基于反馈优化的信息融合评估系统建立方法
摘要 | 第3-5页 |
ABSTRACT | 第5-6页 |
第一章 绪论 | 第12-20页 |
1.1 研究背景 | 第12-13页 |
1.2 研究现状 | 第13-15页 |
1.3 现有研究的不足 | 第15页 |
1.4 主要研究内容 | 第15-17页 |
1.5 本文章节安排 | 第17-20页 |
第二章 信息融合评估系统基础 | 第20-34页 |
2.1 引言 | 第20页 |
2.2 测试场景生成算法 | 第20-26页 |
2.2.1 经典测试场景 | 第20-21页 |
2.2.2 航迹生成算法 | 第21-22页 |
2.2.3 场景生成系统 | 第22-24页 |
2.2.4 外部环境建立方法 | 第24-26页 |
2.3 信息融合跟踪滤波算法 | 第26-30页 |
2.3.1 kalman滤波算法 | 第26-27页 |
2.3.2 交互多模型算法 | 第27-29页 |
2.3.3 信息融合算法 | 第29-30页 |
2.4 信息融合系统评估方法 | 第30-32页 |
2.4.1 传统评估方法 | 第31页 |
2.4.2 综合度量评估方法 | 第31-32页 |
2.5 本章小结 | 第32-34页 |
第三章 单目标航迹复杂度量化算法 | 第34-48页 |
3.1 研究背景及意义 | 第34页 |
3.2 航迹复杂度建模算法 | 第34-40页 |
3.2.1 单模块复杂度函数建模算法 | 第35-37页 |
3.2.2 多模块航迹复杂度综合算法 | 第37-39页 |
3.2.3 多模块航迹复杂度优化算法 | 第39-40页 |
3.3 航迹复杂度函数建模实例 | 第40-44页 |
3.3.1 复杂度函数建模 | 第40-44页 |
3.3.2 优化函数建模 | 第44页 |
3.4 仿真与设计 | 第44-46页 |
3.4.1 经典场景量化 | 第44-45页 |
3.4.2 仿真场景设计 | 第45-46页 |
3.5 本章小结 | 第46-48页 |
第四章 关联难度量化算法 | 第48-60页 |
4.1 研究背景及意义 | 第48页 |
4.2 关联算法介绍 | 第48-51页 |
4.2.1 KNN算法 | 第48-49页 |
4.2.2 概率数据关联 | 第49页 |
4.2.3 联合概率关联 | 第49-51页 |
4.3 关联难度函数建模算法 | 第51-58页 |
4.3.1 关联难度函数建模算法 | 第51-53页 |
4.3.2 多关联算法综合方法 | 第53-55页 |
4.3.3 仿真示例 | 第55-58页 |
4.4 本章小结 | 第58-60页 |
第五章 融合评估指标体系设计方法及软件平台 | 第60-80页 |
5.1 研究背景及意义 | 第60页 |
5.2 评估指标体系设计方法 | 第60-67页 |
5.2.1 评估框架 | 第62页 |
5.2.2 航迹关联评估策略 | 第62-64页 |
5.2.3 传感器评估策略 | 第64-66页 |
5.2.4 融合输出评估策略 | 第66-67页 |
5.3 综合评估方法 | 第67-70页 |
5.3.1 层次分析法 | 第67-69页 |
5.3.2 模糊综合评判法 | 第69-70页 |
5.4 融合评估系统软件平台 | 第70-77页 |
5.4.1 评估软件主平台 | 第71-73页 |
5.4.2 原始数据评估模块 | 第73-75页 |
5.4.3 中间数据显示模块 | 第75-76页 |
5.4.4 评估作图显示模块 | 第76-77页 |
5.5 本章小结 | 第77-80页 |
第六章 场景基准库建立方法及软件平台 | 第80-90页 |
6.1 研究背景与意义 | 第80页 |
6.2 基准库建立方法 | 第80-83页 |
6.2.1 场景入库策略 | 第80-82页 |
6.2.2 场景评分规则 | 第82-83页 |
6.2.3 场景提取策略 | 第83页 |
6.3 基准库软件平台 | 第83-87页 |
6.3.1 基准库软件功能 | 第84-86页 |
6.3.2 两类测试场景对比分析 | 第86-87页 |
6.4 本章小结 | 第87-90页 |
第七章 总结与展望 | 第90-94页 |
7.1 本文研究内容总结 | 第90-91页 |
7.2 未来研究展望 | 第91-94页 |
参考文献 | 第94-100页 |
致谢 | 第100-102页 |
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文专利 | 第102-104页 |