双红外传感器分布式信息融合的研究
| 0 前言 | 第1-9页 |
| ·本文的主要工作 | 第7-8页 |
| ·本文的内容安排 | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究的意义 | 第9-10页 |
| ·信息融合技术的研究历史和现状 | 第10-12页 |
| ·信息融合技术的主要应用领域 | 第12-15页 |
| ·信息融合的民事应用领域 | 第12-13页 |
| ·信息融合技术在军事上的应用 | 第13-15页 |
| 2 多传感器信息融合系统的基本原理 | 第15-22页 |
| ·信息融合的基本原理 | 第15页 |
| ·信息融合的级别 | 第15-17页 |
| ·检测级融合 | 第15页 |
| ·位置级融合 | 第15-16页 |
| ·目标识别级融合 | 第16-17页 |
| ·态势评估 | 第17页 |
| ·威胁估计 | 第17页 |
| ·多传感器信息融合系统概述 | 第17-18页 |
| ·多传感器信息融合系统结构模型 | 第18-20页 |
| ·检测级融合结构 | 第18页 |
| ·位置融合结构 | 第18-20页 |
| ·目标识别融合结构 | 第20页 |
| ·本文提出的信息融合系统结构 | 第20-21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 3 分布式多传感器信息融合中航迹关联算法 | 第22-47页 |
| ·统计航迹关联算法 | 第22-31页 |
| ·加权航迹关联算法 | 第23-24页 |
| ·修正航迹关联算法 | 第24-25页 |
| ·序贯航迹关联算法 | 第25-26页 |
| ·统计双门限航迹关联算法 | 第26-28页 |
| ·最近邻域航迹关联算法 | 第28-29页 |
| ·K近邻域航迹关联算法 | 第29页 |
| ·修正的K近邻域航迹关联算法 | 第29-31页 |
| ·模糊航迹关联算法 | 第31-43页 |
| ·模糊因素集与隶属度函数 | 第32-33页 |
| ·模糊因素的确定与模糊集A的动态分配 | 第33-35页 |
| ·模糊双门限航迹关联算法 | 第35-37页 |
| ·模糊序贯航迹关联算法 | 第37-43页 |
| ·关联性能仿真实验和结果 | 第43-46页 |
| ·模糊与统计航迹关联算法的性能比较 | 第46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 4 分布式多传感器信息融合的航迹融合算法 | 第47-61页 |
| ·航迹融合概述 | 第47-48页 |
| ·航迹融合算法 | 第48-56页 |
| ·加权航迹融合算法 | 第48-50页 |
| ·互协方差航迹融合算法 | 第50-52页 |
| ·自适应航迹融合算法 | 第52-56页 |
| ·仿真实验和结果 | 第56-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 5 多传感器信息融合系统中的目标威胁估计 | 第61-65页 |
| ·基于多属性决策的威胁评估模型 | 第61-62页 |
| ·属性值及权值的确定 | 第62页 |
| ·威胁估计方法 | 第62-64页 |
| ·小结 | 第64-65页 |
| 6 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·总结 | 第65-66页 |
| ·对未来工作的建议 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 研究生期间发表论文 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
