| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1．1 数据融合概述 | 第8-10页 |
| 1．1．1 数据融合的定义 | 第8页 |
| 1．1．2 数据融合技术的发展和研究 | 第8-10页 |
| 1．2 传感器管理研究现状 | 第10-14页 |
| 1．2．1 传感器接口 | 第10-11页 |
| 1．2．2 传感器管理系统定义及功能 | 第11-13页 |
| 1．2．3 传感器管理系统设计的一般依据和准则 | 第13-14页 |
| 1．3 论文研究内容及意义 | 第14-16页 |
| 1．3．1 课题背景及研究意义 | 第14页 |
| 1．3．2 论文结构及内容安排 | 第14-16页 |
| 第二章 机载传感器及传感器管理框架 | 第16-33页 |
| 2．1 机载传感器介绍 | 第16-25页 |
| 2．1．1 主要传感器特点描述 | 第16-18页 |
| 2．1．2 影响机载雷达调度策略的主要因素 | 第18-21页 |
| 2．1．3 机载雷达的数学模型及效能评估 | 第21-25页 |
| 2．2 机载多传感器管理系统 | 第25-33页 |
| 2．2．1 传感器管理的资源对象 | 第25-27页 |
| 2．2．2 多传感器管理的功能 | 第27-30页 |
| 2．2．3 多传感器管理的任务及作用 | 第30-31页 |
| 2．2．4 多传感器管理的系统框架 | 第31-33页 |
| 第三章 基于线性规划理论的多传感器管理算法设计与仿真 | 第33-61页 |
| 3．1 基于模糊决策论方法的多目标排序 | 第33-43页 |
| 3．1．1 理论基础 | 第33-38页 |
| 3．1．2 基于层次分析法的权系数的计算 | 第38-40页 |
| 3．1．3 基于模糊决策论的多目标排序 | 第40-43页 |
| 3．2 多传感器多目标资源分配 | 第43-50页 |
| 3．2．1 理论基础 | 第43-44页 |
| 3．2．2 传感器及传感器组合的综合性能指数 | 第44-47页 |
| 3．2．3 目标对传感器的需求指数 | 第47-49页 |
| 3．2．4 多传感器资源分配方案 | 第49页 |
| 3．2．5 基于线性规划的传感器资源分配算法 | 第49-50页 |
| 3．3 实例仿真 | 第50-60页 |
| 3．3．1 战场环境模拟设定 | 第50-51页 |
| 3．3．2 算法仿真 | 第51-53页 |
| 3．3．3 仿真结果分析 | 第53-60页 |
| 3．4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第四章 基于信息熵的多传感器管理算法设计与仿真 | 第61-82页 |
| 4．1 多传感器状态估计与跟踪 | 第61-69页 |
| 4．1．1 基本概念及理论 | 第61-64页 |
| 4．1．2 目标机动运动模型建立及其稳态滤波器 | 第64-68页 |
| 4．1．3 多传感器目标跟踪系统与序贯卡尔曼滤波 | 第68-69页 |
| 4．2 静止目标建立传感器管理的效能函数 | 第69-73页 |
| 4．2．1 基本概念与公式 | 第69-70页 |
| 4．2．2 信息熵与信息增量的计算及传感器管理算法 | 第70-72页 |
| 4．2．3 按信息增量法与传统顺序搜索的性能比较分析 | 第72-73页 |
| 4．3 运动目标检测、跟踪和识别的算法设计 | 第73-76页 |
| 4．3．1 基本概念及公式 | 第73页 |
| 4．3．2 信息增量控制与传感器管理算法 | 第73-76页 |
| 4．4 实例仿真 | 第76-81页 |
| 4．4．1 战术任务设定 | 第76页 |
| 4．4．2 算法仿真 | 第76-77页 |
| 4．4．3 仿真结果分析 | 第77-81页 |
| 4．5 本章小结 | 第81-82页 |
| 第五章 本文总结与展望 | 第82-84页 |
| 5．1 本文工作总结 | 第82-83页 |
| 5．2 研究展望 | 第83-84页 |
| 作者在硕士期间发展的文章 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-90页 |
