第1章 绪论 1
1.1 选题背景及意义 1
1.2 国内外研究现状 4
1.3 本书主要工作及内容安排 10
第2章 有限集统计学理论基础 12
2.1 引言 12
2.2 多目标贝叶斯滤波 14
2.3 近似多目标滤波器及实现技术 25
2.4 多机动目标联合检测与跟踪滤波器 37
2.5 时变数目目标跟踪算法的性能评估 42
2.6 本章小结 44
第3章 单机动目标联合跟踪与分类技术 45
3.1 引言 45
3.2 基于多模型技术的单机动目标跟踪 47
3.3 基于MM-STBF的单机动目标JTC算法 67
3.4 本章小结 76
第4章 单机动目标联合检测、跟踪与分类技术 78
4.1 引言 78
4.2 基于多模型技术的单机动目标JDT算法 79
4.3 基于MM-JoTTF的单机动目标JDTC算法 99
4.4 本章小结 112
第5章 相同模型集的多机动目标联合检测、跟踪与分类技术 113
5.1 引言 113
5.2 相同模型集条件下基于MMPHDF的多机动目标JDTC算法 115
5.3 相同模型集条件下基于LGJMS-GMPHDF的多机动目标JDTC算法 127
5.4 本章小结 134
第6章 类别相关模型集的多机动目标联合检测、跟踪与分类技术 136
6.1 引言 136
6.2 类别相关模型集条件下基于PHD类滤波器的多机动目标JDTC算法 137
6.3 类别相关模型集条件下基于LGJMS-GMPHDF的多机动目标JDTC算法 152
6.4 本章小结 164
第7章 FISST框架下航迹提取技术 165
7.1 引言 165
7.2 测量驱动的多目标航迹提取算法 167
7.3 航迹提取技术的性能评估方法 175
7.4 本章小结 183
第8章 结论与展望 185
8.1 本书工作总结与创新点 185
8.2 下一步工作展望 188
参考文献 191
附录A MM-JoTTF的详细推导 213
附录B MM-JoTTF-JDTC算法的详细推导 217