| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 VTS系统及多雷达目标融合算法模型 | 第17-28页 |
| 2.1 VTS系统组成 | 第17-18页 |
| 2.2 VTS多源信息融合技术 | 第18-22页 |
| 2.2.1 VTS多源信息融合结构模型 | 第18-20页 |
| 2.2.2 VTS多源信息融合功能模型 | 第20-22页 |
| 2.3 VTS雷达系统及工作原理 | 第22-26页 |
| 2.3.1 VTS雷达子系统 | 第22-23页 |
| 2.3.2 雷达测距测向原理 | 第23-25页 |
| 2.3.3 雷达探测目标信息 | 第25-26页 |
| 2.4 VTS多雷达目标融合技术 | 第26-27页 |
| 2.4.1 多雷达目标融合的算法模型 | 第26-27页 |
| 2.4.2 多雷达目标融合的优点 | 第27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 多雷达目标融合算法 | 第28-43页 |
| 3.1 坐标转换 | 第28页 |
| 3.2 时间校准 | 第28-33页 |
| 3.2.1 时间校准拉格朗日三点插值法 | 第30页 |
| 3.2.2 最近邻规则中心聚类法 | 第30-31页 |
| 3.2.3 基于最小二乘法准则的插值拟合时间校准法 | 第31-33页 |
| 3.3 航迹关联算法 | 第33-39页 |
| 3.3.1 多因素模糊关联算法 | 第33-37页 |
| 3.3.2 灰色关联度关联算法 | 第37页 |
| 3.3.3 多因素模糊-灰色关联度综合的关联算法 | 第37-39页 |
| 3.4 自适应加权融合算法 | 第39-41页 |
| 3.4.1 最优加权与递推最小二乘法相结合的融合算法 | 第39-41页 |
| 3.4.2 自适应加权融合算法 | 第41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 算法实现与验证 | 第43-58页 |
| 4.1 多雷达单目标融合 | 第43-50页 |
| 4.2 多雷达多目标融合 | 第50-55页 |
| 4.3 仿真分析 | 第55-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 融合效果显示 | 第58-66页 |
| 5.1 信息融合的设计框图 | 第58-60页 |
| 5.2 功能模块的实现 | 第60-62页 |
| 5.2.1 信息解码与存储 | 第60页 |
| 5.2.2 时空校准 | 第60-61页 |
| 5.2.3 航迹关联 | 第61-62页 |
| 5.2.4 航迹融合 | 第62页 |
| 5.3 人机交互界面显示 | 第62-65页 |
| 5.3.1 墨卡托投影正逆变换 | 第62-63页 |
| 5.3.2 平面直角坐标转换为屏幕坐标 | 第63-64页 |
| 5.3.3 融合显示 | 第64-65页 |
| 5.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 结论 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 作者简介 | 第72页 |