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主动雷达目标状态估计算法研究

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

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