| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第16-18页 |
| 1.2.1 外辐射源雷达 | 第16-17页 |
| 1.2.2 航迹融合 | 第17-18页 |
| 1.3 论文主要工作和内容安排 | 第18-21页 |
| 1.3.1 实验数据的介绍 | 第18-19页 |
| 1.3.2 论文的内容安排 | 第19页 |
| 1.3.3 论文的创新点 | 第19-21页 |
| 第二章 多传感器融合理论 | 第21-31页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 多传感器融合系统功能模型 | 第21-22页 |
| 2.3 多传感器融合系统分类 | 第22-24页 |
| 2.3.1 集中式 | 第22-23页 |
| 2.3.2 分布式 | 第23-24页 |
| 2.4 多传感器分布式融合 | 第24-29页 |
| 2.4.1 基于状态估计值的融合结构 | 第24-26页 |
| 2.4.2 外辐射源雷达组网融合优势 | 第26-27页 |
| 2.4.3 分布式融合的关键问题 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 航迹关联 | 第31-41页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 基于统计的航迹关联方法 | 第31-37页 |
| 3.2.1 加权和修正航迹关联算法 | 第31-33页 |
| 3.2.2 基于序贯处理的航迹关联 | 第33-35页 |
| 3.2.3 基于统计双门限的航迹关联 | 第35-37页 |
| 3.3 关联性能度量方法 | 第37-38页 |
| 3.3.1 度量准则 | 第37-38页 |
| 3.3.2 漏关联概率估算 | 第38页 |
| 3.4 基于仿真数据的关联方法分析 | 第38-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 外辐射源雷达航迹融合方法 | 第41-65页 |
| 4.1 引言 | 第41-42页 |
| 4.2 有/无记忆航迹融合方法 | 第42-49页 |
| 4.2.1 无记忆航迹融合方法 | 第42-44页 |
| 4.2.2 有记忆航迹融合方法 | 第44-49页 |
| 4.3 基于时变定位误差的解相关分布式卡尔曼滤波方法 | 第49-53页 |
| 4.3.1 分布式外辐射源雷达系统定位误差分析 | 第49-50页 |
| 4.3.2 改进的解相关分布式卡尔曼滤波航迹融合算法 | 第50-53页 |
| 4.4 实验与分析 | 第53-63页 |
| 4.4.1 分布式外辐射源雷达探测系统GDOP | 第53-55页 |
| 4.4.2 基于仿真数据的融合方法对比 | 第55-61页 |
| 4.4.3 基于实测数据的融合方法验证 | 第61-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 作者简介 | 第73-74页 |