| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-33页 |
| ·研究背景及选题意义 | 第11-12页 |
| ·多传感器信息融合理论 | 第12-17页 |
| ·多传感器信息融合简介 | 第12-14页 |
| ·融合的功能模型与结构 | 第14-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-17页 |
| ·传统数据融合算法综述 | 第17-20页 |
| ·状态估计理论与Kalman滤波 | 第17-18页 |
| ·同步采样系统的有序融合算法综述 | 第18-19页 |
| ·异步采样系统的有序融合算法综述 | 第19-20页 |
| ·基于传感器网络的信息融合 | 第20-27页 |
| ·传感器网络简介 | 第20-21页 |
| ·传感器网络对融合系统的影响 | 第21-22页 |
| ·网络融合技术研究现状 | 第22-24页 |
| ·无序信息的融合算法 | 第24-27页 |
| ·舰船组合导航定位研究 | 第27-29页 |
| ·当前研究的关键点与难点问题 | 第29-31页 |
| ·本文的研究内容与章节安排 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第二章 多传感器网络系统的“无序量测”融合 | 第33-71页 |
| ·连续系统离散化 | 第35-36页 |
| ·连续系统描述 | 第35-36页 |
| ·连续系统离散化 | 第36页 |
| ·单传感器OOSM估计 | 第36-53页 |
| ·问题描述 | 第36-37页 |
| ·单传感器量测一步延迟最优估计(G1算法) | 第37-41页 |
| ·单传感器多OOSMs估计融合(Gl1算法) | 第41-46页 |
| ·单传感器混合多OOSMs估计融合 | 第46-47页 |
| ·计算机仿真 | 第47-53页 |
| ·多传感器同步采样系统的混合OOSM融合(M_Gl1算法) | 第53-60页 |
| ·多传感器同步采样系统描述 | 第54页 |
| ·问题描述 | 第54-55页 |
| ·多传感器分布式OOSM融合 | 第55-60页 |
| ·计算机仿真 | 第60页 |
| ·一般异步采样系统的OOSM融合(AM_Gl1算法) | 第60-69页 |
| ·异步采样系统描述 | 第61页 |
| ·问题描述 | 第61-63页 |
| ·异步采样系统的OOSM融合 | 第63-64页 |
| ·进一步讨论 | 第64页 |
| ·计算机仿真 | 第64-69页 |
| ·简要分析 | 第69-70页 |
| ·本章研究思路流程图 | 第70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第三章 多传感器同步系统的”无序估计”融合 | 第71-99页 |
| ·无序估计(OOSE)概念 | 第72-73页 |
| ·单传感器估计一步延迟最优算法(E1算法) | 第73-79页 |
| ·问题描述 | 第73页 |
| ·单传感器估计一步延迟最优算法 | 第73-75页 |
| ·算法性能分析 | 第75-76页 |
| ·计算机仿真 | 第76-79页 |
| ·单传感器任意随机延迟的最优混合OOSE算法(El1算法) | 第79-90页 |
| ·问题描述 | 第79-80页 |
| ·单传感器最优混合OOSE算法 | 第80-85页 |
| ·算法性能分析 | 第85页 |
| ·仿真例子 | 第85-90页 |
| ·同步采样系统的混合OOSE融合算法(M_El1算法) | 第90-98页 |
| ·问题描述 | 第90-92页 |
| ·局部传感器估计 | 第92页 |
| ·多传感器混合OOSE融合算法 | 第92-95页 |
| ·简要分析 | 第95页 |
| ·计算机仿真 | 第95-98页 |
| ·本章研究思路流程图 | 第98页 |
| ·本章小结 | 第98-99页 |
| 第四章 异步采样系统的”无序估计”融合 | 第99-126页 |
| ·第一类系统的一步OOSE融合算法(SE1算法) | 第100-116页 |
| ·系统描述 | 第100-102页 |
| ·顺序状态方程的建立 | 第102-103页 |
| ·单传感器系统(N=1)的一步OOSE算法 | 第103-105页 |
| ·第二类系统的OOSE算法(ASE1算法) | 第105-106页 |
| ·多个无序子系统的一步OOSE融合(M_SE1算法) | 第106-112页 |
| ·计算机仿真 | 第112-116页 |
| ·一般异步采样系统的混合OOSE融合(AM_El1算法) | 第116-120页 |
| ·问题分析 | 第116页 |
| ·一般多传感器异步采样系统的混合 OOSE融合 | 第116-119页 |
| ·计算机仿真 | 第119-120页 |
| ·基于OOSE和 OOSM联合的传感器网络融合 | 第120-122页 |
| ·问题分析 | 第120-121页 |
| ·一个OOSE和 OOSM联合的例子 | 第121-122页 |
| ·无序信息融合算法的收敛性分析 | 第122-123页 |
| ·OOSE和OOSM方法比较总结 | 第123-125页 |
| ·本章研究思路流程图 | 第125页 |
| ·本章小结 | 第125-126页 |
| 第五章 网络环境下的舰船相对组合导航定位算法 | 第126-153页 |
| ·一类基于广义量测融合的组合导航算法 | 第127-135页 |
| ·系统描述 | 第129页 |
| ·问题描述 | 第129-130页 |
| ·广义复合量测加权融合 | 第130-133页 |
| ·算法分析 | 第133页 |
| ·计算机仿真 | 第133-135页 |
| ·基于相对量测的舰船导航定位算法(SNPRM算法) | 第135-146页 |
| ·系统描述 | 第136-137页 |
| ·问题描述 | 第137-138页 |
| ·基于相对量测的舰船导航定位算法 | 第138-143页 |
| ·算法性能分析 | 第143-144页 |
| ·计算机仿真 | 第144-146页 |
| ·进一步分析 | 第146页 |
| ·基于相对估计的舰船组合导航定位算法(SNPRE算法) | 第146-151页 |
| ·主动组合导航算法描述 | 第146页 |
| ·SNPRE算法 | 第146-149页 |
| ·算法流程图 | 第149页 |
| ·算法性能分析 | 第149-150页 |
| ·计算机仿真 | 第150-151页 |
| ·基于相对量测和估计的舰船组合导航定位算法 | 第151页 |
| ·相对导航定位方法分析 | 第151-152页 |
| ·本章小结 | 第152-153页 |
| 第六章 无序信息融合在舰船相对导航定位中的应用 | 第153-168页 |
| ·异步舰船网络基于无序信息的舰船相对导航定位 | 第154-164页 |
| ·一类简单异步采样OOSI系统的舰船相对导航定位 | 第154-159页 |
| ·计算机仿真 | 第159-161页 |
| ·多舰船相对组合导航定位算法 | 第161-164页 |
| ·一般异步采样无序信息系统的舰船相对组合导航定位 | 第164-166页 |
| ·简要分析 | 第166-167页 |
| ·舰船相对导航定位研究流程 | 第167页 |
| ·本章小结 | 第167-168页 |
| 第七章 总结与展望 | 第168-171页 |
| ·论文总结 | 第168-169页 |
| ·未来研究展望 | 第169-171页 |
| 参考文献 | 第171-184页 |
| 致谢 | 第184-185页 |
| 攻读博士学位期间参加的项目 | 第185页 |
| 攻读博士学位期间获得的奖励 | 第185-186页 |
| 攻读博士学位期间发表和录用的主要学术论文 | 第186-187页 |
