| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 多传感器信息融合技术及其应用发展与展望 | 第9-16页 |
| 1．1 多传感器信息融合技术的发展． | 第9-11页 |
| 1．1．1 多传感器信息融合技术的起源 | 第9页 |
| 1．1．2 多传感器信息融合技术国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1．2 多传感器信息融合的研究内容 | 第11-12页 |
| 1．3 多传感器信息融合技术研究展望 | 第12-13页 |
| 1．4 多传感器信息融合技术在非军事领域的应用 | 第13-15页 |
| 1．5 多传感器信息融合技术在车辆运行状况参数监测中的应用现状 | 第15页 |
| 1．6 本文的主要研究工作 | 第15-16页 |
| 第二章 多传感器信息融合理论基础 | 第16-26页 |
| 2．1 信息融合的结构形式 | 第16-17页 |
| 2．2 多传感器信息融合系统的构成 | 第17-20页 |
| 2．2．1 多传感器信息融合系统结构 | 第17-19页 |
| 2．2．2 多传感器信息融合系统的功能模型 | 第19页 |
| 2．2．3 信息融合的公式化描述 | 第19-20页 |
| 2．3 多传感器信息融合方法 | 第20-25页 |
| 2．3．1 信息融合的定义 | 第20页 |
| 2．3．2 信息融合的层次 | 第20-22页 |
| 2．3．3 常用多传感器信息融合方法 | 第22-24页 |
| 2．3．4 多传感器信息融合方法分类 | 第24-25页 |
| 2．4 多传感器信息融合关键技术 | 第25页 |
| 2．4．1 数据转换 | 第25页 |
| 2．4．2 数据相关 | 第25页 |
| 2．4．3 融合推理 | 第25页 |
| 2．5 小结 | 第25-26页 |
| 第三章 车辆运行状况监测传感器非线性校正 | 第26-34页 |
| 3．1 车辆运行状况监测传感器校正方法 | 第26-30页 |
| 3．1．1 线性校正 | 第26-27页 |
| 3．1．2 非线性校正 | 第27-30页 |
| 3．2 监测传感器的混沌优化函数链神经网络非线性校正 | 第30-33页 |
| 3．2．1 传感器静态实验标定 | 第30-31页 |
| 3．2．2 反非线性特性拟合方程 | 第31页 |
| 3．2．3 函数链神经网络 | 第31-32页 |
| 3．2．4 监测传感器非线性校正数学模型求解 | 第32-33页 |
| 3．2．5 混沌优化神经网络非线性校正应用实例 | 第33页 |
| 3．3 小结 | 第33-34页 |
| 第四章 多传感器融合数据有效性模糊评判 | 第34-44页 |
| 4．1 多传感器融合数据有效性模糊处理技术 | 第34-38页 |
| 4．1．1 模糊信息处理技术的发展与应用 | 第34-35页 |
| 4．1．2 模糊信息的表示 | 第35-36页 |
| 4．1．3 综合评判中的变权重分析法 | 第36-38页 |
| 4．2 多传感器融合数据有效性模糊评判实现 | 第38-40页 |
| 4．2．1 车辆运行状态参数模糊处理 | 第38-39页 |
| 4．2．2 多传感器融合数据有效性模糊评判算法 | 第39页 |
| 4．2．3 多传感器融合数据有效性模糊评判应用举例 | 第39-40页 |
| 4．3 三种多传感器数据有效性评判方法的仿真研究 | 第40-43页 |
| 4．4 小结 | 第43-44页 |
| 第五章 车辆运行状况参数监测及其多传感器信息融合 | 第44-54页 |
| 5．1 车辆运行状况参数监测信号获取 | 第44-48页 |
| 5．1．1 模拟量参数 | 第44页 |
| 5．1．2 开关量参数 | 第44-46页 |
| 5．1．3 报警信号灯与指示灯 | 第46页 |
| 5．1．4 GPS导航以及电子地图的信号 | 第46-48页 |
| 5．2 车辆运行状况参数监测多传感器信息融合技术 | 第48-53页 |
| 5．2．1 二传感器信息融合法 | 第49页 |
| 5．2．2 二传感器信息融合的具体步骤 | 第49-53页 |
| 5．3 小结 | 第53-54页 |
| 第六章 结论与建议 | 第54-55页 |
| 6．1 结论 | 第54页 |
| 6．2 建议 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第59页 |
