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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