| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 蛙跳算法的研究与发展 | 第14-17页 |
| 1.2.2 X射线脉冲星导航的研究与发展 | 第17-18页 |
| 1.3 研究内容及贡献 | 第18页 |
| 1.4 论文结构及章节安排 | 第18-20页 |
| 第2章 蛙跳算法及相关理论概述 | 第20-33页 |
| 2.1 优化问题与其求解策略 | 第20-22页 |
| 2.1.1 优化问题及数学模型 | 第20-21页 |
| 2.1.2 优化问题分类 | 第21-22页 |
| 2.1.3 优化方法与分类 | 第22页 |
| 2.2 智能优化算法 | 第22-26页 |
| 2.2.1 鸟群算法 | 第23页 |
| 2.2.2 差分进化算法 | 第23-26页 |
| 2.3 蛙跳算法 | 第26-31页 |
| 2.3.1 蛙跳算法的理论基础 | 第26-27页 |
| 2.3.2 蛙跳算法的基本原理及流程 | 第27-29页 |
| 2.3.3 蛙跳算法的参数设置 | 第29-31页 |
| 2.3.4 蛙跳算法优缺点 | 第31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 免疫双向蛙跳算法及其在多峰函数优化中的应用 | 第33-48页 |
| 3.1 引言 | 第33-34页 |
| 3.2 多模态函数优化问题及适应度函数 | 第34页 |
| 3.2.1 多模态函数优化问题 | 第34页 |
| 3.2.2 适应度函数 | 第34页 |
| 3.3 改进的混合蛙跳算法 | 第34-37页 |
| 3.3.1 双向学习机制 | 第34-36页 |
| 3.3.2 圆内衍生变异算子 | 第36-37页 |
| 3.4 双控限幅变异的克隆选择算法 | 第37-38页 |
| 3.4.1 亲和度函数 | 第37页 |
| 3.4.2 克隆规模因子 | 第37页 |
| 3.4.3 基于时间的双控变异算子 | 第37-38页 |
| 3.4.4 克隆选择T_s | 第38页 |
| 3.5 极值点记忆库 | 第38-39页 |
| 3.5.1 记忆库取值 | 第38页 |
| 3.5.2 同-异峰极值点判别 | 第38-39页 |
| 3.6 免疫双向蛙跳算法 | 第39-41页 |
| 3.7 实验及结果分析 | 第41-47页 |
| 3.7.1 多峰寻优算法性能对比 | 第41-43页 |
| 3.7.2 算法性能对比及分析 | 第43-46页 |
| 3.7.3 多峰函数的旋转及仿真结果分析 | 第46-47页 |
| 3.8 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 改进蛙跳算法在XNAV时延估计中的应用 | 第48-58页 |
| 4.1 传统脉冲时延估计 | 第48-49页 |
| 4.1.1 时延估计背景及原理 | 第48页 |
| 4.1.2 传统时延估计算法综述 | 第48-49页 |
| 4.2 基于传统双谱算法的时延估计 | 第49-50页 |
| 4.3 基于BISFLA的双谱谱点选择的时延估计 | 第50-53页 |
| 4.3.1 地面数据控制中心的算法 | 第51-52页 |
| 4.3.2 航天器中的算法 | 第52-53页 |
| 4.3.3 计算量 | 第53页 |
| 4.4 算法流程描述 | 第53-54页 |
| 4.5 实验仿真及结果分析 | 第54-57页 |
| 4.5.1 算法效率 | 第54-56页 |
| 4.5.2 精确度 | 第56-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 附录 A 攻读学位期间发表的学术论文 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |