| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 1 绪论 | 第12-21页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·信息融合概述 | 第13-16页 |
| ·信息融合的定义 | 第13页 |
| ·信息融合的基本模型和结构 | 第13-15页 |
| ·信息融合的发展 | 第15-16页 |
| ·信息融合方法综述 | 第16-19页 |
| ·信息融合的方法 | 第16-18页 |
| ·信息融合关键问题与研究方向 | 第18-19页 |
| ·论文主要工作 | 第19-21页 |
| 2 基于现场总线的分布式信息融合结构与原理 | 第21-30页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·现场总线概述 | 第21-24页 |
| ·现场总线及技术特点 | 第21-23页 |
| ·现场总线的分层结构分析 | 第23-24页 |
| ·基于现场总线的分布式信息融合网络 | 第24-26页 |
| ·分布式信息融合结构及原理 | 第26-29页 |
| ·分布式信息融合结构 | 第26-27页 |
| ·分布式信息融合原理及特点 | 第27-28页 |
| ·分布式信息融合结构分析 | 第28-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 3 基于改进的强跟踪滤波器分布式信息融合方法 | 第30-42页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·强跟综kalman滤波器 | 第30-33页 |
| ·传统kalman滤波器 | 第30-31页 |
| ·强跟踪kalman滤波器 | 第31-33页 |
| ·改进的强跟踪滤波器 | 第33-34页 |
| ·基于改进的强跟踪滤波器分布式信息融合方法 | 第34-37页 |
| ·基于改进的强跟踪滤波器分布式信息融合原理与结构 | 第34-36页 |
| ·基于改进的强跟踪滤波器分布式信息融合算法 | 第36-37页 |
| ·仿真分析 | 第37-40页 |
| ·小结 | 第40-42页 |
| 4 基于改进的强跟踪滤波器神经网络分布式信息融合方法 | 第42-63页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·BP神经网络与信息融合 | 第42-51页 |
| ·BP神经网络结构及特点 | 第43-45页 |
| ·BP神经网络算法 | 第45-50页 |
| ·BP神经网络用于信息融合 | 第50-51页 |
| ·基于改进的强跟踪滤波器神经网络分布式信息融合方法 | 第51-53页 |
| ·基于改进的强跟踪滤波器神经网络分布式信息融合结构 | 第51-52页 |
| ·基于改进的强跟踪滤波器神经网络分布式信息融合算法 | 第52-53页 |
| ·仿真分析 | 第53-60页 |
| ·讨论 | 第60-62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| 5 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·总结 | 第63页 |
| ·展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 附录: 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第70页 |
