机载SAR与ESM信息融合技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景现状及研究内容 | 第9页 |
| ·多传感器信息融合 | 第9-10页 |
| ·ESM与SAR | 第10-12页 |
| ·电子支援测量(ESM) | 第11-12页 |
| ·合成孔径雷达(SAR) | 第12页 |
| ·机载ESM对SAR引导融合模型 | 第12-14页 |
| ·研究内容及论文结构 | 第14-15页 |
| 第2章 目标跟踪中的状态估计 | 第15-20页 |
| ·卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波 | 第15-18页 |
| ·经典卡尔曼滤波(KF) | 第15-17页 |
| ·扩展卡尔曼滤波(EKF) | 第17-18页 |
| ·目标跟踪模型 | 第18-19页 |
| ·CV模型 | 第18-19页 |
| ·ESM量测模型 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 ESM对SAR的引导 | 第20-34页 |
| ·ESM对SAR成功引导概率 | 第20-24页 |
| ·ESM对静止目标的定位模型 | 第21-23页 |
| ·ESM对SAR的成功引导概率 | 第23-24页 |
| ·ESM飞行航线的研究 | 第24-28页 |
| ·螺线航线 | 第24-26页 |
| ·仿真和结果分析 | 第26-28页 |
| ·无味卡尔曼滤波(UKF) | 第28-33页 |
| ·无味变换的基本算法过程 | 第29-31页 |
| ·无味卡尔曼滤波的基本形式 | 第31-32页 |
| ·仿真和结果分析 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 机载SAR与ESM融合目标跟踪 | 第34-44页 |
| ·目标的速度方向信息 | 第34-35页 |
| ·慢速非机动目标跟踪 | 第35-37页 |
| ·慢速机动目标跟踪 | 第37-43页 |
| ·交互式多模型(IMM)滤波跟踪算法 | 第37-40页 |
| ·目标动态模型集的选择 | 第40-41页 |
| ·仿真和结果分析 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 机载SAR与ESM融合目标识别 | 第44-62页 |
| ·SAR与ESM融合目标识别模型结构 | 第44-45页 |
| ·基于模糊规则的神经网络 | 第45-51页 |
| ·网络结构与网络输出 | 第46-48页 |
| ·网络学习算法 | 第48-51页 |
| ·基于模糊决策的神经网络 | 第51-56页 |
| ·网络结构 | 第52-53页 |
| ·网络输出及学习算法 | 第53-55页 |
| ·辐射源类型到目标类型的转换 | 第55-56页 |
| ·基于D-S证据理论的决策层融合 | 第56页 |
| ·仿真与结果分析 | 第56-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
