多模复合制导信息融合理论与技术研究
摘要 | 第1-7页 |
ABSTRACT | 第7-12页 |
第1章 绪论 | 第12-24页 |
·引言 | 第12-13页 |
·课题的研究背景 | 第13-15页 |
·总体概述 | 第15-16页 |
·课题的来源及意义 | 第16-17页 |
·国内外研究概况 | 第17-19页 |
·多传感器信息融合的基本概念 | 第19-21页 |
·信息融合理论的关键问题 | 第21-23页 |
·论文主要工作及内容安排 | 第23-24页 |
第2章 量测数据预处理技术 | 第24-43页 |
·传感器的配准 | 第25-29页 |
·时间配准 | 第26-29页 |
·空间配准 | 第29页 |
·野值剔除技术 | 第29-38页 |
·离散卡尔曼滤波 | 第30-33页 |
·常用野值检测和剔除方法 | 第33-37页 |
·自适应新息加权法 | 第37-38页 |
·多传感器系统中的数据压缩滤波 | 第38-42页 |
·加权最小二乘估计法 | 第39-40页 |
·同乘性因子的加权最小二乘估计法 | 第40页 |
·变换法 | 第40-42页 |
·本章小结 | 第42-43页 |
第3章 多模复合制导导引头数据关联算法 | 第43-77页 |
·量测--航迹关联算法 | 第44-68页 |
·最近邻方法(NNDA) | 第44-45页 |
·概率数据关联(PDA) | 第45-50页 |
·联合概率数据互联(JPDA) | 第50-59页 |
·修正概率数据关联算法(MPDA) | 第59-60页 |
·仿真结果 | 第60-68页 |
·基于模糊相似性测度的航迹关联算法研究 | 第68-76页 |
·模糊逻辑理论基础 | 第68-70页 |
·基于模糊相似度的数据关联算法 | 第70-73页 |
·仿真结果与分析 | 第73-76页 |
·本章小结 | 第76-77页 |
第4章 多传感器的数据融合 | 第77-102页 |
·简单凸组合融合算法 | 第77-79页 |
·联邦滤波器 | 第79-87页 |
·联邦滤波器的一般结构 | 第80-81页 |
·问题描述 | 第81页 |
·方差上界技术 | 第81-85页 |
·联邦滤波器的工作流程 | 第85-86页 |
·联邦滤波器的两种简化形式 | 第86-87页 |
·基于卡尔曼滤波的多传感器数据融合技术研究 | 第87-94页 |
·问题描述 | 第88页 |
·测量融合模型 | 第88-90页 |
·航迹--航迹融合模型 | 第90-92页 |
·仿真结果 | 第92-94页 |
·联合卡尔曼滤波在信息融合技术中的应用 | 第94-101页 |
·滤波器结构设计思想 | 第95-96页 |
·联合卡尔曼滤波原理 | 第96-98页 |
·仿真结果与分析 | 第98-101页 |
·本章小结 | 第101-102页 |
第5章 主动雷达和红外传感器的融合 | 第102-119页 |
·组合D-S证据理论在多传感器信息融合中的应用 | 第103-108页 |
·D-S证据理论基础及解释 | 第103-107页 |
·证据理论在信息融合中的应用 | 第107页 |
·存在的问题及解决办法 | 第107-108页 |
·基于多传感器概率关联滤波的雷达和红外融合跟踪 | 第108-111页 |
·问题描述 | 第108-109页 |
·计算流程 | 第109-111页 |
·一种新的雷达与红外传感器数据关联及融合算法 | 第111-118页 |
·算法分析 | 第111-114页 |
·算法步骤及流程 | 第114-115页 |
·仿真结果与分析 | 第115-118页 |
·本章小结 | 第118-119页 |
第6章 多模复合制导导引头信息融合的实现 | 第119-133页 |
·多模复合制导信号处理总体框图 | 第119-120页 |
·硬件设计 | 第120-126页 |
·器件选取 | 第120-124页 |
·FPGA芯片配置 | 第124-126页 |
·信息融合分机软、硬件框图 | 第126-129页 |
·导弹、导引头及信息融合的工作过程 | 第129-131页 |
·INS工作阶段 | 第129页 |
·INS、Passive工作阶段 | 第129页 |
·INS、Passive、Radar工作阶段 | 第129-131页 |
·Radar和IRI工作阶段 | 第131页 |
·本章小结 | 第131-133页 |
结论 | 第133-136页 |
参考文献 | 第136-145页 |
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第145-146页 |
致谢 | 第146页 |