第1章 绪论 1
1.1 研究背景 1
1.2 国内外研究现状 2
1.2.1 航迹起始 3
1.2.2 航迹维持 3
1.2.3 机动跟踪 4
1.3 多传感器编队目标跟踪技术中有待解决的一些关键问题 4
1.3.1 杂波环境下编队目标航迹起始技术 4
1.3.2 复杂环境下集中式多传感器编队目标跟踪技术 5
1.3.3 集中式多传感器机动编队目标跟踪技术 6
1.3.4 系统误差下编队目标航迹关联技术 7
1.4 本书的主要内容及安排 8
第2章 编队目标航迹起始算法 9
2.1 引言 9
2.2 基于相对位置矢量的编队目标灰色航迹起始算法 9
2.2.1 基于循环阈值模型的编队预分割 11
2.2.2 基于编队中心点的预互联 12
2.2.3 RPV-FTGTI算法 13
2.2.4 编队内目标航迹的确认 19
2.2.5 编队目标状态矩阵的建立 19
2.2.6 仿真比较与分析 20
2.2.7 讨论 34
2.3 集中式多传感器编队目标灰色航迹起始算法 35
2.3.1 多传感器编队目标航迹起始框架 35
2.3.2 多传感器预互联编队内杂波的剔除 36
2.3.3 多传感器编队内量测合并模型 37
2.3.4 航迹得分模型的建立 38
2.4 基于运动状态的集中式多传感器编队目标航迹起始算法 40
2.4.1 同状态航迹子编队获取模型 40
2.4.2 多传感器同状态编队关联模型 45
2.4.3 编队内航迹精确关联合并模型 46
2.5 仿真比较与分析 46
2.5.1 仿真环境 47
2.5.2 仿真结果及分析 47
2.6 本章小结 55
第3章 复杂背景下集中式多传感器编队目标跟踪算法 57
3.1 引言 57
3.2 系统描述 57
3.3 云雨杂波和带状干扰剔除模型 58
3.3.1 云雨杂波剔除模型 59
3.3.2 带状干扰剔除模型 61
3.3.3 验证分析 61
3.4 基于模板匹配的集中式多传感器编队目标跟踪算法 64
3.4.1 基于编队整体的预互联 64
3.4.2 模板匹配模型的建立 65
3.4.3 编队内航迹的状态更新 69
3.4.4 讨论 69
3.5 基于形状方位描述符的集中式多传感器编队目标粒子滤波算法 70
3.5.1 编队目标形状矢量的建立 70
3.5.2 相似度模型的建立 72
3.5.3 冗余图像的剔除 74
3.5.4 基于粒子滤波的状态更新 74
3.6 仿真比较与分析 75
3.6.1 仿真环境 75
3.6.2 仿真结果 76
3.6.3 仿真分析 76
3.7 本章小结 79
第4章 集中式多传感器机动编队目标跟踪算法 81
4.1 引言 81
4.2 典型机动编队目标跟踪模型的建立 81
4.2.1 编队整体机动跟踪模型的建立 81
4.2.2 编队分裂跟踪模型的建立 85
4.2.3 编队合并跟踪模型的建立 87
4.2.4 编队分散跟踪模型的建立 89
4.3 变结构JPDA机动编队目标跟踪算法 92
4.3.1 事件的定义 92
4.3.2 编队确认矩阵的建立 93
4.3.3 编队互联矩阵的建立 94
4.3.4 编队确认矩阵的拆分 96
4.3.5 概率的计算 97
4.3.6 编队内航迹的状态更新 100
4.4 扩展广义S-维分配机动编队目标跟踪算法 101
4.4.1 基本模型的建立 101
4.4.2 编队量测的划分 103
4.4.3 3-维分配问题的构造 105
4.4.4 广义S-维分配问题的构造 106
4.4.5 编队内航迹的状态更新 107
4.5 仿真比较与分析 107
4.5.1 仿真环境 108
4.5.2 仿真结果 109
4.5.3 仿真分析 113
4.6 本章小结 114
第5章 系统误差下编队目标航迹关联算法 117
5.1 引言 117
5.2 系统误差下基于双重模糊拓扑的编队目标航迹关联算法 117
5.2.1 基于循环阈值模型的编队航迹识别 118
5.2.2 第一重模糊拓扑关联模型 119
5.2.3 第二重模糊拓扑关联模型 123
5.3 系统误差下基于误差补偿的编队目标航迹关联算法 125
5.3.1 编队航迹状态识别模型 125
5.3.2 编队航迹系统误差估计模型 128
5.3.3 误差补偿和编队内航迹的精确关联 130
5.3.4 讨论 131
5.4 仿真比较与分析 131
5.4.1 仿真环境 132
5.4.2 仿真结果及分析 133
5.5 本章小结 135
第6章 结论及展望 137
附录A 式（2-17）中阈值参数ε的推导 143
附录B 式（5-19）的推导 147
参考文献 151