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微小卫星低可观测飞行姿态规划算法研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
缩略词第13-14页
第一章 绪论第14-24页
    1.1 课题研究背景及意义第14-15页
    1.2 国内外微小卫星低可观测技术概述第15-18页
        1.2.1 空间探测设备现状及发展趋势第15-16页
        1.2.2 国内外卫星低可观测技术研究现状第16-17页
        1.2.3 卫星低可观测的关键技术第17-18页
    1.3 可行性分析及相关技术第18-22页
        1.3.1 可行性分析第18页
        1.3.2 姿态规划相关技术第18-22页
    1.4 微小卫星低可观测飞行姿态规划任务分析第22页
    1.5 论文主要内容及章节安排第22-24页
第二章 微小卫星面临威胁水平评估建模第24-36页
    2.1 微小卫星运行轨道建模第24-27页
        2.1.1 运行轨道特征第24页
        2.1.2 微小卫星运行轨道计算第24-27页
    2.2 威胁区、威胁设备及威胁方向定义与分布分析第27-33页
        2.2.1 威胁区、威胁设备及威胁方向定义第27-28页
        2.2.2 威胁分布分析第28-33页
    2.3 微小卫星轨道优化策略第33页
    2.4 雷达威胁水平评估第33-34页
    2.5 微小卫星的RCS计算方法第34-35页
    2.6 本章小结第35-36页
第三章 雷达威胁等级评估方案设计第36-45页
    3.1 等级评估概述第36-37页
        3.1.1 等级评估意义第36页
        3.1.2 等级评估方法第36-37页
    3.2 雷达威胁等级评估第37-43页
        3.2.1 多属性分析方法及层次分析法第37-40页
        3.2.2 雷达威胁性等级评估第40-43页
    3.3 本章小结第43-45页
第四章微小卫星低可观测飞行姿态静环境规划第45-60页
    4.1 低可观测飞行姿态概述第45-46页
        4.1.1 规划意义、可行性分析及方法第45页
        4.1.2 规划任务及目标制定第45-46页
    4.2 静环境规划建模第46-48页
        4.2.1 规划空间建模第46-47页
        4.2.2 规划空间压缩第47页
        4.2.3 规划性能指标第47-48页
    4.3 基于分段稀疏A*算法的规划算法第48-54页
        4.3.1 A*算法原理与流程第48-49页
        4.3.2 规划算法设计第49-50页
        4.3.3 算法仿真与结果分析第50-54页
    4.4 基于概率地图法的规划算法第54-59页
        4.4.1 概率地图法算法原理第54-55页
        4.4.2 规划算法流程第55页
        4.4.3 算法仿真与结果分析第55-59页
    4.5 本章小结第59-60页
第五章 基于局部最优解的微小卫星飞行姿态动环境规划第60-77页
    5.1 动环境规划算法概述第60页
    5.2 基于局部最优的动环境规划建模第60-61页
        5.2.1 动环境规划模型第60-61页
        5.2.2 动环境算法模型分析第61页
    5.3 基于混沌粒子群算法的规划算法设计第61-68页
        5.3.1 混沌优化算法第61-63页
        5.3.2 粒子群优化算法第63-64页
        5.3.3 动环境规划算法设计第64-65页
        5.3.4 算法仿真与结果分析第65-68页
    5.4 基于病毒遗传算法的规划算法第68-75页
        5.4.1 病毒遗传算法概述第68-70页
        5.4.2 动环境规划算法设计第70-71页
        5.4.3 算法仿真与结果分析第71-75页
    5.5 本章小结第75-77页
第六章基于近似全局最优解的微小卫星飞行姿态规划第77-84页
    6.1 全局近似最优解快速规划算法概述第77页
    6.2 规划算法建模第77-79页
    6.3 基于进化策略的全局近似最优解规划算法设计第79-82页
        6.3.1 遗传操作策略设计第79页
        6.3.2 规划算法设计流程第79-80页
        6.3.3 算法仿真与结果分析第80-82页
    6.4 不同算法性能对比分析第82-83页
        6.4.1 不同算法规划性能对比第82页
        6.4.2 根据不同需求的算法选择第82-83页
    6.5 本章小结第83-84页
第七章 结束语第84-87页
    7.1 总结第84-85页
    7.2 展望第85-87页
参考文献第87-93页
致谢第93-94页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第94页

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