| 第一章 绪论 | 第1-29页 |
| ·研究背景及意义 | 第13-16页 |
| ·研究现状 | 第16-22页 |
| ·多平台多传感器多源信息融合系统时空配准研究现状 | 第16-19页 |
| ·多传感信息融合中复杂性问题的研究现状 | 第19-20页 |
| ·多速率融合研究现状 | 第20-21页 |
| ·作战融合系统性能分析研究现状 | 第21-22页 |
| ·研究内容及其研究方法 | 第22-26页 |
| ·多平台多传感器多源信息融合系统的时空配准研究 | 第22-24页 |
| ·多平台多传感器多源信息融合系统性能评估方法研究 | 第24-26页 |
| ·本论文的内容安排 | 第26-29页 |
| ·多平台多传感器多源信息融合系统的传感器时空配准 | 第27页 |
| ·多平台多传感器多源信息融合系统性能评估 | 第27-29页 |
| 上篇 多平台多传感器多源信息融合系统的时空配准研究 | 第29-99页 |
| 第二章 多平台多传感器多源信息融合中时空配准的基本问题研究 | 第29-42页 |
| ·引言 | 第29-31页 |
| ·问题的提出 | 第29-31页 |
| ·时空配准的任务 | 第31页 |
| ·参考坐标系及其转换 | 第31-33页 |
| ·坐标转换的一般方法 | 第31-32页 |
| ·跟踪坐标系选择的一般原则 | 第32-33页 |
| ·目标的运动模型 | 第33-34页 |
| ·微分多项式模型 | 第33页 |
| ·统计模型 | 第33-34页 |
| ·时间配准算法 | 第34-35页 |
| ·最小二乘规则配准法 | 第34页 |
| ·内插外推法 | 第34-35页 |
| ·空间配准算法 | 第35-39页 |
| ·平台级配准 | 第35-38页 |
| ·系统级配准 | 第38-39页 |
| ·移动平台传感器的定位 | 第39-41页 |
| ·复合GPS／INS／TRN传感器定位 | 第40-41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 第三章 平台级多传感器空间配准算法 | 第42-51页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·两种坐标系之间配准方程的建立 | 第42-46页 |
| ·配准算法的推导 | 第46-49页 |
| ·数据仿真和结论 | 第49-51页 |
| 第四章 系统级多传感器空间配准 | 第51-71页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·三维精确极大似然法 | 第51-57页 |
| ·配准模型的获得 | 第51-53页 |
| ·算法进一步推导 | 第53-55页 |
| ·三维精确极大似然法仿真结果 | 第55-57页 |
| ·基于地心坐标系的传感器极大似然配准算法 | 第57-69页 |
| ·地理坐标系的转换 | 第57-58页 |
| ·配准模型的推导 | 第58-61页 |
| ·ECEF-EML配准算法 | 第61-66页 |
| ·仿真与分析 | 第66-69页 |
| ·小结 | 第69-71页 |
| 第五章 基于随机模糊神经网络的传感器配准方法 | 第71-81页 |
| ·引言 | 第71-72页 |
| ·传感器监视系统 | 第71页 |
| ·传感器监视系统的系统误差 | 第71-72页 |
| ·传统的配准方法的缺陷 | 第72页 |
| ·随机模糊神经网络理论 | 第72-75页 |
| ·基于非单值逻辑的随机模糊神经网络结构及其BP学习算法 | 第72-73页 |
| ·随机模糊神经网络的结构 | 第73-74页 |
| ·SFNN的BP学习算法 | 第74页 |
| ·利用模糊聚类算法确定模糊规则 | 第74-75页 |
| ·数字仿真和结论 | 第75-78页 |
| ·仿真的偏差种类 | 第75-76页 |
| ·仿真结果 | 第76-78页 |
| ·几种空间配准方法的性能比较和结论 | 第78-81页 |
| 第六章 基于最大熵推理机的多平台多传感器时间配准 | 第81-99页 |
| ·引言 | 第81页 |
| ·通常的时间配准算法 | 第81-82页 |
| ·利用最大熵推理机(Maximum Entropy Inference Engine)进行时间配准 | 第82-97页 |
| ·数学基础 | 第82-88页 |
| ·最大熵推理机的多平台多传感器时间配准算法推导 | 第88-97页 |
| ·仿真和分析 | 第97-98页 |
| ·小结 | 第98-99页 |
| 下篇 多平台多传感器多源信息融合系统性能评估方法研究 | 第99-152页 |
| 第七章 多平台多传感器多源信息融合系统复杂性分析 | 第99-120页 |
| ·引言 | 第99页 |
| ·多传感器信息融合系统的特征复杂性 | 第99-112页 |
| ·影响融合系统性能的主要因素 | 第100-102页 |
| ·特征复杂性评估 | 第102-108页 |
| ·实际情况分析结果 | 第108-112页 |
| ·多传感器信息融合的通讯复杂性问题 | 第112-119页 |
| ·问题的引出 | 第113页 |
| ·多传感器的线性融合 | 第113-114页 |
| ·通讯复杂性研究 | 第114-119页 |
| ·小结 | 第119-120页 |
| 第八章 作战信息融合系统结构及其效能分析 | 第120-137页 |
| ·介绍 | 第120页 |
| ·作战信息融合系统主要构成 | 第120-123页 |
| ·系统构成对象的类型和作用 | 第120-123页 |
| ·影响作战信息融合系统效能主要因素 | 第123-125页 |
| ·天气对融合系统的影响 | 第123-124页 |
| ·地形对融合系统的影响 | 第124页 |
| ·火力打击对效能的影响 | 第124-125页 |
| ·作战信息融合系统效能分析的过程 | 第125-136页 |
| ·作战信息融合系统效能分析模型的建立 | 第125-134页 |
| ·实战过程中作信息战融合系统的运动 | 第134-136页 |
| ·小结 | 第136-137页 |
| 第九章 多传感器信息融合体系结构的有序度分析 | 第137-146页 |
| ·引言 | 第137-138页 |
| ·典型的信息融合处理结构 | 第138-140页 |
| ·单传感器结构 | 第138页 |
| ·全分布式融合结构 | 第138-139页 |
| ·分布式跟踪／集中式识别结构 | 第139页 |
| ·集中式跟踪融合结构 | 第139-140页 |
| ·全集中式融合结构 | 第140页 |
| ·结构熵的概念 | 第140-141页 |
| ·信息融合系统组织结构的评价方法 | 第141-145页 |
| ·系统结构的时效 | 第141-142页 |
| ·系统组织结构的质量 | 第142-143页 |
| ·系统的结构的有序度 | 第143页 |
| ·信息融合系统实例分析 | 第143-145页 |
| ·小结 | 第145-146页 |
| 第十章 回顾与展望 | 第146-152页 |
| ·引言 | 第146页 |
| ·主要研究成果回顾 | 第146-150页 |
| ·多平台多传感器多源数据融合的时空配准研究 | 第146-148页 |
| ·多平台多传感器多源信息融合系统性能评估方法研究 | 第148-150页 |
| ·研究方向展望 | 第150-152页 |
| 参考文献 | 第152-159页 |
| 致谢 | 第159-160页 |
| 作者在攻读博士学位期间发表的论文 | 第160-162页 |
