| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 汽车防盗系统国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 信息融合算法国内外研究现状 | 第12页 |
| 1.3 本课题研究的主要内容 | 第12-14页 |
| 第2章 汽车防盗系统硬件设计 | 第14-32页 |
| 2.1 汽车防盗系统设计思路与结构 | 第14-16页 |
| 2.1.1 系统设计思路 | 第14页 |
| 2.1.2 系统结构设计 | 第14-16页 |
| 2.2 中央处理器模块设计 | 第16-17页 |
| 2.2.1 STM32介绍 | 第16页 |
| 2.2.2 STM32最小系统设计 | 第16-17页 |
| 2.3 各传感器模块设计 | 第17-23页 |
| 2.3.1 加速度传感器 | 第17-20页 |
| 2.3.2 人体红外传感器 | 第20-22页 |
| 2.3.3 振动传感器 | 第22-23页 |
| 2.4 GSM通信模块的设计 | 第23-26页 |
| 2.5 电源模块的设计 | 第26-27页 |
| 2.6 执行模块的设计 | 第27页 |
| 2.7 CAN总线接口模块 | 第27-31页 |
| 2.7.1 CAN总线控制器 | 第28-29页 |
| 2.7.2 CAN总线通信接口电路 | 第29-31页 |
| 2.8 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于D-S证据理论的信息融合算法设计 | 第32-41页 |
| 3.1 多传感器信息融合技术 | 第32-33页 |
| 3.2 基于D-S证据理论的多传感器信息融合技术 | 第33-39页 |
| 3.2.1 D-S证据理论 | 第33-34页 |
| 3.2.2 基于改进的D-S证据理论的多传感器信息融合技术 | 第34-37页 |
| 3.2.3 对于冲突证据的算例分析 | 第37-39页 |
| 3.3 本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 基于SOM神经网络的信息融合算法设计 | 第41-54页 |
| 4.1 基于SOM神经网络的算法介绍 | 第41-42页 |
| 4.2 MATLAB神经网络工具箱 | 第42-45页 |
| 4.2.1 神经网络的工具箱叙述 | 第42-43页 |
| 4.2.2 SOM神经网络工具箱函数介绍 | 第43-45页 |
| 4.3 基于SOM神经网络的多传感器信息融合 | 第45-50页 |
| 4.3.1 SOM神经网络模型建立 | 第45页 |
| 4.3.2 MATLAB中的实现 | 第45-50页 |
| 4.4 SOM神经网络与D-S算法的一致性对比 | 第50-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 第5章 汽车防盗系统软件设计及调试 | 第54-68页 |
| 5.1 STM32单片机软件设计 | 第54-55页 |
| 5.1.1 Keil MDK概述 | 第54页 |
| 5.1.2 Keil MDK的软件开发流程 | 第54-55页 |
| 5.2 STM32单片机调试过程 | 第55-58页 |
| 5.3 GSM模块软件设计 | 第58-59页 |
| 5.3.1 AT指令 | 第58-59页 |
| 5.3.2 PDU模式 | 第59页 |
| 5.4 GSM模块调试 | 第59-61页 |
| 5.5 程序的整体设计 | 第61-63页 |
| 5.6 子程序设计 | 第63-66页 |
| 5.7 系统整体调试 | 第66-67页 |
| 5.8 本章小结 | 第67-68页 |
| 结论 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |