| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·研究目的及意义 | 第12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·论文主要工作及内容安排 | 第13-15页 |
| 第2章 数据预处理 | 第15-22页 |
| ·传感器配准 | 第15-16页 |
| ·时间配准 | 第15-16页 |
| ·空间配准 | 第16页 |
| ·野值剔除 | 第16-21页 |
| ·离散卡尔曼滤波 | 第16-18页 |
| ·有效野值剔除算法 | 第18页 |
| ·最小二乘滤波算法 | 第18页 |
| ·仿真结果 | 第18-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 数据关联 | 第22-35页 |
| ·最近邻数据关联算法 | 第22页 |
| ·概率数据关联算法 | 第22-26页 |
| ·符号表述 | 第23页 |
| ·状态更新 | 第23-24页 |
| ·关联概率的求解 | 第24-25页 |
| ·仿真结果 | 第25-26页 |
| ·联合概率数据关联 | 第26-27页 |
| ·关联概率的求解 | 第26-27页 |
| ·状态更新 | 第27页 |
| ·灰色关联数据关联算法 | 第27-29页 |
| ·关联概率的求解 | 第28-29页 |
| ·状态更新 | 第29页 |
| ·基于熵权的灰色关联数据关联算法 | 第29-30页 |
| ·仿真结果 | 第30-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 数据决策 | 第35-56页 |
| ·DS证据合成理论 | 第35-40页 |
| ·DS证据合成理论的基本概念 | 第35-36页 |
| ·DS证据合成理论存在的问题 | 第36-37页 |
| ·对DS证据合成理论的改进 | 第37-40页 |
| ·基于熵权灰关联和DS证据合成理论的时空域判决方法 | 第40-47页 |
| ·传感器报告的获取 | 第40-41页 |
| ·DS证据合成理论的时空域融合判决 | 第41-42页 |
| ·仿真结果 | 第42-47页 |
| ·凸优化算法 | 第47-55页 |
| ·凸优化传感器报告 | 第47-48页 |
| ·凸优化算法基本思想 | 第48页 |
| ·凸优化二次规划形式 | 第48-49页 |
| ·凸二次规划内点算法 | 第49-51页 |
| ·仿真结果 | 第51-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 数据融合 | 第56-63页 |
| ·航迹融合算法 | 第56-58页 |
| ·航迹融合算法 | 第56-57页 |
| ·修正的航迹融合算法 | 第57-58页 |
| ·联合卡尔曼滤波 | 第58-59页 |
| ·最小二乘融合算法 | 第59-60页 |
| ·仿真结果 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第6章 多传感器信息融合的应用 | 第63-69页 |
| ·信息融合分机的硬件设计 | 第63-65页 |
| ·信息融合分机硬件框图 | 第63-64页 |
| ·硬件器件的选取 | 第64-65页 |
| ·信息融合分机的软件设计 | 第65-68页 |
| ·引导阶段 | 第65-66页 |
| ·传感器工作阶段 | 第66-68页 |
| ·上位机界面 | 第68页 |
| ·采取的关键技术 | 第68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 结论 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 附录 | 第78页 |