 群目标机动描述 100

6.3 编队目标合并与分离检测方法分析 102

6.3.1 基于边缘航迹的编队目标合并与分离检测方法 102

6.3.2 基于目标间距的编队目标合并与分离检测方法 103

6.4 群目标合并算法 105

6.4.1 基于关联门准则的点迹与航迹合并算法 105

6.4.2 基于指向—隐含速度约束的航迹与航迹合并算法 106

6.5 群目标分离检测算法研究 109

6.5.1 群目标分离检测的基本思想 109

6.5.2 关联门内预置子波门的二次关联分离检测算法 114

6.6 等效量测平稳过渡与群撤销算法 121

6.6.1 等效量测平稳过渡算法 121

6.6.2 群撤销算法 122

6.7 小结 122

第七章 群目标跟踪算法仿真 125

7.1 引言 125

7.2 仿真条件 125

7.3 仿真结果与分析 128

7.3.1 群目标跟踪基本构架验证 128

7.3.2 分群检测与群起始算法验证 130

7.3.3 单群目标数据关联与航迹维持算法验证 131

7.3.4 多群目标数据关联与航迹维持算法验证 133

7.3.5 群目标合并与平稳过渡算法验证 136

7.3.6 群目标分离检测与群撤销算法验证 137

7.3.7 密集目标跟踪能力与虚假量测抑制能力验证 138

7.4 小结 140

参考文献 142