多传感器数据融合与目标跟踪算法研究

摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第一章 绪论	第8-12页
·引言	第8-9页
·研究背景及意义	第9-11页
·本文主要研究工作和结构	第11-12页
第二章 多传感器数据融合概述	第12-22页
·数据融合的基本概念	第12-13页
·多传感器数据融合系统的处理模型	第13-15页
·多传感器数据融合系统的结构模型	第15-21页
·检测级层次结构	第15-16页
·跟踪级层次结构	第16-18页
·属性级层次结构	第18-21页
·多传感器数据融合的应用概况	第21-22页
第三章 多传感器目标跟踪基本理论	第22-32页
·多目标跟踪的基本思想	第22-23页
·数据关联的概念与方法	第23-27页
·数据关联的概念	第23页
·几种常用的数据关联算法	第23-27页
·卡尔曼滤波在多传感器目标信息融合中的应用	第27-32页
·各传感器估计误差相互独立的情况	第28-29页
·各传感器估计误差相互不独立的情况	第29-32页
第四章 异步多传感器系统数据融合算法研究	第32-41页
·问题描述	第32-33页
·采样描述	第32-33页
·系统描述	第33页
·算法描述	第33-36页
·局域估计	第33-35页
·中心估计	第35-36页
·算法理论推导	第36-39页
·计算机仿真	第39-41页
第五章 神经网络在数据融合中的应用	第41-56页
·神经网络概述	第41-46页
·人工神经元模型	第41-43页
·神经网络的网络结构	第43-45页
·神经网络的学习方式	第45-46页
·雷达和红外传感器基于神经网络的融合算法	第46-53页
·雷达和红外同步航迹融合算法	第46-49页
·基于神经网络的雷达和红外传感器融合方法	第49-53页
·仿真结果与分析	第53-56页
第六章 结束语	第56-58页
参考文献	第58-62页
致谢	第62页