防空指挥车软件系统中的数据处理

摘 要	第1-5页
ABSTRACT	第5-10页
第一章 引言	第10-12页
第二章 指挥车组网系统及其中的数据融合	第12-21页
·多传感器系统研制背景及在国内外的发展动态	第12-13页
·多传感器系统中的关键技术——数据融合	第13-16页
·数据融合的定义	第14页
·数据融合的模型	第14-16页
·指挥车系统简介	第16-20页
·系统的特点	第17页
·系统中的重点--数据融合任务	第17页
·系统融合处理结构	第17-20页
·本章小结	第20-21页
第三章 数据处理及航迹融合基本技术和方法	第21-30页
·雷达数据处理中的滤波器	第21-24页
·卡尔曼滤波器	第22-23页
·α-β滤波器和α-β-γ滤波器	第23-24页
·多站条件下的滤波算法	第24-26页
·多目标相关－估计算法	第26-29页
·本章小结	第29-30页
第四章 指挥车系统融合方案的设计	第30-38页
·应用分布式算法存在的问题	第30-31页
·混合式融合方案	第31-33页
·融合航迹起始	第31-32页
·点迹—航迹相关	第32页
·点迹－航迹融合	第32-33页
·点迹－航迹相关、状态估计滤波器的选择	第33-34页
·中心级融合处理流程	第34-37页
·本章小结	第37-38页
第五章 指挥车系统中卡尔曼跟踪滤波器的设计	第38-56页
·线性卡尔曼滤波	第38-39页
·系统模型	第39页
·滤波方程	第39页
·扩展卡尔曼滤波	第39-42页
·非线性过程模型	第40页
·模型的线性化	第40-41页
·线性化后的卡尔曼滤波方程	第41-42页
·自适应卡尔曼滤波器	第42-43页
·应于指挥车系统的卡尔曼跟踪滤波器设计	第43-46页
·系统的采用的坐标系	第43页
·测量模型的线性化	第43-44页
·滤波过程的起动	第44-46页
·改进的扩展“当前”统计模型卡尔曼跟踪滤波器	第46-55页
·以往的卡尔曼跟踪器研究的总结	第46-47页
·“当前”统计模型下的扩展卡尔曼滤波模型	第47-49页
·改进的扩展”当前”模型卡尔曼滤波算法	第49-52页
·实验结果与分析	第52-53页
·关于改进模型的进一步实验	第53-55页
·本章小结	第55-56页
第六章 指挥车系统中的精确坐标变换	第56-63页
·地球模型简介	第56-58页
·平面模型	第56页
·圆球模型	第56-57页
·椭球模型	第57-58页
·指挥车系统相关坐标系简介	第58-60页
·局部坐标系	第58-59页
·大地地心直角坐标系	第59页
·大地经纬度坐标系	第59-60页
·高斯投影坐标和北京54 坐标	第60页
·椭球坐标系下的局部坐标系之间坐标变换的实现	第60-62页
·本章小结	第62-63页
第七章 指挥车系统数据库设计及实现	第63-69页
·数据库设计方案	第63-65页
·数据库组成	第63-64页
·SQL Server 2000 程接口选择	第64-65页
·系统数据库的实现	第65-67页
·数据库脚本的实现	第65页
·ADO 类的介绍	第65-66页
·ADOConn 类的设计	第66-67页
·查询模块的若干问题	第67-68页
·本章小结	第68-69页
第八章 指挥车系统在野外演习试验中的情况	第69-77页
·试验中的若干问题及其解决办法	第69-73页
·雷达滤波航迹情况	第73-76页
·本章小结	第76-77页
全文总结	第77-79页
致谢	第79-80页
参考文献	第80-82页
附录1	第82-85页
附录2	第85-90页
附录3	第90-94页
作者攻硕期间取得的成果	第94页