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基于跟踪伺服系统仿真模型的光电经纬仪电视跟踪性能评价

摘要第1-7页
Abstract第7-9页
目录第9-13页
第1章 绪论第13-21页
   ·论文研究的背景和意义第13-16页
     ·靶场光测简介第13-15页
     ·光电经纬仪简介第15-16页
   ·国内外经纬仪检测的研究历史与发展现状第16-18页
     ·国内外经纬仪检测的研究历史第16-17页
     ·现有的光电经纬仪跟踪性能检测装置和方法第17-18页
   ·本文研究的主要内容第18-21页
第2章 动态靶标评价光电经纬仪电视跟踪性能的原理及局限性第21-33页
   ·引言第21页
   ·等效目标法第21-23页
   ·等效正弦方法第23-24页
   ·动态靶标运动规律分析第24-27页
     ·动态靶标的组成与功能第24-25页
     ·动态靶标运动的 Simulink 模型第25-27页
   ·动态靶标模拟目标用于评价经纬仪跟踪性能的局限性第27-32页
     ·动态靶标模拟目标运动规律的高阶导数分析第27-30页
     ·动态靶标与等效正弦运动规律对比第30-32页
   ·本章小结第32-33页
第3章 基于光电经纬仪仿真模型的跟踪第33-53页
   ·引言第33页
   ·仿真模型与实际数据结合评价方法的提出第33-35页
   ·光电经纬仪电视跟踪伺服系统组成与理论模型第35-41页
     ·电视跟踪伺服系统的组成第35-40页
     ·电视跟踪伺服系统的 simulink 仿真模型第40-41页
   ·光电经纬仪内部特性分析第41-51页
     ·动力学特性分析第41-47页
     ·结构动态分析第47-50页
     ·非线性因素分析第50-51页
   ·本章小结第51-53页
第4章 基于神经网络的经纬仪跟踪第53-95页
   ·引言第53页
   ·应用神经网络的非线性辨识第53-56页
     ·非线性辨识概述[38]第53-54页
     ·神经网络的辨识[39]第54-55页
     ·神经网络的特点第55页
     ·本节小结第55-56页
   ·应用 RBF 建立光电经纬仪跟踪误差模型第56-70页
     ·RBF 建模的原理第56-57页
     ·RBF 的结构模型与学习算法第57-60页
     ·应用 RBF 建立跟踪误差模型第60-64页
     ·模型验证第64-70页
     ·本节小结第70页
   ·应用 GRNN 建立光电经纬仪跟踪误差模型第70-79页
     ·GRNN 建模的原理第70-71页
     ·GRNN 的结构模型与学习算法第71-73页
     ·应用 GRNN 建立跟踪误差模型第73-76页
     ·模型验证第76-79页
     ·本节小结第79页
   ·应用 GRNN 的跟踪误差预测与评价第79-95页
     ·实验第79-81页
     ·实验第81-82页
     ·真实数据的实验 1 可见光电视系统 1第82-86页
     ·真实数据的实验 2 可见光电视系统 2第86-90页
     ·真实数据的实验 3 红外跟踪测量系统第90-93页
     ·关于实验的讨论第93-94页
     ·本节小结第94-95页
第5章 基于 SVM 和 ELM 的光电经纬仪第95-125页
   ·引言第95页
   ·机器学习概述第95-98页
   ·应用 SVM 的光电经纬仪跟踪误差模型建立第98-105页
     ·SVM 回归的基本原理第98-103页
     ·应用 SVM 的回归模型建立与验证第103-104页
     ·本节小结第104-105页
   ·应用 ELM 的光电经纬仪跟踪误差模型建立第105-113页
     ·应用 ELM 建模的原理第105-109页
     ·应用 ELM 方法的回归模型建立与验证第109-113页
     ·本节小结第113页
   ·应用 ELM 的跟踪误差预测第113-125页
     ·实验第113-115页
     ·实验第115-117页
     ·真实数据的实验 1 可见光电视系统第117-118页
     ·真实数据的实验 2 可见光电视系统第118-120页
     ·真实数据的实验 3 红外跟踪测量系统第120-121页
     ·关于实验的讨论第121-123页
     ·本节小结第123-125页
第6章 总结与展望第125-129页
   ·论文完成的主要工作和创新点第125-126页
   ·研究展望第126-129页
参考文献第129-135页
在学期间学术成果情况第135-137页
指导教师及作者简介第137-139页
致谢第139页

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