首页--军事论文--军事技术论文--军事技术基础科学论文

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

论文共146页,点击 下载论文
上一篇:组织犯理论问题研究
下一篇:基于参数变化的传感器管理算法研究