多信道雷达数据融合技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第9页 |
| ·多源信息融合技术对课题项目的意义 | 第9-10页 |
| ·多源信息融合技术概述 | 第10-16页 |
| ·相关领域发展状况及展望 | 第10-11页 |
| ·数据融合模型与结构 | 第11-13页 |
| ·数据融合级别 | 第13-15页 |
| ·多源信息融合的主要方法 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第2章 数据关联与估计融合理论分析 | 第17-31页 |
| ·最近邻方法 | 第17-18页 |
| ·概率数据关联 | 第18-21页 |
| ·联合概率数据关联 | 第21-24页 |
| ·确认矩阵的拆解 | 第22页 |
| ·JPDA算法步骤 | 第22-24页 |
| ·多传感器联合概率数据关联 | 第24-26页 |
| ·MSJPDA算法的并行处理结构 | 第24-25页 |
| ·MSJPDA算法的顺序处理结构 | 第25-26页 |
| ·估计融合系统结构 | 第26-27页 |
| ·集中式融合系统 | 第27-30页 |
| ·并行滤波 | 第28-29页 |
| ·序贯滤波 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 多传感器联合最大概率数据关联算法 | 第31-53页 |
| ·联合概率数据关联算法分析 | 第31-32页 |
| ·联合概率数据关联算法改进 | 第32-42页 |
| ·基本思想 | 第32-33页 |
| ·算法结构 | 第33-34页 |
| ·仿真分析 | 第34-42页 |
| ·多传感器联合最大概率数据关联(MSJMPDA) | 第42-46页 |
| ·算法分析 | 第42-43页 |
| ·算法仿真 | 第43-46页 |
| ·改进的模糊均值聚类关联算法 | 第46-52页 |
| ·基本概念 | 第46-47页 |
| ·基于FCM的多传感器多目标跟踪 | 第47-50页 |
| ·仿真分析 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 基于粒子滤波的多传感器融合技术 | 第53-60页 |
| ·粒子滤波 | 第53页 |
| ·粒子滤波的一般方法 | 第53-55页 |
| ·基于粒子滤波的融合跟踪算法 | 第55-56页 |
| ·目标运动模型 | 第55页 |
| ·传感器响应信息的融合似然度 | 第55页 |
| ·算法步骤 | 第55-56页 |
| ·仿真分析 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明 | 第65页 |
| 哈尔滨工业大学硕士学位论文使用授权书 | 第65页 |
| 哈尔滨工业大学硕士学位涉密论文管理 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
