| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第10页 |
| 1.4 论文结构 | 第10-12页 |
| 第二章 相关工作 | 第12-20页 |
| 2.1 信息物理融合系统CPS | 第12-16页 |
| 2.1.1 信息物理融合系统CPS概述 | 第12-13页 |
| 2.1.2 信息物理融合系统CPS的结构和特点 | 第13-15页 |
| 2.1.3 信息物理融合系统CPS的研究挑战 | 第15-16页 |
| 2.2 多目标跟踪技术研究 | 第16-17页 |
| 2.3 粒子群算法 | 第17-19页 |
| 2.3.1 粒子群算法原理 | 第17-18页 |
| 2.3.2 粒子群算法流程 | 第18-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于混合粒子群算法的CPS多目标定位优化 | 第20-32页 |
| 3.1 引言 | 第20-23页 |
| 3.2 定位问题描述 | 第23-24页 |
| 3.3 CPS多目标定位模型设计 | 第24页 |
| 3.4 CPS中多目标定位优化方法的设计与实现 | 第24-27页 |
| 3.4.1 基于混合粒子群多目标定位优化算法的方法设计 | 第24-27页 |
| 3.4.2 混合粒子群多目标定位优化方法实现 | 第27页 |
| 3.5 实验与结果分析 | 第27-31页 |
| 3.5.1 实验设计 | 第27-28页 |
| 3.5.2 结果分析 | 第28-31页 |
| 3.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于混合粒子群算法的CPS多目标路径预测优化 | 第32-46页 |
| 4.1 引言 | 第32页 |
| 4.2 CPS多目标跟踪模型设计 | 第32-34页 |
| 4.3 CPS多目标路径预测优化方法设计与实现 | 第34-42页 |
| 4.3.1 系统-状态模型设计 | 第34-37页 |
| 4.3.2 基于混合粒子群算法的多目标路径预测优化方法设计 | 第37-39页 |
| 4.3.3 混合粒子群算法多目标路径预测优化方法实现 | 第39-42页 |
| 4.4 实验与结果分析 | 第42-45页 |
| 4.4.1 实验设计 | 第42-43页 |
| 4.4.2 结果分析 | 第43-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 总结与展望 | 第46-48页 |
| 5.1 论文总结 | 第46页 |
| 5.2 工作展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第52-53页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第53-54页 |
| 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
