| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 研究工作的背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究工作的意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 国外研究历史与现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内研究历史与现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 预测算法模型简介 | 第18-31页 |
| 2.1 卫星系统模型未知条件下的预测方法选取 | 第18-19页 |
| 2.2 自回归滑动平均（ARMA）预测模型 | 第19-23页 |
| 2.2.1 ARMA模型的定义 | 第19-20页 |
| 2.2.2 ARMA序列的相关函数 | 第20-22页 |
| 2.2.2.1 自相关函数 | 第20-21页 |
| 2.2.2.2 偏相关函数 | 第21-22页 |
| 2.2.3 ARMA模型的参数估计 | 第22-23页 |
| 2.3 支撑向量机回归（SVR）预测模型 | 第23-27页 |
| 2.3.1 SVR的定义 | 第23-24页 |
| 2.3.2 SVR的优化 | 第24-26页 |
| 2.3.3 SVR参数的选取 | 第26-27页 |
| 2.4 相似度匹配预测模型 | 第27-29页 |
| 2.4.1“相似日”预测算法 | 第27-28页 |
| 2.4.2“相似日”预测改进算法 | 第28-29页 |
| 2.5 预测算法应用于卫星在轨状态异变 | 第29-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于趋势预测卫星在轨异变的算法研究及实验 | 第31-46页 |
| 3.1 卫星在轨数据特性分析 | 第31-32页 |
| 3.1.1 噪声对卫星信号影响大 | 第31-32页 |
| 3.1.2 卫星信号具有非平稳性 | 第32页 |
| 3.2 基于趋势预测算法方案优化 | 第32-33页 |
| 3.2.1 趋势预测算法步骤 | 第33页 |
| 3.3 实验目标与评判指标 | 第33-35页 |
| 3.3.1 实验目标 | 第33-34页 |
| 3.3.2 预测结果评判指标 | 第34-35页 |
| 3.4 实验流程 | 第35-43页 |
| 3.4.1 实验数据的选取 | 第35页 |
| 3.4.2 小波分解 | 第35-36页 |
| 3.4.3 对低频分量的平稳性检验及预测 | 第36-37页 |
| 3.4.4 对高频分量的平稳性检验及预测 | 第37-43页 |
| 3.4.5 对预测值进行小波重构 | 第43页 |
| 3.5 实验结果比较、分析 | 第43-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于相似度预测卫星在轨异变的算法研究及实验 | 第46-67页 |
| 4.1 基于相似度预测算法方案优化 | 第46-56页 |
| 4.1.1 相似度预测算法步骤 | 第48-49页 |
| 4.1.2 算法步骤中关键技术的应用 | 第49-56页 |
| 4.1.2.1 数据预处理 | 第49-50页 |
| 4.1.2.2 建立模糊相似矩阵 | 第50-52页 |
| 4.1.2.3 模糊等价关系的聚类方法 | 第52-54页 |
| 4.1.2.4 模糊C均值聚类算法 | 第54-56页 |
| 4.2 实验目标与评判指标 | 第56页 |
| 4.2.1 实验目标 | 第56页 |
| 4.2.2 预测结果评判指标 | 第56页 |
| 4.3 实验流程 | 第56-62页 |
| 4.3.1 实验数据的选取 | 第56-57页 |
| 4.3.2 建立特征域 | 第57-58页 |
| 4.3.3 通过模糊聚类算法建立状态库 | 第58-59页 |
| 4.3.4 根据相似度匹配预测 | 第59-62页 |
| 4.4 实验结果比较、分析 | 第62-66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 卫星在轨异变预测的综合实验 | 第67-79页 |
| 5.1 实验背景介绍 | 第67-69页 |
| 5.2 实验方案 | 第69-71页 |
| 5.3 实验流程与结果分析 | 第71-77页 |
| 5.3.1 实验数据的选取 | 第71-72页 |
| 5.3.2 通过基于趋势预测算法扩充预测数据样本 | 第72-73页 |
| 5.3.3 对扩充后数据采用基于相似度预测异变点 | 第73-77页 |
| 5.4 本章小结 | 第77-79页 |
| 第六章 总结与展望 | 第79-81页 |
| 6.1 全文总结 | 第79-80页 |
| 6.2 后续展望 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-85页 |