数据清洗在多雷达数据融合算法中的研究与应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12页 |
| 1.3 研究内容 | 第12-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 相关理论与技术 | 第15-21页 |
| 2.1 空间转换 | 第15-16页 |
| 2.1.1 常见坐标系 | 第15页 |
| 2.1.2 常用参考椭球 | 第15-16页 |
| 2.2 平面投影 | 第16-17页 |
| 2.2.1 通用横轴墨卡托投影 | 第16页 |
| 2.2.2 高斯-克吕格投影 | 第16-17页 |
| 2.3 数据清洗 | 第17-20页 |
| 2.3.1 一般性系统框架 | 第17页 |
| 2.3.2 常用的缺失值清洗方法 | 第17-18页 |
| 2.3.3 相似重复记录检测 | 第18-19页 |
| 2.3.4 异常数据检测 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 多雷达信息融合的研究 | 第21-35页 |
| 3.1 多雷达信息融合流程 | 第21-22页 |
| 3.2 空间对准 | 第22-24页 |
| 3.2.1 WGS84椭球参数 | 第22页 |
| 3.2.2 空间对准原理 | 第22-24页 |
| 3.3 UTM投影 | 第24-26页 |
| 3.3.1 投影转换 | 第24-25页 |
| 3.3.2 跨带变换 | 第25-26页 |
| 3.4 时间对准 | 第26-28页 |
| 3.4.1 线性插值法 | 第26-27页 |
| 3.4.2 算法实现 | 第27-28页 |
| 3.5 多雷达数据融合算法 | 第28-34页 |
| 3.5.1 BP神经网络 | 第28-32页 |
| 3.5.2 算法改进 | 第32-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 雷达数据清洗方法的研究与实现 | 第35-51页 |
| 4.1 雷达数据清洗过程 | 第35页 |
| 4.2 雷达数据 | 第35-37页 |
| 4.2.1 雷达报告数据记录 | 第35-37页 |
| 4.2.2 雷达站位置信息 | 第37页 |
| 4.3 雷达数据缺失值清洗方法 | 第37-46页 |
| 4.3.1 属性分析与方法选择 | 第37-38页 |
| 4.3.2 基于回归插补的雷达数据缺失值清洗方法 | 第38-43页 |
| 4.3.3 雷达数据动态分层均值插补法 | 第43-46页 |
| 4.4 雷达数据相似重复记录清洗方法 | 第46-50页 |
| 4.4.1 雷达数据中的相似重复记录 | 第46-47页 |
| 4.4.2 相似重复记录处理方法 | 第47页 |
| 4.4.3 清洗算法原理 | 第47-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 数据清洗在多雷达数据融合算法中的应用 | 第51-63页 |
| 5.1 雷达数据质量评估方法 | 第51-53页 |
| 5.1.1 质量评估属性定义 | 第51-52页 |
| 5.1.2 ROC转换算法 | 第52页 |
| 5.1.3 评估过程 | 第52-53页 |
| 5.2 试验 | 第53-62页 |
| 5.2.1 试验数据 | 第53页 |
| 5.2.2 分组试验 | 第53-54页 |
| 5.2.3 数据融合输入样本 | 第54页 |
| 5.2.4 试验过程 | 第54-55页 |
| 5.2.5 融合结果评估标准 | 第55-56页 |
| 5.2.6 试验结果与分析 | 第56-61页 |
| 5.2.7 试验结论 | 第61-62页 |
| 5.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 论文总结 | 第63-64页 |
| 6.2 研究展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第69页 |
