| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题背景与意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·课题研究目标与研究内容 | 第13页 |
| ·本文的主要内容和安排 | 第13-14页 |
| 第2章 多传感器信息融合系统简介 | 第14-24页 |
| ·多传感器信息融合的定义 | 第14页 |
| ·信息融合的分类 | 第14-15页 |
| ·信息融合的功能模型 | 第15-16页 |
| ·信息融合的主要方法 | 第16-18页 |
| ·信息融合的算法 | 第18-20页 |
| ·信息融合系统性能评估 | 第20-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于PARETO最优的信息融合算法管理系统多目标决策 | 第24-50页 |
| ·信息融合算法管理系统算法特性分析 | 第24-30页 |
| ·门限算法分析 | 第24-26页 |
| ·点关联算法分析 | 第26-27页 |
| ·滤波算法分析 | 第27-28页 |
| ·航迹关联算法分析 | 第28-29页 |
| ·航迹融合算法分析 | 第29-30页 |
| ·单目标决策支持方法 | 第30页 |
| ·多目标决策问题原理与解决方法 | 第30-33页 |
| ·多目标决策问题原理 | 第31-32页 |
| ·多目标决策问题解决方法 | 第32-33页 |
| ·信息融合算法管理系统多目标决策模型建立 | 第33-36页 |
| ·基于PARETO最优的信息融合算法管理系统多目标决策 | 第36-46页 |
| ·多目标决策初始化 | 第36-37页 |
| ·初始种群的产生与函数赋值 | 第37-39页 |
| ·快速非支配排序 | 第39-41页 |
| ·遗传操作 | 第41-43页 |
| ·确立非支配前端 | 第43-44页 |
| ·拥挤距离排序 | 第44-46页 |
| ·多目标决策实验结果分析 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 基于分布函数精英保留策略的NSGA-Ⅱ算法 | 第50-65页 |
| ·NSGA-Ⅱ算法精英保留机制策略 | 第50-52页 |
| ·基于分布函数精英保留策略的NSGA-Ⅱ算法 | 第52-55页 |
| ·带有分布函数的精英保留策略 | 第52-54页 |
| ·基于分布函数精英保留策略的NSGA-Ⅱ算法实现过程 | 第54-55页 |
| ·基于分布函数精英保留策略的NSGA-Ⅱ算法仿真与性能分析 | 第55-58页 |
| ·多目标遗传算法性能评估指标与测试函数 | 第55-56页 |
| ·多样性性能分析 | 第56-58页 |
| ·引入分布精英保留策略的信息融合算法管理系统多目标决策 | 第58-63页 |
| ·多目标决策模型与实验方法 | 第58-60页 |
| ·多目标决策实验结果分析 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第5章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
