基于多源信息融合的目标航迹估计与威胁评估
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第13-24页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-22页 |
| 1.2.1 目标航迹估计算法 | 第15-17页 |
| 1.2.2 信息融合技术与融合算法 | 第17-19页 |
| 1.2.3 目标威胁评估方法 | 第19-22页 |
| 1.3 论文主要内容及结构安排 | 第22-24页 |
| 第二章 信息融合系统模型设计 | 第24-38页 |
| 2.1 应用背景及设计约束 | 第24-26页 |
| 2.2 经典功能模型与处理结构 | 第26-32页 |
| 2.2.1 功能模型 | 第26-29页 |
| 2.2.2 信息处理结构 | 第29-32页 |
| 2.3 系统模型结构 | 第32-33页 |
| 2.4 信息源选择 | 第33-37页 |
| 2.4.1 雷达 | 第33-34页 |
| 2.4.2 红外探测器 | 第34-35页 |
| 2.4.3 敌我识别系统 | 第35-36页 |
| 2.4.4 电子支援措施 | 第36页 |
| 2.4.5 信息源对比 | 第36-37页 |
| 2.5 小结 | 第37-38页 |
| 第三章 基于多模型的目标航迹估计算法 | 第38-58页 |
| 3.1 目标运动模型 | 第38-41页 |
| 3.1.1 二阶常速模型 | 第38页 |
| 3.1.2 三阶常加速模型 | 第38-39页 |
| 3.1.3 Singer模型 | 第39-40页 |
| 3.1.4“当前”模型 | 第40-41页 |
| 3.2 经典卡尔曼滤波算法 | 第41-51页 |
| 3.2.1 线性卡尔曼滤波 | 第41-43页 |
| 3.2.2 扩展卡尔曼滤波 | 第43-44页 |
| 3.2.3 无迹卡尔曼滤波 | 第44-46页 |
| 3.2.4 交互式多模型卡尔曼滤波 | 第46-47页 |
| 3.2.5 算法性能对比 | 第47-51页 |
| 3.3 改进的交互式多模型算法 | 第51-54页 |
| 3.4 仿真与分析 | 第54-57页 |
| 3.5 小结 | 第57-58页 |
| 第四章 分布式多传感器航迹融合算法 | 第58-71页 |
| 4.1 传感器间估计误差相关问题 | 第58-59页 |
| 4.2 航迹融合算法 | 第59-64页 |
| 4.2.1 简单凸组合航迹融合算法 | 第59页 |
| 4.2.2 互协方差航迹融合算法 | 第59-60页 |
| 4.2.3 自适应航迹融合算法 | 第60-61页 |
| 4.2.4 分层航迹融合算法 | 第61-62页 |
| 4.2.5 基于最优线性无偏估计的航迹融合算法 | 第62-63页 |
| 4.2.6 算法性能对比 | 第63-64页 |
| 4.3 基于交互式多模型的分层航迹融合算法 | 第64-66页 |
| 4.4 算法仿真与分析 | 第66-70页 |
| 4.4.1 双雷达航迹融合 | 第66-68页 |
| 4.4.2 双雷达+红外探测器航迹融合 | 第68-70页 |
| 4.5 小结 | 第70-71页 |
| 第五章 基于航迹的目标威胁评估方法 | 第71-103页 |
| 5.1 威胁评估关键问题及基本流程 | 第71-73页 |
| 5.2 威胁因素提取 | 第73-75页 |
| 5.2.1 因素选择与分类 | 第73页 |
| 5.2.2 目标行为因素 | 第73-75页 |
| 5.2.3 相对关系因素 | 第75页 |
| 5.3 因素指标规范化 | 第75-78页 |
| 5.4 因素赋权 | 第78-86页 |
| 5.4.1 主观赋权法 | 第78-79页 |
| 5.4.2 客观赋权法 | 第79-82页 |
| 5.4.3 基于总偏差最小原则的组合赋权法 | 第82-86页 |
| 5.5 仿真与分析 | 第86-90页 |
| 5.6 信息融合系统全流程仿真 | 第90-102页 |
| 5.6.1 实验内容与条件 | 第90-93页 |
| 5.6.2 实验过程与结果分析 | 第93-102页 |
| 5.7 小结 | 第102-103页 |
| 第六章 总结与展望 | 第103-105页 |
| 参考文献 | 第105-109页 |
| 致谢 | 第109-110页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第110-112页 |
