| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| ·多传感器数据融合技术的国内外研究动态 | 第10-13页 |
| ·国外多传感器数据融合技术的研究动态 | 第10-11页 |
| ·国内多传感器数据融合技术的研究动态 | 第11-13页 |
| ·多传感器数据融合当前存在的问题和研究方向 | 第13-14页 |
| ·当前数据融合研究存在的问题 | 第13页 |
| ·数据融合的研究方向 | 第13-14页 |
| ·论文的主要工作及安排 | 第14-15页 |
| 第2章 多传感器数据融合技术 | 第15-32页 |
| ·基本概念 | 第15-17页 |
| ·数据融合的定义 | 第15-16页 |
| ·数据融合的基本原理 | 第16-17页 |
| ·数据融合功能模型 | 第17-19页 |
| ·数据融合处理结构 | 第19-23页 |
| ·数据融合处理结构 | 第19-20页 |
| ·数据融合的通用处理结构 | 第20-23页 |
| ·数据融合层次描述 | 第23-25页 |
| ·数据级融合 | 第23-24页 |
| ·特征级别融合 | 第24页 |
| ·决策级融合 | 第24-25页 |
| ·数据融合方法 | 第25-31页 |
| ·直接对数据源进行处理的方法 | 第25-27页 |
| ·基于对象的统计特性和概率模型的方法 | 第27-29页 |
| ·基于规则推理的方法 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于网络的 Multi-MEMS 数据融合算法的研究 | 第32-47页 |
| ·基于 MIMU 的数据融合算法的总体框架 | 第32-36页 |
| ·试验数据来源 | 第33页 |
| ·源数据误差的分析 | 第33-35页 |
| ·数据融合算法 | 第35-36页 |
| ·卡尔曼滤波 | 第36-39页 |
| ·基于相对距离的数据融合算法 | 第39-42页 |
| ·基于双基准点的数据融合算法 | 第42-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于网络的 Multi-MEMS 数据融合系统软件的设计与开发 | 第47-57页 |
| ·数据融合系统开发平台的选择 | 第47页 |
| ·数据融合系统总体设计与开发 | 第47-49页 |
| ·需求分析 | 第47-48页 |
| ·总体结构 | 第48页 |
| ·开发流程 | 第48-49页 |
| ·数据融合系统软件的实现 | 第49-56页 |
| ·基于网络的 Multi-MEMS 数据融合系统软件界面设计 | 第49-50页 |
| ·预处理 | 第50-53页 |
| ·数据融合系统的离线仿真 | 第53-55页 |
| ·系统软件的实现 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 基于网络的 Multi-MEMS 数据融合系统的试验 | 第57-66页 |
| ·系统试验的硬件设计 | 第57-58页 |
| ·微型惯性测量单元组合 MIMU | 第58-62页 |
| ·微惯性测量单元产品性能概述 | 第58-61页 |
| ·微惯性测量组合产品接口及连接概述 | 第61-62页 |
| ·数据融合系统在线仿真 | 第62-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 结论 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 详细摘要 | 第73-77页 |
