基于多传感器信息融合关键技术的研究

摘要	第1-7页
Abstract	第7-9页
目录	第9-12页
第1章 绪论	第12-36页
·引言	第12-13页
·多传感器信息融合的基本概念和特点	第13-15页
·多传感器信息融合的基本概念	第13-14页
·多传感器信息融合的特点	第14-15页
·多传感器信息融合的模型	第15-25页
·多传感器信息融合的功能模型	第15-17页
·多传感器信息融合的结构模型	第17-22页
·多传感器信息融合的数学模型	第22-25页
·多传感器信息融合的国内外研究现状和发展趋势	第25-34页
·多传感器信息融合的国外研究现状	第25-26页
·多传感器信息融合的国内研究现状	第26-27页
·多传感器信息融合一些关键技术的国外研究现状	第27-33页
·多传感器信息融合的发展趋势	第33-34页
·论文主要工作及内容安排	第34-36页
第2章 量测数据预处理技术的研究	第36-48页
·多传感器配准	第36-37页
·时间配准	第37-39页
·基于最小二乘准则的时间配准算法	第37-38页
·基于内插外推准则的配准算法	第38-39页
·空间配准	第39-41页
·平台级空间配准	第39-40页
·系统级空间配准	第40-41页
·野值剔除问题	第41-47页
·卡尔曼滤波算法	第42-43页
·野值检测	第43-45页
·基于新息变化的野值检测	第45页
·仿真分析	第45-47页
·本章小结	第47-48页
第3章 数据关联技术的研究	第48-88页
·引言	第48页
·目标跟踪的基础理论	第48-53页
·跟踪门技术	第48-50页
·目标跟踪的数学模型	第50-53页
·量测-航迹的数据关联算法	第53-66页
·最近邻域法	第53页
·概率数据关联	第53-58页
·联合概率数据关联	第58-66页
·改进的数据关联算法	第66-87页
·基于证据理论的数据关联算法	第66-73页
·联合概率数据关联改进算法	第73-81页
·基于最大模糊熵的数据关联改进算法	第81-87页
·本章小结	第87-88页
第4章 多传感器数据决策技术的研究	第88-112页
·引言	第88页
·基于DS证据理论的决策方法	第88-103页
·DS证据理论的基本概念	第88-90页
·DS证据理论存在的问题	第90-91页
·不修改DS合成模型的近似算法	第91-97页
·修改DS合成模型的近似算法	第97-98页
·针对冲突的DS证据理论改进算法	第98-100页
·仿真分析	第100-103页
·针对冲突的DS证据理论改进算法的总结	第103页
·考虑传感器信任度的决策方法	第103-111页
·灰关联分析	第103-104页
·基于灰关联的传感器报告生成	第104-105页
·基于传感器信任度的DS证据理论改进算法	第105-107页
·仿真对比分析	第107-111页
·基于传感器信任度的DS证据理论改进算法的总结	第111页
·本章小结	第111-112页
第5章 多传感器信息融合技术的应用	第112-123页
·引言	第112页
·基于DS证据理论的多传感器信息融合算法	第112-118页
·多传感器卡尔曼滤波的融合方法	第112-113页
·DS证据理论在权值分配上的应用	第113-114页
·改进的多传感器卡尔曼滤波的融合方法	第114-115页
·算法仿真	第115-118页
·基于雷达与红外的异类传感器融合算法	第118-122页
·雷达与红外的目标跟踪算法	第118-120页
·算法仿真	第120-122页
·本章小结	第122-123页
结论	第123-125页
参考文献	第125-141页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第141-142页
致谢	第142页