论文目录 | |
第1章 绪论 | 第1-17
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1.1 问题的引出 | 第8-9
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1.2 AIS产生的背景及目前国内外的发展状况~[22][23][54][55][56][57][58] | 第9-12
页 |
1.2.1 产生背景 | 第9-10
页 |
1.2.2 AIS目前在国内外的发展状况 | 第10-12
页 |
1.3 AIS和雷达系统信息融合的必要性 | 第12-13
页 |
1.4 AIS与雷达数据融合的意义~[23][25][26] | 第13-15
页 |
1.5 本文的主要研究内容 | 第15
页 |
1.6 主要研究成果 | 第15-16
页 |
1.7 本文的结构 | 第16-17
页 |
第2章 技术基础 | 第17-33
页 |
2.1 航海雷达的工作原理~[9][13][14][15][17][18][19][20][21] | 第17-19
页 |
2.1.1 雷达的测距、测向原理 | 第17-18
页 |
2.1.2 雷达的组成及其工作原理 | 第18-19
页 |
2.1.3 雷达在航海上的应用 | 第19
页 |
2.2 船用自动识别系统 AIS~[25][26][53][54][55][56][57][58] | 第19-25
页 |
2.2.1 AIS的基本功能 | 第20
页 |
2.2.2 AIS的组成和原理 | 第20-22
页 |
2.2.3 AIS的标准 | 第22-25
页 |
2.3 可拓学理论~[1][2][3][4][5][6][50] | 第25-27
页 |
2.3.1 可拓学的研究对象 | 第25
页 |
2.3.2 物元理论 | 第25-26
页 |
2.3.3 关联函数及关联度 | 第26-27
页 |
2.3.4 可拓评价方法~[1][2][7][33][42][43][44][45][46][47][48][49] | 第27
页 |
2.4 数据融合理论~[8][10][11][27][40] | 第27-33
页 |
2.4.1 数据融合的定义和意义 | 第27-28
页 |
2.4.2 数据融合的基本原理 | 第28
页 |
2.4.3 数据融合技术的应用领域 | 第28
页 |
2.4.4 数据融合所采用的主要技术 | 第28-29
页 |
2.4.5 数据融合的主要内容 | 第29-33
页 |
第3章 AIS和雷达目标航迹的数据融合 | 第33-41
页 |
3.1 模型的建立 | 第33-34
页 |
3.2 AIS和雷达目标航迹相关的判定 | 第34-40
页 |
3.2.1 空间数据校准 | 第34-36
页 |
3.2.2 时间校准即确定相同的采样时刻 | 第36-39
页 |
3.2.3 航迹相关 | 第39-40
页 |
3.3 AIS和雷达目标位置数据点迹合并 | 第40-41
页 |
第4章 仿真实验及可拓评价 | 第41-60
页 |
4.1 AIS与雷达目标航迹相关判定实验 | 第41-45
页 |
4.2 基于两种采样时刻算法的数据融合实验 | 第45-49
页 |
4.2.1 基于时刻采样算法1的融合实验 | 第45-47
页 |
4.2.2 基于时刻采样算法2的融合实验 | 第47-49
页 |
4.3 基于两种采样算法的误差实验 | 第49-54
页 |
4.4 仿真结论 | 第54-55
页 |
4.5 融合信息的物元表示及可拓评价 | 第55-60
页 |
4.5.1 可拓信息~[34][35][36][37][38] | 第55
页 |
4.5.2 信息物元的基本概念 | 第55-56
页 |
4.5.3 融合信息的物元表示 | 第56
页 |
4.5.4 AIS和雷达数据融合算法的可拓评价~[33][42][43][44][45][46][47][48][49] | 第56-60
页 |
第5章 结论 | 第60-61
页 |
5.1 本文主要研究成果 | 第60
页 |
5.2 有待进一步研究的问题 | 第60-61
页 |
攻读学位期间公开发表的论文 | 第61-62
页 |
致谢 | 第62-63
页 |
参考文献 | 第63-67
页 |
研究生履历 | 第67
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