数据挖掘及融合技术研究与应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究状况 | 第9-10页 |
| ·论文主要工作及内容安排 | 第10-12页 |
| 第二章 数据融合理论与方法概述 | 第12-27页 |
| ·数据融合的功能模型及融合方法 | 第12-23页 |
| ·数据融合的基本原理 | 第12-13页 |
| ·数据融合的功能 | 第13-14页 |
| ·数据融合的功能模型 | 第14-19页 |
| ·数据融合的基本方法 | 第19-22页 |
| ·多传感器的数据融合技术 | 第22-23页 |
| ·数据融合的功能模块 | 第23-26页 |
| ·目标跟踪 | 第23-25页 |
| ·目标身份识别 | 第25-26页 |
| ·态势评估和威胁评估(STA) | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 机动目标跟踪 | 第27-45页 |
| ·引论 | 第27页 |
| ·机动多目标跟踪原理 | 第27-29页 |
| ·机动多目标跟踪概论 | 第27页 |
| ·机动多目标跟踪基本原理 | 第27-29页 |
| ·机动多目标跟踪基本要素 | 第29-44页 |
| ·量测数据形成与处理 | 第29-30页 |
| ·机动目标模型 | 第30-32页 |
| ·机动检测与机动辨识 | 第32-33页 |
| ·自适应滤波与预测 | 第33-34页 |
| ·跟踪坐标系与滤波状态变量的选取 | 第34页 |
| ·跟踪门的形成 | 第34页 |
| ·数据关联 | 第34-44页 |
| ·跟踪起始与跟踪终结 | 第44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 关联算法与仿真 | 第45-61页 |
| ·引言 | 第45-46页 |
| ·概率数据关联(PDA)算法 | 第46-50页 |
| ·问题的引出 | 第46页 |
| ·概率数据关联(PDA)的基本思想 | 第46-47页 |
| ·概率数据关联(PDA)算法 | 第47-48页 |
| ·仿真计算及分析 | 第48-50页 |
| ·联合概率数据关联(JPDA)算法 | 第50-60页 |
| ·联合概率数据关联算法 | 第50-55页 |
| ·JPDA计算程序框图 | 第55-57页 |
| ·仿真的结果及其分析 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 改进的快速JPDA算法 | 第61-70页 |
| ·引言 | 第61页 |
| ·改进的快速JPDA算法 | 第61-68页 |
| ·概率矩阵的快速计算 | 第61-63页 |
| ·N个最大概率联合事件的搜索方法 | 第63-64页 |
| ·联合事件的概率计算 | 第64-66页 |
| ·状态估计及协方差的计算 | 第66-67页 |
| ·仿真研究 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 第六章 多传感器联合概率数据互联(MJPDA) | 第70-80页 |
| ·引言 | 第70-71页 |
| ·多传感器概率数据关联算法 | 第71-73页 |
| ·交互式多模型算法 | 第73-77页 |
| ·概述 | 第73-75页 |
| ·交互式多模型(IMM)算法实现步骤 | 第75-77页 |
| ·多传感器交互式多模型算法 | 第77-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 第七章 总结与展望 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-83页 |
