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多传感器系统配准算法研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-9页
第一章 绪论第9-17页
   ·研究背景及意义第9-12页
     ·课题研究背景第9-11页
     ·课题研究意义第11-12页
   ·多传感器系统配准研究现状第12-13页
   ·多传感器系统配准研究存在的问题第13-14页
   ·论文内容安排第14-17页
第二章 多传感器系统配准原理与算法第17-31页
   ·引言第17页
   ·多传感器系统时间配准原理及算法第17-21页
     ·基本时间配准算法第17-19页
     ·基于滤波的时间对准算法第19-20页
     ·非均勻时空数据时间配准算法第20-21页
   ·多传感器系统空间配准原理第21-27页
     ·相对配准原理第22-24页
     ·绝对配准原理第24-27页
   ·滤波配准算法第27-30页
     ·卡尔曼滤波配准算法第27-29页
     ·非线性滤波配准算法第29页
     ·基于启发式方法的滤波配准算法第29-30页
     ·其他滤波配准算法第30页
   ·本章小结第30-31页
第三章 多传感器系统异步延迟数据配准算法第31-55页
   ·引言第31-32页
   ·滞后数据的延迟步长闲值过滤方法第32-38页
     ·非顺序量测序列及状态更新序列第32-33页
     ·相关系数阵计算第33页
     ·相关系数阈值设定第33-34页
     ·延迟步长阈值统计计算第34-36页
     ·数值实例第36-38页
   ·基于交互多模型的最小方差负时更新方法(IMM-MMSE)第38-44页
     ·问题描述第38页
     ·延迟数据滤波更新第38-40页
     ·负时更新算法第40-41页
     ·算法流程与数值实例第41-44页
   ·异步延迟数据的配准算法第44-53页
     ·传感器的延迟数据滤波处理第44-45页
     ·两传感器数据的时间配准第45-46页
     ·系统偏差估计与补偿第46-47页
     ·算法主要步骤与流程图第47-48页
     ·数值仿真与结果分析第48-53页
   ·本章小结第53-55页
第四章 杂波环境下的多传感器多目标配准算法第55-75页
   ·引言第55-56页
   ·将 FISST 理论用于偏差估计第56-58页
     ·多传感器多目标量测空间表示第56-57页
     ·杂波环境多传感器量测模型第57-58页
     ·多目标运动模型第58页
   ·PHD粒子滤波方法第58-60页
     ·PHD 方法第59页
     ·粒子滤波实现第59-60页
   ·性能评估指标第60-62页
     ·多目标误差距离概念第60-61页
     ·误差评估方法第61-62页
   ·杂波中粒子滤波配准方法第62-65页
   ·仿真结果与分析第65-73页
     ·仿真场景设置第65-66页
     ·数值结果分析第66-73页
   ·本章小结第73-75页
第五章 基于几何变换的多传感器配准算法第75-95页
   ·引言第75-76页
   ·单目标情形第76-79页
     ·平移偏差计算第78页
     ·旋转角偏差计算第78-79页
   ·多目标情况第79-85页
     ·基于梯度相似性的航迹关联第80-83页
     ·偏差计算与补偿第83页
     ·多目标情况的算法流程图第83-85页
   ·仿真结果与分析第85-93页
     ·仿真实例一第85-91页
     ·仿真实例二第91-93页
   ·本章小结第93-95页
第六章 基于FISST的多源异类信息配准算法第95-107页
   ·引言第95页
   ·有限集合统计学(FISST)理论第95-98页
     ·有限集合理论框架第95-97页
     ·异类信息的FISST统一描述第97-98页
     ·贝叶斯递归滤波计算方法第98页
   ·异类信息配准算法第98-102页
     ·卡尔曼证据滤波方法第98-100页
     ·异类信息配准指标第100-102页
     ·算法主要步骤第102页
   ·仿真实例第102-106页
   ·本章小结第106-107页
第七章 总结与展望第107-109页
   ·主要工作总结第107-108页
   ·研究方向展望第108-109页
致谢第109-110页
参考文献第110-121页
附录 攻读博士研究生期间发表和完成的学术论文第121页

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