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基于IFF与雷达信息的目标身份融合算法研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-15页
   ·课题的研究背景与意义第9-12页
     ·课题的研究背景第9-11页
     ·课题的研究意义第11-12页
   ·课题的研究现状第12-13页
   ·本文主要研究内容第13-15页
第二章 D-S 证据推理基本理论第15-24页
   ·引言第15页
   ·D-S 推理基本理论第15-23页
     ·D-S 证据推理的辨识框架第15-16页
     ·D-S 证据推理的基本定义第16-19页
     ·Dempster 组合规则第19-21页
     ·D-S 证据理论的决策准则第21-23页
   ·本章小结第23-24页
第三章 D-S 证据推理改进方法研究第24-58页
   ·引言第24-25页
   ·D-S 近似算法第25-38页
     ·k-l-x 近似算法第25-27页
     ·贝叶斯近似算法第27-28页
     ·Summarization 近似算法第28-30页
     ·D1 近似算法第30-33页
     ·截断型 D-S 近似算法第33-35页
     ·仿真结果与分析第35-38页
   ·D-S 冲突证据组合规则第38-45页
     ·Yager 组合规则第38-40页
     ·加权分配冲突法第40-41页
     ·证据改造方法第41-43页
     ·数值算例结果与分析第43-45页
   ·D-S 证据理论的新决策准则第45-57页
     ·Pignistic 决策准则第46-48页
     ·B&P 概率决策准则第48-49页
     ·期望效用区间决策准则及其改进第49-51页
     ·决策准则评价方法第51-52页
     ·仿真结果与分析第52-57页
   ·本章小结第57-58页
第四章 基于D-S 推理的IFF 与雷达目标识别方法研究第58-74页
   ·引言第58页
   ·D-S 推理关键概念在目标识别系统中的解释第58-59页
   ·应用D-S 理论需解决的关键问题第59-63页
     ·IFF 与雷达目标识别系统结构第59-60页
     ·证据构造方法第60-63页
   ·基于D-S 推理的IFF 与雷达目标综合识别第63-73页
     ·D-S 在目标识别系统中的实现第63-65页
     ·算例设计与实现第65-67页
     ·仿真结果与分析第67-73页
   ·本章小结第73-74页
第五章 总结与展望第74-75页
致谢第75-76页
参考文献第76-79页
攻硕期间取得的研究成果第79-80页

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