第1章  概论
  1.1  研究背景及意义
  1.2  相关问题的研究现状及分析
    1.2.1  机动模型问题
    1.2.2  运动状态与机动参数的联合估计问题
    1.2.3  非线性滤波估计与平滑估计问题
    1.2.4  距离变化率量测的利用问题
  1.3  本书主要工作和结构安排
第2章  最小方差准则下二维机动参数估计方法
  2.1  基于状态扩增法的角速度滤波估计
    2.1.1  两类扩增的匀速转弯模型
    2.1.2  仿真实验
  2.2  基于状态扩增法的切向／法向加速度滤波估计
    2.2.1  连续时间扩增状态空间模型
    2.2.2  离散时间扩增状态空间模型
    2.2.3  PEKF算法
    2.2.4  仿真实验
  2.3  基于状态扩增法的机动参数固定滞后估计
    2.3.1  AURTSS-d算法
    2.3.2  仿真实验
  2.4  本章小结
第3章  最大似然准则下相关量测二维机动参数估计方法
  3.1  时间相关量测噪声的状态估计问题分析
  3.2  基于EM的时间相关量测噪声条件下角速度估计算法
    3.2.1  时间相关量测噪声条件下匀速转弯机动模型
    3.2.2  高阶（五阶）容积卡尔曼滤波与平滑
    3.2.3  E-step
    3.2.4  M-step
    3.2.5  降维估计算法
    3.2.6  时间相关量测噪声条件下的角速度估计
    3.2.7  仿真实验
  3.3  基于EM算法的时间相关噪声条件下切向／法向加速度估计
    3.3.1  时间相关量测噪声条件下切向／法向加速度估计模型
    3.3.2  E-step
    3.3.3  M-step
    3.3.4  时间相关量测噪声条件下切向／法向加速度估计算法
    3.3.5  仿真实验
  3.4  本章小结
第4章  噪声异步相关下蛇形机动目标运动状态估计与角速度辨识的期望最大化算法
  4.1  引言
  4.2  问题描述
    4.2.1  基于量测重构的异步相关噪声解耦策略
    4.2.2  基于系统重构的角速度解耦策略
  4.3  基于HCKS-EM的联合估计与辨识算法
    4.3.1  E-step
    4.3.2  M-step
  4.4  仿真分析
  4.5  本章小结
第5章  采用距离变化率量测的二维运动状态估计方法
  5.1  采用距离变化率量测的无偏量测转换滤波算法
    5.1.1  无偏转换
    5.1.2  UCMKF-R算法
  5.2  采用RR的去相关无偏量测转换滤波算法
    5.2.1  去相关无偏量测转换
    5.2.2  DUCMKF-R算法
  5.3  仿真实验
    5.3.1  量测转换性能评估
    5.3.2  运动状态估计的性能评估
  5.4  本章小结
第6章  采用距离变化率量测的二维机动参数估计方法
  6.1  采用AIMM-CS-DUCMKF-R算法的切向／法向加速度估计
    6.1.1  伪线性CSTNA模型
    6.1.2  AIMM-CS-DucMKF-R算法
    6.1.3  仿真实验
  6.2  切向／法向加速度统计量及近似联合概率分布
    6.2.1  切向／法向加速度统计量的推导
    6.2.2  切向／法向加速度的联合经验分布及GMM拟合
    6.2.3  切向／法向加速度统计量在机动检测中的应用
  6.3  基于双多普勒雷达量测的角速度估计
    6.3.1  无噪声条件下速度方向角的计算
    6.3.2  高斯白噪声条件下的角速度估计
    6.3.3  仿真实验
  6.4  本章小结
第7章  基于垂直速度机动模型的三维机动参数估计方法
  7.1  垂直速度机动模型
    7.1.1  三维运动学原理
    7.1.2  平面常转弯机动模型
    7.1.3  平面变转弯机动模型
  7.2  采用距离变化率量测的三维笛卡儿速度计算方法
    7.2.1  三维笛卡儿速度的计算原理
    7.2.2  基于三部多普勒雷达量测的目标速度计算方法
  7.3  垂直速度机动目标的转弯率估计
    7.3.1  恒定转弯率估计算法
    7.3.2  时变转弯率估计算法
  7.4  本章小结
第8章  基于最大混合相关熵的非线性非高斯系统状态估计算法
  8.1  引言
  8.2  预备知识
    8.2.1  最大混合相关熵准则
    8.2.2  三阶球面容积积分准则
  8.3  问题描述
  8.4  基于最大混合相关熵的离群鲁棒非线性滤波器和平滑器
    8.4.1  基于最大混合相关熵的离群鲁棒非线性滤波器
    8.4.2  基于最大混合相关熵的离群鲁棒非线性平滑器
  8.5  目标跟踪仿真
    8.5.1  场景一
    8.5.2  场景二
    8.5.3  场景三
  8.6  本章小结
附录A  离散时间CTNA模型与STNA模型中过程噪声的协方差计算方法
附录B  伪线性离散时间CTNA模型与STNA模型中过程噪声的协方差计算方法
附录C  采用EM算法对GMM参数进行估计
参考文献