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第1章 网络中心战下海战场数据融合概述1

1.1 海战场数据融合的定义3

1.1.1 数据融合来源3

1.1.2 网络中心战下海战场数据融合定义5

1.2 战场数据融合的历史与现状7

1.2.1 数据融合的历史7

1.2.2 国内研究现状9

1.2.3 国外研究现状11

1.3 海战场协同作战中数据融合的关键问题和技术14

1.3.1 战场协同作战过程中数据融合关键问题14

1.3.2 战场协同作战过程中数据融合关键技术16

1.4 本书结构19

参考文献20

第2章 海战场数据融合系统功能和结构模型23

2.1 海战场协同作战样式的转变23

2.1.1 “网络中心战”的提出23

2.1.2 “网络中心战”的构成23

2.1.3 “网络中心战”的本质25

2.2 美国海军“网络中心战”相关项目概况26

2.2.1 CEC项目26

2.2.2 TCN项目27

2.2.3 SIAP28

2.2.4 经验和启示31

2.3 战场数据融合模型32

2.3.1 数据融合系统的功能模型32

2.3.2 数据融合系统的结构模型36

2.4 海战场分布式融合体系结构设计42

2.4.1 信息流程分析43

2.4.2 坐标系选择45

2.4.3 海战场协同作战分布式融合体系结构设计51

2.5 小结56

参考文献56

第3章 海战场目标跟踪模型与滤波58

3.1 海战场目标运动模型59

3.1.1 直角坐标系下常用目标运动模型59

3.1.2 大地坐标系下目标运动模型62

3.2 海战场传感器观测模型65

3.2.1 二维观测模型66

3.2.2 三维观测模型67

3.3 海战场常用非线性目标跟踪滤波方法68

3.3.1 扩展卡尔曼滤波算法69

3.3.2 无迹卡尔曼滤波算法70

3.3.3 容积卡尔曼滤波算法72

3.3.4 粒子滤波算法74

3.4 基于大地坐标系下跟踪滤波算法仿真测试床75

3.4.1 仿真测试床75

3.4.2 典型仿真场景76

3.4.3 仿真试验78

3.5 小结86

参考文献86

第4章 海战场协同作战中融合算法89

4.1 海战场常用航迹融合算法89

4.1.1 简单航迹融合算法89

4.1.2 协方差加权航迹融合算法90

4.2 舰艇编队分布式融合算法设计91

4.2.1 基于信息滤波器融合算法91

4.2.2 协方差交集融合算法95

4.2.3 仿真试验97

4.3 海战场基于交互式模型的分布式融合算法100

4.3.1 算法设计101

4.3.2 算法步骤103

4.3.3 仿真试验104

4.4 海战场无迹粒子滤波的分布式融合算法107

4.4.1 算法设计107

4.4.2 算法步骤107

4.4.3 仿真试验109

4.5 小结114

参考文献114

第5章 海战场协同作战中无序量测融合方法116

5.1 海战场无序量测融合问题概述116

5.2 海战场无序量测主要处理方法118

5.2.1 常见无序量测算法分析118

5.2.2 海战场无序量测算法设计分析119

5.3 “前向预测”无迹卡尔曼无序量测算法119

5.3.1 算法设计119

5.3.2 算法性能分析122

5.3.3 算法存储空间分析123

5.4 仿真试验124

5.5 小结126

参考文献127

第6章 海战场分布式传感器网络智能协同感知算法129

6.1 网络中心战下传感器网络资源管理129

6.1.1 网络中心战下传感器网络资源管理的转变129

6.1.2 美军网络中心战下传感器网络资源管理132

6.2 海战场传感器网络资源管理体系结构133

6.2.1 传感器网络资源管理体系结构133

6.2.2 传感器管理内容、功能及作用136

6.3 基于分布式传感器网络智能协同感知实例139

6.3.1 问题描述140

6.3.2 算法设计142

6.3.3 仿真试验148

6.4 小结155

参考文献155

第7章 海战场传感器网络协作目标监测方法158

7.1 引言158

7.2 基于能量距离的网络分簇算法研究159

7.2.1 相关模型159

7.2.2 低功耗自适应分簇路由协议160

7.2.3 基于改进型粒子群优化的分簇协议（PSO-CH）161

7.3 面向目标跟踪的海战场传感器网络动态分簇算法164

7.3.1 簇头竞选165

7.3.2 簇成员加入165

7.3.3 簇重组166

7.3.4 仿真及性能评估166

7.4 基于粒子滤波的海战场传感器网络跟踪算法168

7.4.1 跟踪算法具体步骤168

7.4.2 仿真试验及分析169

7.5 小结172

参考文献173