复合制导信息融合技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·复合制导中的多传感器信息融合技术 | 第9页 |
| ·国内外发展状况 | 第9-10页 |
| ·研究的目的及意义 | 第10-11页 |
| ·论文主要研究内容 | 第11-12页 |
| 第2章 数据的预处理 | 第12-19页 |
| ·传感器的配准 | 第12-14页 |
| ·时间配准 | 第12-13页 |
| ·空间配准 | 第13-14页 |
| ·野值剔除 | 第14-18页 |
| ·卡尔曼滤波法 | 第14-15页 |
| ·最小二乘滤波法 | 第15-16页 |
| ·数据平滑移动法 | 第16页 |
| ·仿真对比 | 第16-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 多传感器数据关联 | 第19-32页 |
| ·数据关联概述 | 第19页 |
| ·几种基本算法 | 第19-21页 |
| ·最近邻域算法 | 第19-20页 |
| ·K 近邻域算法 | 第20页 |
| ·加权统计距离检验法 | 第20-21页 |
| ·概率数据关联算法 | 第21-25页 |
| ·建立数学模型 | 第21-22页 |
| ·计算更新状态 | 第22-23页 |
| ·计算关联概率 | 第23页 |
| ·应用方法 | 第23-24页 |
| ·算法仿真 | 第24-25页 |
| ·联合概率数据关联算法 | 第25-31页 |
| ·建立数学模型 | 第25-26页 |
| ·计算联合事件概率 | 第26-28页 |
| ·计算状态估计协方差 | 第28-29页 |
| ·应用方法 | 第29-30页 |
| ·算法仿真 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 多传感器信息决策与分层融合 | 第32-43页 |
| ·D-S 证据理论 | 第32-34页 |
| ·基本概念 | 第32-33页 |
| ·存在的主要问题 | 第33-34页 |
| ·D-S 证据理论改进算法 | 第34-38页 |
| ·Yager 合成公式 | 第34页 |
| ·改进的 Yager 公式 | 第34-35页 |
| ·加权冲突分配法 | 第35-36页 |
| ·一种新的证据合成方法 | 第36-37页 |
| ·仿真对比 | 第37-38页 |
| ·分层数据融合 | 第38-42页 |
| ·分层融合算法 | 第38-39页 |
| ·算法仿真 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 结论 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50页 |
