传感器管理方法研究
| 第一章 绪 论 | 第1-24页 |
| 1．1 引言 | 第10页 |
| 1．2 数据融合技术及其发展 | 第10-16页 |
| 1．2．1 数据融合的定义 | 第12页 |
| 1．2．2 数据融合的特点 | 第12-13页 |
| 1．2．3 数据融合的处理模型 | 第13-14页 |
| 1．2．4 数据融合系统的功能模型 | 第14页 |
| 1．2．5 数据融合系统的结构 | 第14-15页 |
| 1．2．6 数据融合方法 | 第15-16页 |
| 1．3 传感器管理及其现状 | 第16-23页 |
| 1．3．1 传感器管理问题的提出 | 第16-17页 |
| 1．3．2 传感器管理范围 | 第17-18页 |
| 1．3．3 传感器管理功能 | 第18-21页 |
| 1．3．4 传感器管理算法 | 第21-23页 |
| 1．4 论文工作安排 | 第23页 |
| 1．5 总结 | 第23-24页 |
| 第二章 数据融合闭环系统的构成与分析 | 第24-33页 |
| 2．1 引言 | 第24页 |
| 2．2 数据融合闭环系统控制模式的构成 | 第24-25页 |
| 2．3 数据融合闭环系统控制模式的性能分析 | 第25-29页 |
| 2．3．1 传感器子系统的功能、构成 | 第25-26页 |
| 2．3．2 数据融合子系统的功能、构成 | 第26-27页 |
| 2．3．3 决策支持子系统的功能、构成 | 第27-28页 |
| 2．3．4 传感器管理子系统的功能、构成 | 第28-29页 |
| 2．3．5 数据融合闭环系统控制模式的功能分析 | 第29页 |
| 2．4 传感器管理及控制接口 | 第29-31页 |
| 2．5 传感器管理模型 | 第31-32页 |
| 2．6 总结 | 第32-33页 |
| 第三章 数据融合的概率信息模型 | 第33-51页 |
| 3．1 引言 | 第33页 |
| 3．2 状态观测与估计 | 第33-36页 |
| 3．2．1 不确定性的几何表示 | 第33-34页 |
| 3．2．2 贝叶斯规则 | 第34-35页 |
| 3．2．3 经典估计方法 | 第35-36页 |
| 3．3 概率信息组合 | 第36-40页 |
| 3．4 数据融合结构 | 第40页 |
| 3．5 结构与信息更新 | 第40-43页 |
| 3．5．1 单传感器结构 | 第40-41页 |
| 3．5．2 集中处理结构 | 第41页 |
| 3．5．3 分布处理结构 | 第41-43页 |
| 3．6 多传感器状态估计 | 第43-47页 |
| 3．6．1 信息滤波器 | 第43-46页 |
| 3．6．2 分布式信息滤波 | 第46-47页 |
| 3．7 离散状态与目标分类 | 第47-49页 |
| 3．7．1 贝叶斯分类方法 | 第48-49页 |
| 3．7．2 分布式分类方法 | 第49页 |
| 3．8 总结 | 第49-51页 |
| 第四章 传感器管理的基本框架 | 第51-61页 |
| 4．1 引言 | 第51页 |
| 4．2 决策与执行 | 第51-53页 |
| 4．2．1 单信息源决策 | 第51-52页 |
| 4．2．2 多信息源决策 | 第52页 |
| 4．2．3 效用理论 | 第52-53页 |
| 4．3 传感器管理的组成要素 | 第53-56页 |
| 4．3．1 管理的基本概念 | 第53-55页 |
| 4．3．2 信息的效用 | 第55-56页 |
| 4．4 信息特性与作用 | 第56-58页 |
| 4．4．1 概率信息的度量 | 第56-57页 |
| 4．4．2 概率信息更新 | 第57-58页 |
| 4．5 数据融合的信息度量 | 第58-60页 |
| 4．5．1 信息滤波器度量 | 第58-59页 |
| 4．5．2 贝叶斯分类的度量 | 第59-60页 |
| 4．6 总结 | 第60-61页 |
| 第五章 基于线性规划的传感器管理算法 | 第61-71页 |
| 5．1 引言 | 第61页 |
| 5．2 效能函数的建立 | 第61-65页 |
| 5．2．1 目标优先级函数 | 第62-64页 |
| 5．2．2 传感器（或组合）—目标配对函数 | 第64页 |
| 5．2．3 效能函数 | 第64-65页 |
| 5．3 一种传感器资源分配算法 | 第65页 |
| 5．4 一种改进的传感器资源分配算法 | 第65-66页 |
| 5．5 算例仿真 | 第66-70页 |
| 5．5．1 战术任务设定 | 第67页 |
| 5．5．2 仿真方案 | 第67-68页 |
| 5．5．3 仿真结果 | 第68-70页 |
| 5．6 总结 | 第70-71页 |
| 第六章 基于动态规划的传感器管理算法 | 第71-84页 |
| 6．1 引言 | 第71页 |
| 6．2 一种动态检测的传感器管理算法 | 第71-77页 |
| 6．2．1 动态检测问题的建模 | 第71-73页 |
| 6．2．2 互斥假设的动态检测问题 | 第73-75页 |
| 6．2．3 独立假设的动态检测 | 第75-76页 |
| 6．2．4 结论 | 第76-77页 |
| 6．3 一种动态分类的传感器管理算法 | 第77-82页 |
| 6．3．1 数学描述 | 第77-80页 |
| 6．3．2 约束条件的松弛描述 | 第80-81页 |
| 6．3．3 仿真性能分析 | 第81-82页 |
| 6．4 总结 | 第82-84页 |
| 第七章 基于信息熵的传感器管理算法 | 第84-109页 |
| 7．1 引言 | 第84页 |
| 7．2 静止目标检测与分类的优化算法 | 第84-89页 |
| 7．2．1 信息熵、信息增量与传感器管理 | 第84-85页 |
| 7．2．2 信息增量计算与传感器管理算法实现 | 第85-88页 |
| 7．2．3 性能比较分析 | 第88-89页 |
| 7．2．4 讨论 | 第89页 |
| 7．3 运动目标的检测与分类的优化算法 | 第89-94页 |
| 7．3．1 连续离散系统 | 第89-93页 |
| 7．3．2 离散系统 | 第93-94页 |
| 7．4 目标检测、跟踪与识别的优化算法 | 第94-99页 |
| 7．4．1 目标检测信息 | 第94-95页 |
| 7．4．2 目标跟踪信息 | 第95-99页 |
| 7．5 检测、跟踪与分类的优先级 | 第99-106页 |
| 7．5．1 部分排序集合和网格理论 | 第99-100页 |
| 7．5．2 使用POSET计算权重 | 第100-101页 |
| 7．5．3 网格性质 | 第101-103页 |
| 7．5．4 网格灵敏度 | 第103-106页 |
| 7．6 仿真性能分析 | 第106-108页 |
| 7．7 总结 | 第108-109页 |
| 第八章 基于分辨力的传感器管理方法 | 第109-124页 |
| 8．1 引言 | 第109页 |
| 8．2 分辨力函数及其含义 | 第109-110页 |
| 8．3 一种多目标跟踪的传感器分配方法 | 第110-113页 |
| 8．3．1 目标函数与约束条件 | 第110-111页 |
| 8．3．2 线性规划 | 第111-112页 |
| 8．3．3 实例分析 | 第112-113页 |
| 8．4 一种基于IMMKF的传感器分配方法 | 第113-118页 |
| 8．4．1 IMMKF的必要性 | 第114页 |
| 8．4．2 IMMKF的描述 | 第114-116页 |
| 8．4．3 分辨力及信息增量 | 第116-118页 |
| 8．5 一种基于联合多目标概率的传感器分配方法 | 第118-122页 |
| 8．5．1 简介 | 第118页 |
| 8．5．2 联合多目标概率的量测更新 | 第118-120页 |
| 8．5．3 联合多目标概率的转移更新 | 第120-121页 |
| 8．5．4 分辨力增量及传感器管理 | 第121页 |
| 8．5．5 讨论 | 第121-122页 |
| 8．6 仿真性能分析 | 第122-123页 |
| 8．7 总结 | 第123-124页 |
| 第九章 基于有限集合统计的融合算法管理 | 第124-133页 |
| 9．1 引言 | 第124页 |
| 9．2 信息度量方法 | 第124-126页 |
| 9．2．1 有限集合统计与多传感器多目标信息论 | 第124-125页 |
| 9．2．2 信息描述 | 第125-126页 |
| 9．3 有限集合统计 | 第126-128页 |
| 9．3．1 全局后验分布 | 第126-128页 |
| 9．3．2 全局均匀分布 | 第128页 |
| 9．4 多传感器多目标信息论 | 第128-132页 |
| 9．4．1 多传感器多目标信息度量 | 第128-129页 |
| 9．4．2 绝对信息 | 第129-130页 |
| 9．4．3 相对信息 | 第130-131页 |
| 9．4．4 检测、跟踪与识别的信息 | 第131-132页 |
| 9．5 总结 | 第132-133页 |
| 第十章 信息战研究及本文总结与展望 | 第133-143页 |
| 10．1 引言 | 第133页 |
| 10．2 信息战的研究 | 第133-139页 |
| 10．2．1 信息战概论 | 第133-134页 |
| 10．2．2 信息战建模方法 | 第134-135页 |
| 10．2．3 | 第135-137页 |
| 10．2．4 信息战原型系统的构成 | 第137-139页 |
| 10．3 本文工作总结 | 第139-141页 |
| 10．4 研究展望 | 第141-142页 |
| 10．5 总结 | 第142-143页 |
| 参考文献 | 第143-153页 |
| 致 谢 | 第153-154页 |
| 作者在攻读博士学位期间发表的论文 | 第154页 |
