| 摘要 | 第9-10页 |
| Abstract | 第10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 态势估计的研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 态势估计的研究意义 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 主要研究内容及论文组织结构 | 第14-18页 |
| 1.3.1 论文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 论文的组织结构 | 第15-18页 |
| 第二章 态势估计理论研究 | 第18-31页 |
| 2.1 态势估计功能模型 | 第18-21页 |
| 2.1.1 态势估计的功能 | 第18-19页 |
| 2.1.2 态势估计三级功能模型 | 第19-21页 |
| 2.2 态势估计元素的形式化表示 | 第21-24页 |
| 2.2.1 态势要素 | 第21页 |
| 2.2.2 态势元素的知识表示 | 第21-24页 |
| 2.3 态势估计中的不确定性处理 | 第24-25页 |
| 2.4 态势估计的模板 | 第25-29页 |
| 2.4.1 态势估计模板 | 第25-26页 |
| 2.4.2 低层次的事件检测 | 第26-28页 |
| 2.4.3 高层次的计划识别 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 基于聚类的战场目标分群 | 第31-41页 |
| 3.1 态势估计中的目标分群 | 第31页 |
| 3.2 聚类算法 | 第31-35页 |
| 3.2.1 K-means算法 | 第32-33页 |
| 3.2.2 GEWCKM算法 | 第33-35页 |
| 3.3 改进的基于熵权重的重心稳定聚类算法实验验证 | 第35-39页 |
| 3.3.1 目标分群模型的建立 | 第35-37页 |
| 3.3.2 改进的重心稳定算法聚类分群 | 第37-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 战场事件与作战态势模板的匹配 | 第41-57页 |
| 4.1 战场事件与态势模板的构建 | 第41-51页 |
| 4.1.1 战场事件的表示 | 第41-48页 |
| 4.1.2 作战态势模板的建立 | 第48-51页 |
| 4.2 作战态势模板与事件的匹配 | 第51-56页 |
| 4.2.1 作战态势模板与战场事件的匹配 | 第51-55页 |
| 4.2.2 态势匹配结果的不确定表示 | 第55-56页 |
| 4.3 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 基于模板匹配的态势估计方法的验证 | 第57-71页 |
| 5.1 作战态势模板的建立 | 第57-64页 |
| 5.1.1 BAM行动级态势模板库建立 | 第57-62页 |
| 5.1.2 BTM、BCM、BSM态势模板库建立 | 第62-64页 |
| 5.2 基于模板匹配的态势估计系统验证 | 第64-69页 |
| 5.2.1 态势估计系统中的战场事件 | 第64-67页 |
| 5.2.2 基于模板匹配的态势估计 | 第67-69页 |
| 5.3 本章小结 | 第69-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 总结 | 第71页 |
| 6.2 展望 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第78-79页 |
| 附录A 态势模板库 | 第79-80页 |
| 附录B 战场事件库 | 第80页 |