| 摘要 | 第1-10页 |
| Abstract | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·相关工作研究现状 | 第13-17页 |
| ·CGF系统及行为建模 | 第13-14页 |
| ·战术路径规划研究现状 | 第14-17页 |
| ·本文工作 | 第17-18页 |
| ·论文组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 分队战术CGF路径规划问题描述与建模 | 第20-36页 |
| ·分队战术CGF路径规划框架 | 第20-23页 |
| ·战术路径规划及其战术要求 | 第20-21页 |
| ·分队战术CGF路径规划框架 | 第21-23页 |
| ·环境建模 | 第23-28页 |
| ·环境要素 | 第23-25页 |
| ·环境地图表示 | 第25-26页 |
| ·地图信息预处理 | 第26-28页 |
| ·战术路径规划的路径指标建模 | 第28-33页 |
| ·路径长度 | 第28页 |
| ·威胁代价 | 第28-32页 |
| ·障碍物的掩体价值 | 第32-33页 |
| ·暴露时间与暴露次数 | 第33页 |
| ·分队战术CGF路径规划问题的数学描述 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第三章 基于人工势场法的分队战术CGF局部路径规划 | 第36-50页 |
| ·人工势场法基本原理 | 第36-41页 |
| ·基本人工势场法 | 第36-38页 |
| ·存在问题及分析 | 第38-41页 |
| ·分队战术路径规划中改进的人工势场法 | 第41-47页 |
| ·局部极小问题改进 | 第41-44页 |
| ·综合威胁态势模型的新斥力势函数及受力分析 | 第44-47页 |
| ·基于人工势场法的分队战术CGF局部路径规划 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第四章 基于粒子群算法的分队战术CGF全局路径规划 | 第50-62页 |
| ·粒子群算法 | 第50-54页 |
| ·算法基本原理 | 第50-52页 |
| ·PSO算法的分析及参数设置 | 第52-53页 |
| ·已有的粒子群算法改进策略 | 第53-54页 |
| ·改进的GPSO粒子群算法 | 第54-58页 |
| ·GSA算法 | 第55-56页 |
| ·改进的GPSO算法及分析 | 第56-58页 |
| ·基于GPSO算法的分队战术CGF全局路径规划 | 第58-61页 |
| ·自适应非均匀矢径的极坐标建模 | 第58-59页 |
| ·路径评估指标 | 第59-60页 |
| ·引入约束支配关系的路径评估与选择 | 第60-61页 |
| ·算法基本流程 | 第61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 仿真实验与分析 | 第62-74页 |
| ·仿真实验设计 | 第62页 |
| ·仿真结果及分析 | 第62-72页 |
| ·基于人工势场法的局部路径规划仿真 | 第62-66页 |
| ·基于粒子群算法的全局路径规划仿真 | 第66-72页 |
| ·本章小结 | 第72-74页 |
| 第六章 结论与展望 | 第74-76页 |
| ·总结 | 第74-75页 |
| ·展望 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-84页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第84页 |