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面向移动目标监测的卫星调度技术研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第13-23页
    1.1 研究背景第13-15页
        1.1.1 课题背景第13-14页
        1.1.2 研究意义第14-15页
    1.2 研究现状第15-21页
        1.2.1 移动目标运动预测及状态估计第15-17页
        1.2.2 卫星调度技术研究现状第17-20页
        1.2.3 研究现状总结第20页
        1.2.4 研究思路第20-21页
    1.3 本文主要工作第21-23页
第二章 面向移动目标监测的卫星调度问题分析第23-31页
    2.1 观测资源与目标特点分析第23-24页
        2.1.1 卫星观测业务流程第23页
        2.1.2 卫星观测资源及移动目标描述第23-24页
    2.2 任务区域描述与候选行动集构建第24-26页
        2.2.1 任务区域描述第24-25页
        2.2.2 卫星观测候选行动集第25-26页
    2.3 面向移动目标监测的卫星调度问题分析第26-29页
        2.3.1 调度过程中的不确定性分析第26-27页
        2.3.2 约束分析及问题简化第27-28页
        2.3.3 问题求解模式分析第28-29页
    2.4 本章小结第29-31页
第三章 面向移动目标监测的卫星调度决策第31-41页
    3.1 移动目标搜索发现第31-32页
        3.1.1 搜索阶段的移动目标概率更新第31-32页
        3.1.2 依据贝叶斯法则的概率后验更新第32页
    3.2 面向移动目标监测的调度策略第32-36页
        3.2.1 搜索阶段卫星收益指标建立第33-34页
        3.2.2 跟踪阶段卫星收益指标建立第34页
        3.2.3 移动目标监测的卫星调度策略第34-36页
    3.3 仿真实验与结果分析第36-38页
        3.3.1 仿真环境设置第36页
        3.3.2 卫星调度仿真结果分析第36-38页
    3.4 本章小结第38-41页
第四章 目标跟踪阶段的运动预测与状态估计算法第41-55页
    4.1 移动目标运动预测模型概述第41-42页
        4.1.1 目标运动描述第41-42页
    4.2 交互多模型算法第42-44页
    4.3 状态估计算法第44-45页
        4.3.1 粒子滤波算法第44-45页
    4.4 基于转移概率修正的改进IMMPF算法第45-49页
        4.4.1 模型转移概率自适应修正算法第46-47页
        4.4.2 卡耳曼优化的交互多模型粒子滤波算法第47-48页
        4.4.3 基于转移概率修正的改进IMMPF算法第48-49页
    4.5 仿真实验与结果分析第49-53页
        4.5.1 仿真环境设置第49-51页
        4.5.2 仿真结果分析第51-53页
    4.6 本章小结第53-55页
第五章 基于电磁信号分析的目标跟踪系统第55-61页
    5.1 基于电磁信号的目标跟踪系统结构设计第55页
    5.2 系统模块及数据库表设计第55-57页
    5.3 目标跟踪系统应用实例第57-60页
    5.4 本章小结第60-61页
第六章 结束语第61-65页
    6.1 本文总结第61-62页
    6.2 未来的展望第62-65页
致谢第65-67页
参考文献第67-71页
作者简历第71页

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