| 第一章 数据融合技术综述 | 第1-21页 |
| 1 数据融合技术的产生及发展 | 第7-9页 |
| 2 数据融合技术的基本原理及定义 | 第9-12页 |
| 2．1 数据融合的基本原理 | 第9-10页 |
| 2．2 数据融合的定义 | 第10-11页 |
| 2．3 数据融合的级别 | 第11-12页 |
| 3 数据融合系统的结构 | 第12-16页 |
| 3．1 信息层次模型 | 第12-13页 |
| 3．2 闭环功能模型 | 第13页 |
| 3．3 开环功能模型 | 第13-14页 |
| 3．4 软件功能模型 | 第14-16页 |
| 4 数据融合的关键问题 | 第16-18页 |
| 5 数据融合的研究方向 | 第18-19页 |
| 6 论文研究内容及意义 | 第19-21页 |
| 第二章 IMM滤波算法 | 第21-43页 |
| 1 混合状态系统的一般描述 | 第21-22页 |
| 2 IMM（Interacting Multiple Model）滤波算法 | 第22-25页 |
| 3 IMM滤波算法的性能分析 | 第25-43页 |
| 3．1 模型误差和量测误差在残差中所占比重对IMM算法的影响 | 第29-31页 |
| 3．2 构成滤波器的目标运动模型的选取 | 第31-40页 |
| 3．3 IMM滤波器的传感器管理能力 | 第40-42页 |
| 3．4 小结 | 第42-43页 |
| 第三章 证据理论在身份估计中的应用 | 第43-50页 |
| 1 概率的四种解释 | 第43-44页 |
| 2 证据理论中的几个重要概念 | 第44-45页 |
| 2．1 识别框架 | 第44页 |
| 2．2 基本可信度分配 | 第44-45页 |
| 2．3 信度函数 | 第45页 |
| 2．4 焦元和核心 | 第45页 |
| 3 Dempster合成法则 | 第45-46页 |
| 3．1 两个信度函数的合成法则 | 第45-46页 |
| 3．2 多个信度函数的合成法则 | 第46页 |
| 4 证据处理的数学模型 | 第46-47页 |
| 5 证据理论在身份估计中的应用 | 第47-50页 |
| 第四章 Windows DNA | 第50-63页 |
| 1 Windows DNA的体系结构 | 第50-54页 |
| 1．1 两层应用程序体系结构模型 | 第51页 |
| 1．2 三层应用程序体系结构模型 | 第51-52页 |
| 1．3 微软三层应用的开发 | 第52-54页 |
| 2 COM原理简介 | 第54-58页 |
| 2．1 COM对象和接口 | 第54-56页 |
| 2．2 COM的实现 | 第56-58页 |
| 3 数据访问技术 | 第58-63页 |
| 3．1 万能数据访问 | 第58-59页 |
| 3．2 ADO对象模型 | 第59-60页 |
| 3．3 使用ADO访问数据 | 第60-63页 |
| 第五章 数据融合软件仿真”平台”设计 | 第63-77页 |
| 1 软件仿真“平台”应具有的特点 | 第63-64页 |
| 2 数据融合系统的描述方法 | 第64-67页 |
| 3 应用逻辑层中部分功能模块的开发 | 第67-76页 |
| 3．1 传感器模拟功能 | 第68-72页 |
| 3．2 身份识别功能 | 第72-76页 |
| 4 本章小结 | 第76-77页 |
| 第六章 工作总结 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-80页 |
| 参考站点 | 第80-81页 |
| 致 谢 | 第81页 |