| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 信息融合研究现状与发展 | 第12-14页 |
| 1.2.2 传感器管理研究现状与发展 | 第14-15页 |
| 1.3 本文主要研究内容及章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 基础理论 | 第17-25页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 传感器资源管理 | 第17-21页 |
| 2.2.1 传感器管理的作用 | 第17-18页 |
| 2.2.2 传感器管理结构 | 第18-19页 |
| 2.2.3 传感器管理问题分类 | 第19-21页 |
| 2.3 多传感器组网协同跟踪的基本框架 | 第21-24页 |
| 2.3.1 跟踪性能评价 | 第21-23页 |
| 2.3.2 传感器行为决策 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 分布式异步传感网协同跟踪算法 | 第25-36页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 多传感器的部署 | 第25-26页 |
| 3.3 多传感器的采样流程 | 第26-28页 |
| 3.3.1 同步采样 | 第26-27页 |
| 3.3.2 异步采样 | 第27-28页 |
| 3.4 基于信息增量的传感器选择算法 | 第28-31页 |
| 3.4.1 信息增量 | 第28-29页 |
| 3.4.2 异步融合处理 | 第29-30页 |
| 3.4.3 序贯卡尔曼滤波 | 第30页 |
| 3.4.4 传感器分配算法 | 第30-31页 |
| 3.5 分布式全局信息融合 | 第31-32页 |
| 3.6 仿真测试与分析 | 第32-34页 |
| 3.6.1 性能评价指标 | 第32页 |
| 3.6.2 仿真结果 | 第32-34页 |
| 3.7 本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 基于PCRLB的多传感器多目标协同跟踪算法 | 第36-46页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 多传感器多目标协同跟踪问题 | 第36-39页 |
| 4.2.1 时变量测方差的描述 | 第36-37页 |
| 4.2.2 后验克拉美-罗下界（PCRLB） | 第37-38页 |
| 4.2.3 转换卡尔曼滤波 | 第38页 |
| 4.2.4 传感器的跟踪能力 | 第38-39页 |
| 4.3 基于PCRLB的多传感器多目标协同跟踪算法 | 第39-40页 |
| 4.3.1 传感器-目标分配模型 | 第39页 |
| 4.3.2 算法流程 | 第39-40页 |
| 4.4 仿真测试与分析 | 第40-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 基于PCRLB的分散式多传感器组网协同跟踪 | 第46-57页 |
| 5.1 引言 | 第46页 |
| 5.2 问题描述 | 第46-50页 |
| 5.2.1 传感器网络模型 | 第46-47页 |
| 5.2.2 伪量测并行滤波 | 第47-49页 |
| 5.2.3 信息形式描述 | 第49-50页 |
| 5.3 分散式传感网信息融合算法 | 第50-52页 |
| 5.3.1 信道滤波方法 | 第50-51页 |
| 5.3.2 分散式融合和通信 | 第51-52页 |
| 5.4 分散式PCRLB多传感器协同跟踪 | 第52-54页 |
| 5.4.1 分散式PCRLB多传感器选择算法 | 第52-53页 |
| 5.4.2 分散式PCRLB多传感器协同跟踪算法流程 | 第53-54页 |
| 5.5 仿真分析 | 第54-56页 |
| 5.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 总结 | 第57-58页 |
| 6.2 展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 附录 | 第65页 |
