| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 论文背景与意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 传感器管理技术的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 多Agent技术研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 目前方法中存在的问题和本文拟采用的方法 | 第14-15页 |
| 1.4 论文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 基于多Agent的多传感器管理技术基础 | 第18-28页 |
| 2.1 多传感器管理技术 | 第18-22页 |
| 2.1.1 传感器管理等级 | 第18-19页 |
| 2.1.2 传感器管理范围 | 第19-20页 |
| 2.1.3 传感器管理功能 | 第20页 |
| 2.1.4 传感器管理框架 | 第20-21页 |
| 2.1.5 传感器管理资源对象 | 第21-22页 |
| 2.2 多Agent技术 | 第22-27页 |
| 2.2.1 Agent概念及相关特性 | 第22-23页 |
| 2.2.2 Agent体系结构 | 第23-25页 |
| 2.2.3 多Agent系统结构 | 第25-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于多Agent的信息融合系统模型 | 第28-36页 |
| 3.1 传统的信息融合系统 | 第28-30页 |
| 3.2 基于多Agent的信息融合系统模型（MAS） | 第30-35页 |
| 3.2.1 资源管理模型架构及外部接口 | 第30-31页 |
| 3.2.2 模型中各Agent运行机制及协商策略研究 | 第31-32页 |
| 3.2.3 Agent内部结构 | 第32-34页 |
| 3.2.4 Agent协商机制 | 第34-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 资源分配模型及其效能代价函数研究 | 第36-44页 |
| 4.1 传感器资源分配优化模型 | 第36-40页 |
| 4.1.1 传感器资源分配问题概述 | 第36-38页 |
| 4.1.2 目标优先级函数 | 第38-39页 |
| 4.1.3 传感器目标配对函数 | 第39页 |
| 4.1.4 效能函数 | 第39-40页 |
| 4.1.5 代价函数 | 第40页 |
| 4.2 模型中的参数计算 | 第40-43页 |
| 4.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 基于遗传算法的传感器平台资源分配方法 | 第44-54页 |
| 5.1 作战任务分配模型 | 第44-46页 |
| 5.2 分配优化算法 | 第46-50页 |
| 5.2.1 遗传算法简介 | 第46-47页 |
| 5.2.2 改进遗传算法算子 | 第47-49页 |
| 5.2.3 改进遗传算法流程 | 第49-50页 |
| 5.3 仿真分析 | 第50-53页 |
| 5.3.1 仿真环境及参数设定 | 第50-51页 |
| 5.3.2 算法性能及结果 | 第51-53页 |
| 5.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第6章 基于拍卖的单任务传感器资源分配方法 | 第54-62页 |
| 6.1 分布式协同拍卖理论 | 第54-55页 |
| 6.2 算法流程 | 第55-58页 |
| 6.3 仿真结果及分析 | 第58-61页 |
| 6.3.1 仿真环境参数 | 第58页 |
| 6.3.2 传统信息熵法分配结果 | 第58-60页 |
| 6.3.3 拍卖法分配结果 | 第60-61页 |
| 6.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 总结与展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |