| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-16页 |
| ·信息融合的定义 | 第7-8页 |
| ·信息融合技术在军事中的应用与研究意义 | 第8-11页 |
| ·信息融合的发展历史和当前研究方向 | 第11-15页 |
| ·论文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第二章 信息融合系统分类及其功能模型 | 第16-28页 |
| ·信息融合的原理 | 第16页 |
| ·信息融合的分类 | 第16-18页 |
| ·信息融合的功能模型 | 第18-22页 |
| ·信息融合系统的结构模型 | 第22-28页 |
| 第三章 信息融合技术用于目标识别 | 第28-36页 |
| ·用于身份估计的信息融合算法概述 | 第28-31页 |
| ·使用多传感器融合的自动目标识别 | 第31-36页 |
| 第四章 多传感器的Bayes融合方法和D-S证据理论 | 第36-53页 |
| ·多传感器的Bayes信息融合方法原理 | 第36-37页 |
| ·基于Bayes信息融合方法的水下目标检测仿真 | 第37-43页 |
| ·D-S证据理论基础 | 第43-47页 |
| ·D-S证据理论应用实例仿真 | 第47-51页 |
| ·D-S证据理论与Bayes融合方法的比较 | 第51-53页 |
| 第五章 基于Kalman滤波方法的信息融合技术在现代引信中的应用 | 第53-66页 |
| ·近炸引信简述 | 第53-54页 |
| ·线性系统的滤波方法 | 第54-58页 |
| ·基于Kalman滤波的融合方法 | 第58-61页 |
| ·近程目标运动平台单传感器多测量周期的时间融合 | 第61-66页 |
| 第六章 信息融合的模糊模型和算法研究 | 第66-74页 |
| ·信息融合的模糊方法 | 第66-70页 |
| ·用于分类器的决策层融合 | 第70-71页 |
| ·算法复杂度分析 | 第71页 |
| ·实例仿真 | 第71-73页 |
| ·结论 | 第73-74页 |
| 结束语 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |