| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第11-13页 |
| 1.2.1 数据关联算法研究现状及分析 | 第11-12页 |
| 1.2.2 空时偏差配准研究现状及分析 | 第12-13页 |
| 1.3 难点和尚待解决的问题 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的主要工作与内容安排 | 第14-16页 |
| 第2章 状态估计及偏差配准基本方法 | 第16-25页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 系统模型 | 第16-17页 |
| 2.3 状态估计方法 | 第17-21页 |
| 2.3.1 卡尔曼滤波 | 第17-19页 |
| 2.3.2 不敏卡尔曼滤波 | 第19-20页 |
| 2.3.3 滤波初始化 | 第20-21页 |
| 2.4 批处理及序贯处理方法 | 第21-23页 |
| 2.4.1 批处理方法 | 第22页 |
| 2.4.2 序贯处理方法 | 第22-23页 |
| 2.5 空时偏差配准的扩维法 | 第23-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于多维分配的数据关联算法 | 第25-37页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 多维分配问题模型的构建 | 第25-28页 |
| 3.3 多维分配问题的求解 | 第28-31页 |
| 3.3.1 约束松弛过程 | 第28-30页 |
| 3.3.2 约束实施及乘子更新过程 | 第30-31页 |
| 3.4 多目标航迹更新 | 第31-32页 |
| 3.5 仿真结果 | 第32-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 多传感器空时偏差配准算法 | 第37-75页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 数据率相同多传感器系统空时偏差配准模型 | 第37-38页 |
| 4.3 数据率不同多传感器系统空时偏差配准模型 | 第38-43页 |
| 4.3.1 空时偏差与目标状态联合估计的批处理模型 | 第39-40页 |
| 4.3.2 空时偏差与目标状态联合估计的序贯处理模型 | 第40-43页 |
| 4.4 数据率未知多传感器系统空时偏差配准模型 | 第43-45页 |
| 4.5 多传感器系统多目标空时偏差配准模型 | 第45-46页 |
| 4.6 仿真结果 | 第46-73页 |
| 4.6.1 数据率相同多传感器系统空时偏差配准仿真 | 第46-56页 |
| 4.6.2 数据率不同多传感器系统空时偏差配准仿真 | 第56-67页 |
| 4.6.3 数据率未知多传感器系统空时偏差配准仿真 | 第67-73页 |
| 4.7 本章小结 | 第73-75页 |
| 结论 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第81-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
