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机载多传感器数据融合技术研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
1 绪论第10-24页
   ·引言第10-14页
   ·多传感器信息融合概述第14-18页
   ·机载多传感器信息融合技术简述第18-23页
     ·单平台信息融合第19-21页
     ·多平台传感器信息融合第21-23页
   ·本文的研究内容与研究工作第23-24页
2 机载传感器组网基本探测模型第24-38页
   ·目标分配与探测模型第24-31页
     ·基于属性测度的目标探测优先级第25-28页
     ·传感器(组合)锁定目标的期望时间第28-31页
   ·雷达与红外的协同探测模型第31-38页
     ·红外和雷达的使用流程第32-35页
     ·红外和雷达的融合仿真模型第35-38页
3 机载雷达网MHT及实现第38-69页
   ·引言第38-40页
   ·MHT技术概述第40-47页
     ·多目标跟踪的0-1整数规划法第40-42页
     ·MHT算法概要及其复杂性第42-47页
   ·机载雷达网MHT框架第47-61页
     ·算法框架第47-57页
     ·MHT假设生成中的分配算法第57-60页
     ·机载雷达网MHT算法框架第60-61页
   ·多传感器组网的MHT实现第61-68页
     ·相关问题的处理第62-66页
     ·部分仿真试验结果第66-68页
   ·小结第68-69页
4 机载多传感器系统电磁目标识别融合第69-102页
   ·引言第69-72页
   ·目标电磁散射特征提取第72-77页
     ·目标电磁散射特征第72-73页
     ·目标特征提取第73-77页
   ·特征融合目标识别第77-88页
     ·基于灰关联法获取目标基本概率赋值第77-80页
     ·基于模糊隶属度获取目标的基本概率赋值第80-84页
     ·基于模板匹配法获取目标的基本概率赋值(方法5)第84-85页
     ·引入未知因素时的基本概率赋值的获取(方法6)第85-86页
     ·证据组合规则第86-87页
     ·目标融合识别的决策第87-88页
     ·特征信息相关时的证据组合第88页
   ·仿真对比分析第88-101页
     ·目标识别结构框图第88-91页
     ·特征库和待测目标集的建立第91-94页
     ·基于单特征的目标识别仿真结果第94-96页
     ·基于多特征融合的目标识别仿真结果第96-100页
     ·分析第100-101页
   ·小结第101-102页
5 机载红外搜索跟踪系统数据处理第102-151页
   ·引言第102-105页
   ·远距离IRST弱小目标检测跟踪PDAF第105-115页
     ·标准PDAF算法第107-108页
     ·变门限检测第108-109页
     ·检测概率和虚假量测数的概率第109-111页
     ·关联概率第111-114页
     ·仿真第114-115页
   ·IRST的MHT图像跟踪的两种关联方法第115-131页
     ·目标非重叠时的位置属性关联匹配代价求解第116-119页
     ·目标重叠时位置关联多重分配及代价求解第119-129页
     ·仿真第129-131页
   ·远距离IRST多站交会跟踪模型与精度分析第131-136页
     ·交会跟踪目标的模型第132-134页
     ·交会跟踪中的距离估计精度第134-136页
     ·仿真第136页
   ·远距离IRST多站跟踪滤波算法第136-139页
     ·算法第137-138页
     ·仿真第138-139页
   ·红外搜索跟踪系统与无源时差定位系统的联合定位第139-147页
     ·三站无源时差定位系统与红外系统联合定位第139-142页
     ·四站无源时差定位系统与红外系统联合定位第142-144页
     ·计算分析第144-147页
   ·小结第147-151页
6 结束语第151-153页
   ·本文的主要创新点第151-152页
   ·尚待进一步研究的问题第152-153页
致谢第153-154页
参考文献第154-167页
作者在攻读博士学位期间的著作、学术论文和科研成果第167-168页

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