| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| ·航迹融合的定义和研究意义 | 第9-10页 |
| ·航迹融合的定义 | 第9-10页 |
| ·航迹融合的研究意义 | 第10页 |
| ·航迹融合与信息融合系统的功能模型和结构模型的关系 | 第10-14页 |
| ·航迹融合与信息融合系统功能模型的关系 | 第10-12页 |
| ·航迹融合与信息融合系统结构模型的关系 | 第12-14页 |
| ·信息融合技术及航迹融合算法的发展现状 | 第14-18页 |
| ·信息融合技术的发展情况 | 第14-17页 |
| ·信息融合技术在军事领域的发展 | 第14-15页 |
| ·信息融合技术的在国内外学术领域的发展 | 第15-16页 |
| ·信息融合技术在民用领域的发展 | 第16-17页 |
| ·航迹融合算法的发展现状 | 第17-18页 |
| ·论文的主要内容及章节的安排 | 第18-19页 |
| 第二章 航迹融合基础 | 第19-31页 |
| ·卡尔曼滤波算法 | 第19-21页 |
| ·机动目标"当前"统计模型 | 第21-23页 |
| ·椭球跟踪门 | 第23-25页 |
| ·时空配准 | 第25-26页 |
| ·时间配准 | 第25-26页 |
| ·空间配准 | 第26页 |
| ·SINGER模型与"当前"统计模型仿真比较 | 第26-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 分布式信息融合系统中的航迹关联 | 第31-37页 |
| ·基于模糊数学的航迹关联算法 | 第31-33页 |
| ·模糊控制理论和模糊因素集 | 第31-32页 |
| ·基于模糊聚类分析的航迹关联算法思想 | 第32页 |
| ·基于模糊综合函数的航迹关联算法思想 | 第32-33页 |
| ·基于统计学的航迹关联算法 | 第33-36页 |
| ·加权航迹关联算法 | 第33-34页 |
| ·修正加权航迹关联算法 | 第34页 |
| ·序贯航迹关联算法 | 第34-36页 |
| ·基于小波变换的航迹关联算法思想 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 分布式信息融合系统中的航迹融合 | 第37-49页 |
| ·航迹状态估计融合处理结构 | 第37-38页 |
| ·航迹融合中的相关估计误差问题 | 第38-39页 |
| ·几种传统航迹融合算法 | 第39-44页 |
| ·简单凸组合航迹融合算法 | 第39-40页 |
| ·互协方差组合航迹融合算法 | 第40页 |
| ·自适应航迹融合算法 | 第40-41页 |
| ·分层融合航迹融合算法 | 第41-42页 |
| ·协方差交叉航迹融合算法 | 第42-43页 |
| ·其他航迹融合算法 | 第43页 |
| ·传统航迹融合算法性能比较结论 | 第43-44页 |
| ·简单凸组合航迹融合算法(CC)仿真 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 ELMAN神经网络补偿的航迹融合算法 | 第49-61页 |
| ·ELMAN神经网络 | 第49-53页 |
| ·ELMAN神经网络结构 | 第49-50页 |
| ·ELMAN神经网络的数学模型 | 第50页 |
| ·ELMAN神经网络的学习算法 | 第50-52页 |
| ·ELMAN神经网络和BP神经网络仿真比较 | 第52-53页 |
| ·ELMAN神经网络补偿的航迹融合算法 | 第53-59页 |
| ·算法设计思想 | 第53-54页 |
| ·数学根据 | 第54-55页 |
| ·仿真原理图 | 第55页 |
| ·实验仿真与分析 | 第55-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·总结 | 第61页 |
| ·展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第69页 |