| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状及存在的问题 | 第13-15页 |
| 1.2.1 多传感器信息融合的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 多源信息融合系统开发研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 论文的工作及组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 多传感器信息融合中的典型方法研究 | 第17-34页 |
| 2.1 数据融合的定义及研究内容 | 第17-18页 |
| 2.2 估计理论 | 第18-26页 |
| 2.2.1 无迹卡尔曼滤波算法研究 | 第20-23页 |
| 2.2.2 贝叶斯估计与粒子滤波算法研究 | 第23-26页 |
| 2.3 不确定性推理方法 | 第26-30页 |
| 2.3.1 D-S证据理论算法研究 | 第26-28页 |
| 2.3.2 DSmT不确定性推理方法 | 第28-30页 |
| 2.4 信息融合其他数学方法 | 第30-33页 |
| 2.4.1 随机集理论 | 第30-31页 |
| 2.4.2 信息熵理论 | 第31-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 目标跟踪与航迹关联算法研究 | 第34-50页 |
| 3.1 基于模糊综合决策的航迹关联算法 | 第35-36页 |
| 3.1.1 目标状态估计 | 第35页 |
| 3.1.2 多因素模糊综合评判模型 | 第35-36页 |
| 3.1.3 模糊航迹关联算法存在的问题 | 第36页 |
| 3.2 基于修正模糊理论和D-S证据决策的航迹关联算法 | 第36-42页 |
| 3.2.1 目标状态估计 | 第36-37页 |
| 3.2.2 自适应隶属度函数参数优化方法 | 第37页 |
| 3.2.3 基于权重再分配的D-S证据理论航迹关联算法 | 第37-41页 |
| 3.2.4 航迹关联判决多义性处理 | 第41-42页 |
| 3.3 算法仿真 | 第42-48页 |
| 3.3.1 仿真环境 | 第42-43页 |
| 3.3.2 改进滤波算法与传统算法效果比较 | 第43-44页 |
| 3.3.3 修正隶属度函数的模糊决策航迹关联算法仿真 | 第44-45页 |
| 3.3.4 修正模糊理论和D-S证据决策的航迹关联算法仿真 | 第45-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 第4章 多传感器协同监视控制系统设计与实现 | 第50-61页 |
| 4.1 MSCMCS系统需求分析 | 第50-51页 |
| 4.1.1 MSCMCS系统功能需求 | 第50-51页 |
| 4.1.2 MSCMCS性能需求 | 第51页 |
| 4.2 MSCMCS总体框架设计 | 第51-54页 |
| 4.2.1 MSCMCS软件框架设计思想 | 第51-52页 |
| 4.2.2 系统插件式应用框架 | 第52-54页 |
| 4.3 系统框架的实现 | 第54-57页 |
| 4.3.1 框架宿主程序的实现 | 第54-55页 |
| 4.3.2 通信契约的实现 | 第55-56页 |
| 4.3.3 插件对象的实现 | 第56页 |
| 4.3.4 插件引擎的实现 | 第56-57页 |
| 4.4 传感器节点管理模块 | 第57-60页 |
| 4.4.1 本端与远端设备配置实现 | 第57-58页 |
| 4.4.2 传感器管理模块实现 | 第58-59页 |
| 4.4.3 数据记录和回放功能实现 | 第59-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
