| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 符号对照表 | 第13-15页 |
| 缩略语对照表 | 第15-18页 |
| 第一章 绪论 | 第18-28页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第18-19页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第19-26页 |
| 1.2.1 有源相控阵天线及其服役环境研究现状 | 第19-24页 |
| 1.2.2 结构响应重构技术研究现状 | 第24-25页 |
| 1.2.3 传感器优化布局研究现状 | 第25-26页 |
| 1.3 本文主要内容和安排 | 第26-28页 |
| 第二章 基于卡尔曼滤波和多类型测量信息的天线结构响应重构技术 | 第28-48页 |
| 2.1 引言 | 第28页 |
| 2.2 天线动力学状态空间方程 | 第28-31页 |
| 2.2.1 连续格式天线状态空间方程的建立 | 第28-29页 |
| 2.2.2 离散格式天线状态空间方程的建立 | 第29-30页 |
| 2.2.3 模态形式下天线状态空间方程的建立 | 第30-31页 |
| 2.3 基于卡尔曼滤波响应的响应重构 | 第31-38页 |
| 2.3.1 传统卡尔曼滤波响应重构 | 第31-35页 |
| 2.3.2 激励未知情况下卡尔曼滤波响应重构 | 第35-38页 |
| 2.4 多类型传感器的卡尔曼滤波响应重构 | 第38-39页 |
| 2.5 实例分析验证 | 第39-47页 |
| 2.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第三章 基于自适应卡尔曼滤波的天线结构响应重构技术 | 第48-70页 |
| 3.1 引言 | 第48页 |
| 3.2 基于极大似然估计的卡尔曼滤波法 | 第48-50页 |
| 3.3 噪声方差矩阵的自适应 | 第50-53页 |
| 3.3.1 测量噪声自适应 | 第50页 |
| 3.3.2 模型噪声自适应 | 第50-51页 |
| 3.3.3 测量与模型噪声综合自适应的卡尔曼滤波重构 | 第51-53页 |
| 3.4 实例分析验证 | 第53-56页 |
| 3.5 实验验证 | 第56-64页 |
| 3.5.1 实验系统 | 第56-57页 |
| 3.5.2 实验方案 | 第57-59页 |
| 3.5.3 实验结果 | 第59-64页 |
| 3.6 动态实验验证 | 第64-68页 |
| 3.7 本章小结 | 第68-70页 |
| 第四章 基于信息熵的传感器优化布局技术 | 第70-82页 |
| 4.1 引言 | 第70页 |
| 4.2 基于重构误差的信息熵理论 | 第70-73页 |
| 4.2.1 结构动力学信息熵 | 第70-71页 |
| 4.2.2 基于重构误差的信息熵理论推导 | 第71-73页 |
| 4.3 传感器优化布局方法 | 第73-80页 |
| 4.3.1 优化目标函数的确立 | 第73页 |
| 4.3.2 优化方法的确立 | 第73-76页 |
| 4.3.3 算例结果分析 | 第76-80页 |
| 4.4 本章小结 | 第80-82页 |
| 第五章 总结与展望 | 第82-84页 |
| 5.1 工作总结 | 第82-83页 |
| 5.2 研究展望 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 致谢 | 第88-90页 |
| 作者简介 | 第90-92页 |
