基于信息融合的智能车辆前方目标识别技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状和技术发展概述 | 第11-15页 |
| 1.2.1 智能车发展研究概述 | 第11-12页 |
| 1.2.2 信息融合技术发展概况 | 第12-13页 |
| 1.2.3 目标识别方法概述 | 第13-15页 |
| 1.3 研究主要内容 | 第15-16页 |
| 第二章 毫米波雷达目标识别基本理论 | 第16-32页 |
| 2.1 基于毫米波雷达的目标识别概述 | 第16页 |
| 2.2 毫米波雷达基本原理 | 第16-21页 |
| 2.2.1 雷达中频信号基本理论 | 第16-17页 |
| 2.2.2 调频连续波式毫米波雷达测距原理 | 第17-19页 |
| 2.2.3 调频连续波式毫米波雷达测速原理 | 第19-21页 |
| 2.3 德尔福ESR毫米波雷达 | 第21-31页 |
| 2.3.1 德尔福ESR毫米波雷达基本特性 | 第21-24页 |
| 2.3.2 德尔福ESR雷达应用存在的问题 | 第24-25页 |
| 2.3.3 毫米波雷达数据采集系统与分析软件设计 | 第25-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 毫米波雷达有效目标提取算法 | 第32-49页 |
| 3.1 毫米波雷达有效目标初选 | 第32-36页 |
| 3.1.1 本车道目标判断 | 第33-35页 |
| 3.1.2 毫米波雷达目标初选方法 | 第35-36页 |
| 3.2 基于卡尔曼滤波的目标有效性检验 | 第36-43页 |
| 3.2.1 卡尔曼滤波理论 | 第37-39页 |
| 3.2.2 目标有效性检验 | 第39-43页 |
| 3.3 实验验证 | 第43-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 基于信息融合的目标识别算法 | 第49-63页 |
| 4.1 基于信息融合的目标识别简述 | 第49页 |
| 4.2 V2V车车通讯技术在智能车上应用 | 第49-51页 |
| 4.3 车载多源信息采集平台 | 第51-54页 |
| 4.3.1 传感器设备 | 第51-53页 |
| 4.3.2 数据采集试验 | 第53-54页 |
| 4.4 基于车车通讯技术的车间信息交互原理 | 第54-55页 |
| 4.5 基于V2V通讯技术的信息融合目标识别算法 | 第55-60页 |
| 4.6 实验证明 | 第60-62页 |
| 4.6.1 实验验证 | 第60-61页 |
| 4.6.2 实验结论 | 第61-62页 |
| 4.7 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 主要工作总结 | 第63-64页 |
| 5.2 工作展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 作者简介 | 第69页 |
