多传感器智能系统信息融合理论及应用
| 论文摘要(中文) | 第1-7页 |
| 论文摘要(英文) | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-20页 |
| ·多传感器系统信息融合的研究意义 | 第9-10页 |
| ·多传感器系统信息融合的概念 | 第10-14页 |
| ·多传感器系统信息融合的发展 | 第14-15页 |
| ·多传感器系统信息融合的应用 | 第15-18页 |
| ·本文的研究内容 | 第18-20页 |
| 第二章 多传感器信息融合的基本内容 | 第20-36页 |
| ·多传感器系统信息融合的基本结构 | 第20-24页 |
| ·传感器模型的建立 | 第24-28页 |
| ·多传感器系统信息融合的方法 | 第28-31页 |
| ·多传感器系统信息融合的拓朴结构 | 第31-36页 |
| 第三章 多传感器系统定性信息融合 | 第36-48页 |
| ·证据决策理论 | 第36-39页 |
| ·多传感器定性信息的融合 | 第39-41页 |
| ·目标集压缩 | 第41-45页 |
| ·基于模糊集的传感器定性信息融合 | 第45-47页 |
| ·结语 | 第47-48页 |
| 第四章 多传感器系统定量信息融合 | 第48-57页 |
| ·引言 | 第48-49页 |
| ·概率密度函数的估计 | 第49-52页 |
| ·决策函数的定义 | 第52-54页 |
| ·超声波测距实验 | 第54-56页 |
| ·结语 | 第56-57页 |
| 第五章 多传感器动态系统信息融合 | 第57-84页 |
| ·引言 | 第57-59页 |
| ·传感器局部状态信息估计 | 第59-62页 |
| ·模型监控 | 第62-65页 |
| ·传感器信息中心融合 | 第65-68页 |
| ·多模态动态系统的信息融合 | 第68-76页 |
| ·仿真结果 | 第76-83页 |
| ·结语 | 第83-84页 |
| 第六章 多传感器系统信息鲁棒融合 | 第84-101页 |
| ·问题的提出 | 第84-85页 |
| ·LUO传感器信息一致性融合 | 第85-88页 |
| ·两传感器系统信息鲁棒融合 | 第88-91页 |
| ·多传感器系统信息鲁棒融合 | 第91-94页 |
| ·改进算法 | 第94-97页 |
| ·多维数据的处理 | 第97-98页 |
| ·对比实验 | 第98-100页 |
| ·结论 | 第100-101页 |
| 第七章 多超声波传感器定位系统 | 第101-114页 |
| ·引言 | 第101-102页 |
| ·超声波传感器测距 | 第102-105页 |
| ·三超声波传感器定位系统 | 第105-110页 |
| ·在移动机器人上的应用 | 第110-113页 |
| ·结语 | 第113-114页 |
| 第八章 结束语 | 第114-117页 |
| 致谢 | 第117-118页 |
| 博士期间发表论文 | 第118-119页 |
| 参考文献 | 第119-130页 |
| 参考书 | 第130-131页 |
