多传感器数据融合跟踪算法研究
| 1. 绪论 | 第1-17页 |
| ·信息融合的定义 | 第10-12页 |
| ·信息融合的基本原理与方法 | 第12页 |
| ·信息融合技术的应用 | 第12-14页 |
| ·信息融合技术在军事上的应用 | 第12-13页 |
| ·信息融合技术在民事领域的应用 | 第13-14页 |
| ·信息融合技术研究的历史与现状 | 第14-15页 |
| ·论文的主要工作与论文的结构 | 第15-17页 |
| 2. 多传感器信息融合理论基础 | 第17-26页 |
| ·传感器的组成及描述 | 第17-20页 |
| ·传感器的组成 | 第17-18页 |
| ·传感器特征描述 | 第18-20页 |
| ·多传感器信息融合的功能模型 | 第20-21页 |
| ·多传感器集成与信息融合的意义 | 第21-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 3. 多传感器目标跟踪的相关理论 | 第26-33页 |
| ·多传感器目标跟踪系统的起源和发展 | 第26-27页 |
| ·多传感器目标跟踪系统 | 第27-28页 |
| ·多传感器目标跟踪系统的基本原理 | 第28-29页 |
| ·多传感器目标跟踪的类型 | 第29-31页 |
| ·多传感器目标跟踪系统的应用前景 | 第31-32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 4. 单机动目标跟踪算法研究 | 第33-49页 |
| ·几种常用目标模型介绍 | 第33-39页 |
| ·跟踪坐标系 | 第39-42页 |
| ·常用坐标系 | 第39-41页 |
| ·跟踪坐标系选择的一般法 | 第41-42页 |
| ·单目标跟踪的数据关联算法 | 第42-48页 |
| ·最邻近数据关联算法（NNDA） | 第43-44页 |
| ·“全邻”最优滤波器 | 第44-46页 |
| ·概率数据关联（PDA） | 第46-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 5. 多机动目标跟踪算法研究 | 第49-62页 |
| ·JPDA 算法描述 | 第49-52页 |
| ·椭球跟踪门的确认 | 第52-53页 |
| ·方向跟踪门的确认 | 第53-56页 |
| ·方向跟踪门的引入 | 第53-55页 |
| ·σ_θ和σ_β的确定 | 第55-56页 |
| ·仿真研究 | 第56-61页 |
| ·仿真模型与结果 | 第56-60页 |
| ·降低 JPDA 计算量的仿真结果分析 | 第60-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 6. 多传感器多目标数据融合跟踪方法 | 第62-77页 |
| ·数据关联快速算法 | 第62-64页 |
| ·并行和顺序多传感器联合概率数据关算法 | 第64-67页 |
| ·多传感器多目标跟踪数据关联快速算法 | 第67-70页 |
| ·仿真举例 | 第70-75页 |
| ·小结 | 第75-77页 |
| 7. 结论 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第82页 |
