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        基于神經網絡的多傳感器融合方法研究
         
             論文目錄
         
        摘要第4-5頁
        Abstract第5頁
        1 緒論第9-16頁
            1.1 研究背景與意義第9-10頁
            1.2 多傳感器融合技術發展現狀第10-14頁
                1.2.1 機動目標跟蹤研究現狀第10-12頁
                1.2.2 多傳感器融合研究現狀第12-13頁
                1.2.3 神經網絡的研究現狀第13-14頁
            1.3 主要研究內容第14-15頁
            1.4 論文的結構安排第15-16頁
        2 多傳感器融合系統理論基礎第16-28頁
            2.1 常用坐標系及其轉換第16-19頁
                2.1.1 融合跟蹤系統常用坐標系第16-17頁
                2.1.2 坐標系轉換公式第17-19頁
            2.2 卡爾曼濾波器第19-20頁
            2.3 協方差交叉融合第20-21頁
            2.4 機動目標的運動模型第21-23頁
                2.4.1 常速度模型第21-22頁
                2.4.2 常加速度模型第22頁
                2.4.3 Singer模型第22-23頁
                2.4.4 轉彎模型第23頁
            2.5 多傳感器融合的功能模型第23-25頁
            2.6 多傳感器融合的處理結構第25-28頁
                2.6.1 集中式融合處理結構第25-26頁
                2.6.2 分布式融合處理結構第26頁
                2.6.3 混合式融合處理結構第26-28頁
        3 基于UKF和 Elman神經網絡的多傳感器融合算法第28-43頁
            3.1 引言第28-29頁
            3.2 Elman神經網絡第29-30頁
                3.2.1 網絡特點第29頁
                3.2.2 網絡結構第29-30頁
            3.3 無跡卡爾曼濾波器第30-34頁
                3.3.1 無跡變換第30-33頁
                3.3.2 濾波算法實現第33-34頁
            3.4 基于UKF和Elman神經網絡的融合算法第34-37頁
                3.4.1 觀測目標的運動模型修正第34-35頁
                3.4.2 序貫形式的協方差交叉融合算法第35頁
                3.4.3 Elman神經網絡的結構設計第35-36頁
                3.4.4 算法流程描述第36-37頁
            3.5 仿真分析第37-41頁
                3.5.1 仿真場景第37-38頁
                3.5.2 實驗與分析第38-41頁
            3.6 本章小結第41-43頁
        4 基于IMM和 RBF神經網絡的多傳感器異步融合算法第43-63頁
            4.1 引言第43-44頁
            4.2 序貫融合第44-45頁
            4.3 交互多模型濾波算法第45-47頁
            4.4 RBF神經網絡第47-51頁
                4.4.1 徑向基函數第47-48頁
                4.4.2 網絡結構第48-49頁
                4.4.3 學習方法第49-51頁
            4.5 基于IMM和 RBF神經網絡的融合算法第51-55頁
                4.5.1 采樣描述第51-52頁
                4.5.2 RBF網絡設計第52-53頁
                4.5.3 算法流程第53-55頁
            4.6 仿真分析第55-62頁
                4.6.1 仿真場景第55-56頁
                4.6.2 實驗與分析第56-62頁
            4.7 本章小結第62-63頁
        5 多雷達航跡融合仿真平臺設計與實現第63-69頁
            5.1 系統總體框架設計第63-65頁
                5.1.1 輸入模塊第63-64頁
                5.1.2 配置模塊第64頁
                5.1.3 融合模塊第64頁
                5.1.4 顯示模塊第64-65頁
                5.1.5 統計模塊第65頁
                5.1.6 存儲模塊第65頁
            5.2 仿真環境第65-66頁
                5.2.1 軟件環境第65頁
                5.2.2 硬件環境第65-66頁
            5.3 系統測試第66-67頁
            5.4 本章小結第67-69頁
        6 總結和展望第69-71頁
            6.1 主要成果第69頁
            6.2 未來展望第69-71頁
        致謝第71-72頁
        參考文獻第72-77頁
        附錄第77頁

         
         
        論文編號BS4726200,這篇論文共77
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