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单站无源定位算法研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第1章 绪论第10-16页
   ·单站无源定位技术的研究背景和意义第10页
   ·单站无源定位技术的国内外发展概况第10-12页
     ·国外研究状况第10-11页
     ·国内研究状况第11-12页
   ·单站无源定位中的关键技术第12-14页
     ·定位技术体制的选择第12-13页
     ·可观测性问题简介第13页
     ·定位模型问题简介第13页
     ·定位滤波算法问题简介第13-14页
   ·本文的任务第14-16页
第2章 单站无源定位方法第16-27页
   ·单站无源定位系统结构简介第16-17页
   ·测向定位法第17-20页
   ·相位变化率法第20-23页
   ·方向角及其变化率法第23-27页
第3章 单站无源定位坐标和定位模型第27-34页
   ·单站无源定位中的坐标系建立与转换第27-31页
     ·定位坐标系简介第27-28页
     ·坐标变换第28-31页
   ·定位模型简介第31-32页
     ·定位坐标系的选择第31页
     ·固定目标的状态模型和观测模型第31-32页
   ·本章小结第32-34页
第4章 单站无源定位中的滤波算法第34-59页
   ·引言第34页
   ·扩展卡尔曼滤波(EKF)算法第34-37页
   ·修正增益扩展卡尔曼滤波(MGEKF)算法第37-42页
   ·扩展卡尔曼粒子滤波(EPF)算法第42-43页
   ·仿真实验与结果分析第43-59页
     ·测向法(BO)测距误差分布图仿真第43-46页
     ·相位变化率法(PRC)测距误差分布图仿真第46-48页
     ·基于相位变化率的扩展卡尔曼滤波(PRC-EKF)定位方法第48-51页
     ·基于相位变化率的扩展卡尔曼粒子滤波(PRC-EPF)定位方法第51-56页
     ·基于相位变化率的修正增益扩展卡尔曼滤波(PRC-MGEKF)定位方法第56-57页
     ·小结第57-59页
第5章 基于遗传算法的单站无源定位第59-68页
   ·遗传算法的理论基础第60-63页
     ·遗传算法的产生和发展第60-61页
     ·遗传算法的基本理论第61-62页
       ·遗传算法的进化流程以及搜索策略第61-62页
       ·标准遗传算法(SGA)的流程图第62页
     ·遗传算法的数学基础第62-63页
       ·模式定理(schemata theorem)第63页
       ·积木块(Building block)假设第63页
   ·遗传算法在单站无源定位中的应用第63-67页
     ·基于相位变化率的遗传算法第63-64页
     ·仿真结果与分析第64-67页
   ·本章小结第67-68页
第6章 总结与展望第68-69页
   ·总结第68页
   ·展望第68-69页
致谢第69-70页
参考文献第70-73页
附录第73页

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