多传感器数据融合中DS证据理论算法的改进与应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题的研究背景与意义 | 第8页 |
| ·国外发展现状 | 第8-10页 |
| ·网络电子战中的重要技术 | 第10-11页 |
| ·数据融合技术 | 第10-11页 |
| ·国内有关技术的进展 | 第11页 |
| ·本文的主要研究内容及结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 系统组成 | 第13-28页 |
| ·系统结构 | 第13-14页 |
| ·系统主要内容 | 第14页 |
| ·系统融合模型 | 第14-16页 |
| ·目标数据融合模块 | 第15页 |
| ·系统主要控制流程 | 第15-16页 |
| ·节点组成 | 第16-17页 |
| ·传感器节点硬件设计 | 第17-20页 |
| ·微处理器模块 | 第17-19页 |
| ·射频模块 | 第19页 |
| ·电源模块 | 第19-20页 |
| ·外部存储 | 第20页 |
| ·JTAG 接口 | 第20页 |
| ·汇聚节点结构 | 第20-22页 |
| ·无线通信模块的驱动程序开发 | 第22-24页 |
| ·节点工作模式 | 第24-25页 |
| ·系统关键技术 | 第25-27页 |
| ·针对敌方雷达的分布式电子侦察技术 | 第26页 |
| ·分布式多种类协同干扰技术 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 数据融合概述及改进算法 | 第28-41页 |
| ·多传感器数据融合的概述 | 第28-30页 |
| ·数据融合的理论意义和应用价值 | 第28-29页 |
| ·多传感器数据融合方法的研究 | 第29-30页 |
| ·属性级融合模型 | 第30页 |
| ·多传感器数据融合方法的概述 | 第30-34页 |
| ·Bayes 理论 | 第30-31页 |
| ·证据理论基本原理及Dempster 合成规则 | 第31-33页 |
| ·Bayes 理论和DS 证据理论的比较 | 第33-34页 |
| ·基于权值分配的DS 合成算法 | 第34-36页 |
| ·权值分配方式 | 第34-35页 |
| ·比较与讨论 | 第35-36页 |
| ·本文基于矩阵的改进DS 合成算法 | 第36-40页 |
| ·算法正确性论证 | 第37-39页 |
| ·算法描述 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于矩阵分析的改进DS 合成算法应用 | 第41-49页 |
| ·DS 证据理论在战场目标识别中的应用 | 第41-46页 |
| ·融合过程 | 第41-42页 |
| ·识别框架 | 第42-43页 |
| ·多传感器单周期数据融合 | 第43-44页 |
| ·多传感器单周期目标识别 | 第44-45页 |
| ·多传感器多周期目标识别 | 第45-46页 |
| ·决策判断 | 第46-47页 |
| ·复杂度分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 结论与展望 | 第49-51页 |
| ·结论 | 第49页 |
| ·前景与展望 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 附录 1:作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第55页 |
