| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外发展现状 | 第8-11页 |
| ·时间配准算法研究的发展 | 第9页 |
| ·空间配准算法研究的发展 | 第9-10页 |
| ·图像融合算法研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文工作及章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 时间配准技术基本理论与方法概述 | 第13-25页 |
| ·建立目标的运动模型 | 第14页 |
| ·时间配准频率选择 | 第14-16页 |
| ·时间配准的三种常用算法 | 第16-20页 |
| ·实验仿真分析 | 第20-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 多传感器时间配准方法研究 | 第25-43页 |
| 3.l 引言 | 第25页 |
| ·基于 CA 运动模型的内插外推法 | 第25-31页 |
| ·基于 CA 模型改进内插外推法 | 第27-28页 |
| ·仿真实验 | 第28-29页 |
| ·配准误差分析 | 第29-31页 |
| ·基于矢量卡尔曼滤波的时间配准 | 第31-37页 |
| ·矢量卡尔曼滤波基础知识 | 第32-33页 |
| ·基于矢量卡尔曼滤波改进时间配准方法 | 第33-35页 |
| ·仿真实验 | 第35-37页 |
| ·基于扩展卡尔曼滤波的改进时间配准算法 | 第37-42页 |
| ·扩展卡尔曼滤波基础知识 | 第37-38页 |
| ·基于扩展卡尔曼滤波改进时间配准 | 第38-40页 |
| ·仿真实验 | 第40-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第四章 多平台多传感器空间配准方法研究 | 第43-67页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·基于 ECEF 的广义最小二乘误差配准技术 | 第43-52页 |
| ·地理坐标系的转换 | 第43-44页 |
| ·配准算法推导 | 第44-47页 |
| ·基于 ECEF-GLS 的空间配准算法误差分析 | 第47-48页 |
| ·仿真实验 | 第48-52页 |
| ·基于地心坐标系的传感器精确极大似然配准算法 | 第52-60页 |
| ·配准算法的推导 | 第52-54页 |
| ·基于 ECEF-EML 空间配准算法推导 | 第54-57页 |
| ·仿真实验 | 第57-58页 |
| ·不同空间配准算法性能对比 | 第58-60页 |
| ·基于 UKF(Unscented Kalman Filter)滤波法空间配准 | 第60-65页 |
| ·UKF 滤波基础知识 | 第60-61页 |
| ·ECEF-UKF 配准算法推导 | 第61-63页 |
| ·仿真实验 | 第63-65页 |
| ·小结 | 第65-67页 |
| 第五章 多尺度、多分辨率图像融合技术及评价 | 第67-77页 |
| ·图像融合概述 | 第67-68页 |
| ·基于 Lap lace 金字塔分解的图像融合 | 第68-69页 |
| ·基于小波变换的图像融合 | 第69-70页 |
| ·基于 Contour let 变换的图像融合 | 第70-71页 |
| ·图像融合效果评价 | 第71-75页 |
| ·评价参数定义 | 第71-72页 |
| ·仿真实验分析 | 第72-75页 |
| ·小结 | 第75-77页 |
| 第六章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-87页 |
| 研究成果 | 第87-88页 |