| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第8-10页 |
| ·雷达与 AIS 信息融合研究现状 | 第10-12页 |
| ·论文主要内容与结构安排 | 第12-14页 |
| 第2章 多传感器信息融合技术与应用 | 第14-19页 |
| ·多传感器信息融合技术概述 | 第14-16页 |
| ·信息融合定义与基本原理 | 第14页 |
| ·多传感器信息融合技术发展概况 | 第14-15页 |
| ·多传感器信息融合基本结构模型简述 | 第15-16页 |
| ·多传感器信息融合技术常用方法简述 | 第16-17页 |
| ·多传感器信息融合技术的优缺点简述 | 第17页 |
| ·本章小结 | 第17-19页 |
| 第3章 BP 神经网络的原理及应用 | 第19-27页 |
| ·人工神经网络简介 | 第19-20页 |
| ·人工神经网络发展概况 | 第19-20页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第20页 |
| ·BP 神经网络的基本原理 | 第20-23页 |
| ·BP 神经网络的算法原理 | 第20-22页 |
| ·BP 神经网络的应用步骤 | 第22-23页 |
| ·BP 神经网络小结 | 第23-26页 |
| ·存在的不足 | 第23-24页 |
| ·改进的方向 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第4章 BP 神经网络在雷达与 AIS 信息融合处理中的应用 | 第27-51页 |
| ·引言 | 第27-30页 |
| ·BP 神经网络在信息融合中的应用 | 第27页 |
| ·研究方法概述 | 第27-30页 |
| ·基于 BP 神经网络的目标信息关联模型 | 第30-51页 |
| ·关联模型的建立 | 第30-33页 |
| ·目标关联算法 | 第33-36页 |
| ·仿真及结果分析 | 第36-48页 |
| ·基于实测数据的验证与分析 | 第48-51页 |
| 第5章 基于 BP 神经网络的目标信息合并方法 | 第51-62页 |
| ·合并模型的建立 | 第51-52页 |
| ·雷达与 AIS 目标信息合并仿真实验 | 第52-53页 |
| ·实验结果分析 | 第53-62页 |
| 第6章 结论与展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 附录 | 第68-72页 |
| 在学期间发表的学术论文 | 第72页 |