| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-25页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第17-18页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第18-22页 |
| 1.2.1 汽车防碰撞系统概况 | 第18-20页 |
| 1.2.2 VANET的发展和现状 | 第20-21页 |
| 1.2.3 多传感器信息融合的发展 | 第21-22页 |
| 1.3 本文的研究内容与主要工作 | 第22-25页 |
| 第二章 VANET网络及多传感器信息融合相关技术 | 第25-39页 |
| 2.1 VANET概述 | 第25-29页 |
| 2.1.1 VANET的网络结构 | 第25-26页 |
| 2.1.2 VANET的特点和技术研究 | 第26-29页 |
| 2.2 自组织网络中经典移动模型 | 第29页 |
| 2.3 VANET中移动模型 | 第29-32页 |
| 2.3.1 VANET中移动模型的特点 | 第30-31页 |
| 2.3.2 曼哈顿移动模型 | 第31页 |
| 2.3.3 高速公路移动模型 | 第31-32页 |
| 2.4 多传感器信息融合 | 第32-36页 |
| 2.4.1 多传感器信息融合的基本概念 | 第33页 |
| 2.4.2 功能模型 | 第33-34页 |
| 2.4.3 结构模型 | 第34-36页 |
| 2.5 传感器系统简介 | 第36-37页 |
| 2.6 本章小节 | 第37-39页 |
| 第三章 VANET分簇算法研究 | 第39-51页 |
| 3.1 VANET分簇算法概述 | 第39页 |
| 3.2 一种基于位置的VANET分簇及信息快速传递策略 | 第39-50页 |
| 3.2.1 场景描述 | 第40-42页 |
| 3.2.2 算法描述 | 第42-45页 |
| 3.2.3 算法分析与仿真 | 第45-50页 |
| 3.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于VANET的多传感器融合 | 第51-69页 |
| 4.1 目标运动模型和量测模型 | 第51-53页 |
| 4.1.1 目标运动模型 | 第51-53页 |
| 4.1.2 量测模型 | 第53页 |
| 4.2 按对角阵加权的分布式卡尔曼滤波 | 第53-58页 |
| 4.2.1 卡尔曼滤波算法 | 第53-55页 |
| 4.2.2 按对角阵加权分布式融合准则和算法 | 第55-58页 |
| 4.3 基于VANET的车辆多传感器融合 | 第58-64页 |
| 4.3.1 场景描述和信息共享 | 第58-59页 |
| 4.3.2 车辆多传感器信息融合方法 | 第59-63页 |
| 4.3.3 算法仿真 | 第63-64页 |
| 4.4 基于统计理论与模糊数学的信息再融合 | 第64-68页 |
| 4.4.1 算法描述 | 第64-67页 |
| 4.4.2 算法仿真 | 第67-68页 |
| 4.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 5.1 总结全文 | 第69页 |
| 5.2 展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 作者简介 | 第77-78页 |