| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 信息融合技术研究的历史与现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第10-12页 |
| 第2章 多源信息融合数据预处理及融合方法 | 第12-24页 |
| 2.1 数据处理模式及常用传感器类型 | 第12-15页 |
| 2.1.1 数据处理模式 | 第12-13页 |
| 2.1.2 常用传感器类型 | 第13-15页 |
| 2.2 测量数据的预处理 | 第15-18页 |
| 2.2.1 数据预处理流程和方法 | 第15-18页 |
| 2.3 外弹道数据融合 | 第18-19页 |
| 2.3.1 实时、准实时数据融合 | 第18-19页 |
| 2.3.2 事后数据融合 | 第19页 |
| 2.4 多测元分类及其权值估计 | 第19-22页 |
| 2.5 布站几何对融合精度的影响 | 第22-23页 |
| 2.6 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 弹道跟踪的非线性滤波方法 | 第24-41页 |
| 3.1 机动目标运动模型 | 第24-28页 |
| 3.1.1 匀速（CV）与匀加速（CA）模型 | 第24-25页 |
| 3.1.2 一阶时间相关模型（Singer 模型） | 第25页 |
| 3.1.3 当前统计模型（CS） | 第25-26页 |
| 3.1.4 交互式多模型（IMM） | 第26-28页 |
| 3.2 非线性滤波方法 | 第28-34页 |
| 3.2.1 扩展卡尔曼滤波方法（EKF） | 第28-30页 |
| 3.2.2 基于无迹变换的卡尔曼滤波方法（UKF） | 第30-32页 |
| 3.2.3 混合卡尔曼粒子滤波方法（MKPF） | 第32-34页 |
| 3.3 几种非线性滤波方法仿真应用 | 第34-40页 |
| 3.3.1 状态模型 | 第34-35页 |
| 3.3.2 测量方程 | 第35-37页 |
| 3.3.3 融合处理步骤 | 第37-38页 |
| 3.3.4 CS+MKPF 应用实例 | 第38-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于多源信息融合实测高精度弹道构建方法仿真应用 | 第41-49页 |
| 4.1 数据预处理 | 第41-43页 |
| 4.2 数据处理结果 | 第43-45页 |
| 4.3 4 台高精度测速雷达融合利用方法 | 第45-46页 |
| 4.4 最优几何布站方法应用 | 第46-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 个人简历 | 第56页 |
