摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-8页 |
目录 | 第8-11页 |
图录 | 第11-12页 |
表录 | 第12-13页 |
第一章 绪论 | 第13-20页 |
·课题研究的目的和意义 | 第13-14页 |
·国内外研究现状 | 第14-18页 |
·机动目标模型研究现状 | 第14-15页 |
·机动目标状态估计算法研究现状 | 第15-18页 |
·本论文结构安排 | 第18-19页 |
·本章小结 | 第19-20页 |
第二章 导弹系统模型 | 第20-27页 |
·制导系统数学模型 | 第20页 |
·导弹动力学及运动学方程 | 第20-24页 |
·导弹质心运动的动力学方程 | 第21页 |
·导弹绕质心转动的动力学方程 | 第21-22页 |
·导弹运动学方程 | 第22-23页 |
·联系方程及实用性导弹六自由度方程组[5] | 第23-24页 |
·主动雷达导引头模型 | 第24-26页 |
·主动雷达导引头组成及工作原理 | 第24-25页 |
·主动雷达导引头目标信息获取 | 第25-26页 |
·本章小结 | 第26-27页 |
第三章 机动目标模型研究 | 第27-42页 |
·引言 | 第27页 |
·匀速运动模型(Constant velocity Model,CVM) | 第27-28页 |
·匀加速运动模型(Constant Acceleration Model,CAM) | 第28-29页 |
·匀速转弯运动模型(Constant Turn Model,CTM) | 第29-31页 |
·一阶时间相关模型(Singer 模型) | 第31-34页 |
·“当前”统计模型 | 第34-36页 |
·机动加速度的“当前”概率密度 | 第34-35页 |
·机动加速度的非零均值时间相关模型 | 第35-36页 |
·机动目标的状态方程 | 第36页 |
·三维螺旋机动目标模型 | 第36-41页 |
·螺旋机动目标运动的描述 | 第37-38页 |
·机动加速度统计模型 | 第38-39页 |
·机动加速度时间相关模型 | 第39-40页 |
·螺旋机动目标状态方程 | 第40-41页 |
·本章小结 | 第41-42页 |
第四章 目标状态估计算法研究 | 第42-72页 |
·引言 | 第42-43页 |
·卡尔曼滤波算法(Kalman Filter KF) | 第43-47页 |
·连续时间系统卡尔曼滤波 | 第43-44页 |
·离散时间系统卡尔曼滤波 | 第44-47页 |
·转换坐标卡尔曼滤波算法(CMKF) | 第47-49页 |
·推广卡尔曼滤波算法(EKF) | 第49-51页 |
·推广卡尔曼滤波算法(EKF)的改进 | 第51-56页 |
·衰减记忆扩展卡尔曼滤波算法 | 第51-53页 |
·补偿线性化误差算法(PTLKF) | 第53-55页 |
·强跟踪滤波器算法(STF) | 第55-56页 |
·滤波算法仿真与分析 | 第56-71页 |
·三维螺旋机动状态模型及加速度方差自适应算法 | 第56-60页 |
·状态模型的线性化 | 第57-58页 |
·状态模型的离散化 | 第58-60页 |
·加速度方差自适应算法 | 第60页 |
·导引头雷达观测方程 | 第60-63页 |
·基于加速度方差自适应算法的非线性滤波算法 | 第63-65页 |
·滤波算法仿真分析 | 第65-67页 |
·非全测状态下仿真分析 | 第67-71页 |
·本章小结 | 第71-72页 |
第五章 交互式多模型算法研究 | 第72-80页 |
·引言 | 第72页 |
·IMM 算法的基本原理 | 第72-74页 |
·IMM 算法的步骤 | 第74-75页 |
·交互式多模型算法仿真 | 第75-79页 |
·交互式多模型的建立 | 第75-76页 |
·仿真结果及分析 | 第76-79页 |
·本章小结 | 第79-80页 |
第六章 最优末制导律研究 | 第80-90页 |
·引言 | 第80页 |
·末制导状态模型 | 第80-82页 |
·最优末制导律研究 | 第82-84页 |
·数字仿真分析 | 第84-89页 |
·仿真条件 | 第84-85页 |
·仿真结果分析 | 第85-89页 |
·本章小结 | 第89-90页 |
第七章 结束语 | 第90-91页 |
·主要工作与创新点 | 第90页 |
·后续研究工作 | 第90-91页 |
参考文献 | 第91-94页 |
致谢 | 第94-95页 |
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第95-97页 |