基于多源信息不确定性的可能性融合方法研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-10页
主要符号表	第10-13页
1 绪论	第13-21页
·选题依据及背景	第13-16页
·多源信息融合发展概述	第13-14页
·研究背景与意义	第14页
·可能性理论的意义	第14-16页
·国内外研究现状	第16-18页
·多传感器信息融合的发展及现状	第16-17页
·基于可能性理论的信息融合技术研究现状	第17-18页
·研究目标和技术路线	第18-19页
·内容组织结构	第19-21页
2 多源信息融合中的不确定性及处理	第21-35页
·不确定性来源及其分类	第21-24页
·影响测量信息的不确定性因素	第21-23页
·模型不确定性	第23页
·参数不确定性	第23-24页
·不确定性因素的分类及实质	第24页
·不确定性处理方法研究	第24-29页
·主观 Bayes 方法	第25-26页
·D-S 证据理论	第26-27页
·粗集理论	第27-29页
·可能性理论的基本理论	第29-34页
·模糊集合理论	第29-30页
·可能性理论与概率论的区别	第30-31页
·可能性分布	第31-32页
·二维可能性分布	第32-33页
·可能性理论的二元测度	第33-34页
·可能性测度的性质	第34页
·小结	第34-35页
3 可能性度量体系和可能性融合模型	第35-43页
·可能性度量体系的构造	第35-37页
·可能性的直觉解释	第35-36页
·不确定性的公理化测度形式	第36-37页
·不确定性的表征和传播	第37-38页
·不确定性的表征	第37-38页
·认知不确定性的传播	第38页
·可能性分析框架下的计算方法	第38-39页
·可能性融合模型	第39-42页
·模糊算子	第39-41页
·多源可能性分布的基本融合模式	第41-42页
·小结	第42-43页
4 传感器测量值的可能性分布构造方法	第43-56页
·利用隶属函数构造可能性分布	第43-44页
·主观可能性分布构造方法	第44-47页
·概率分布—可能性分布转化	第47-49页
·转换的一般原则	第47页
·有限集合条件下的转换方法	第47-48页
·截性三角形近似转换	第48-49页
·基于可能性中值的可能性分布构造方法	第49-52页
·L-R 型模糊数	第50页
·可能性中值	第50-52页
·小样本传感器测量数据的可能性分布构造	第52-54页
·测量值的特征参数可能性分布构造原则	第52-53页
·各类可能性分布函数	第53-54页
·传感器测量值的可能性分布表达	第54-55页
·小结	第55-56页
5 基于可能性理论的地面目标融合方法	第56-73页
·目标信息类型及融合策略	第56-58页
·数值型数据的融合策略	第56-57页
·枚举型数据的融合策略	第57-58页
·多源信息融合结构	第58-59页
·可能性航迹关联方法	第59-65页
·目标运动模型	第59-61页
·航迹粗关联	第61-62页
·关联特征与权向量的确定	第62-63页
·可能性分布的构造	第63页
·双门限航迹关联决策	第63-65页
·异步信息的状态融合	第65-69页
·连续系统描述	第66页
·连续系统离散化	第66-67页
·系统采样描述	第67页
·分布式预测融合算法	第67-69页
·基于可能性理论的目标身份识别方法	第69-72页
·特征参数集确定和相似性度量	第70-71页
·特征参数的可能性融合及判决	第71-72页
·小结	第72-73页
6 多源信息融合仿真分析	第73-80页
·可能性关联仿真分析	第73-75页
·仿真模型	第73页
·仿真结果分析	第73-75页
·异步信息的状态融合仿真分析	第75-77页
·仿真模型	第75-76页
·仿真结果分析	第76-77页
·可能性目标识别仿真分析	第77-79页
·仿真模型	第77-78页
·仿真结果分析	第78-79页
·小结	第79-80页
7 结论与展望	第80-83页
·总结	第80-81页
·展望	第81-83页
参考文献	第83-88页
攻读硕士学位期间撰写的论文及科研成果	第88-89页
致谢	第89页