基于多传感器信息融合的关键技术的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·信息融合技术的研究现状 | 第10-12页 |
| ·研究的目的及意义 | 第12-13页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第13-14页 |
| 第2章 数据的预处理技术 | 第14-22页 |
| ·传感器的配准 | 第14-15页 |
| ·传感器的时间配准 | 第14页 |
| ·最小二乘配准算法 | 第14-15页 |
| ·野值的剔除技术 | 第15-21页 |
| ·最小二乘滤波算法 | 第16页 |
| ·离散卡尔曼滤波法 | 第16-17页 |
| ·基于灰色关联的野值剔除方法 | 第17-20页 |
| ·仿真对比 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 多传感器的数据关联 | 第22-37页 |
| ·概率数据关联算法 | 第22-26页 |
| ·数学模型的建立 | 第22-23页 |
| ·更新状态的计算 | 第23-24页 |
| ·关联概率的计算 | 第24页 |
| ·关联概率算法的总结 | 第24-25页 |
| ·概率数据关联的仿真 | 第25-26页 |
| ·联合概率数据关联算法 | 第26-31页 |
| ·互联矩阵的获取 | 第26-28页 |
| ·联合概率算法的总结 | 第28-29页 |
| ·联合数据关联算法的仿真 | 第29-31页 |
| ·仿真对比 | 第31-32页 |
| ·航迹相关与再相关 | 第32-36页 |
| ·航迹再相关的评判准则 | 第32-33页 |
| ·数学模型的建立 | 第33页 |
| ·匈牙利算法 | 第33-35页 |
| ·仿真结果 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 D-S证据理论 | 第37-45页 |
| ·D-S证据理论 | 第37-40页 |
| ·D-S证据理论的基本概念 | 第37-39页 |
| ·D-S证据理论存在的问题 | 第39-40页 |
| ·D-S证据理论的改进 | 第40-43页 |
| ·D-S证据理论改进算法 | 第40-42页 |
| ·一种新的改进方法 | 第42-43页 |
| ·仿真对比 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 多传感器的数据融合 | 第45-55页 |
| ·分层融合的原理 | 第45-46页 |
| ·分层融合的算法 | 第46-48页 |
| ·分层融合仿真 | 第48-54页 |
| ·序贯分层融合 | 第48-50页 |
| ·最优分层融合 | 第50-53页 |
| ·仿真对比 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第6章 多传感器信息融合的应用 | 第55-71页 |
| ·多传感器信息融合的框图 | 第55页 |
| ·信息融合分机的上位机界面 | 第55-57页 |
| ·信息融合分机工作原理 | 第57-61页 |
| ·相位干涉仪工作阶段 | 第57-58页 |
| ·空间谱估计工作阶段 | 第58-59页 |
| ·红外工作阶段 | 第59-60页 |
| ·3mm被动工作阶段 | 第60-61页 |
| ·信息融合分机仿真结果 | 第61-70页 |
| ·相位干涉仪工作的仿真结果 | 第61-63页 |
| ·空间谱估计工作的仿真结果 | 第63-65页 |
| ·红外工作的仿真结果 | 第65-67页 |
| ·3mm被动工作的仿真结果 | 第67-69页 |
| ·融合总的仿真结果 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 结论 | 第71-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
