| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 雷达任务规划方法的国内外研究历史与现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 多功能雷达节点任务规划 | 第11-12页 |
| 1.2.2 多功能组网雷达任务规划 | 第12-13页 |
| 1.2.3 多功能组网雷达不确定任务规划 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 | 第14页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 多功能雷达特性及其任务规划方法 | 第16-32页 |
| 2.1 多功能雷达节点特性及工作原理 | 第16页 |
| 2.2 多功能雷达任务描述 | 第16-20页 |
| 2.2.1 任务驻留时间 | 第17页 |
| 2.2.2 任务周期 | 第17-18页 |
| 2.2.3 任务隶属度函数 | 第18-20页 |
| 2.3 多功能雷达节点任务规划方法 | 第20-31页 |
| 2.3.1 基于贪婪算法的多功能雷达节点任务规划方法 | 第21-23页 |
| 2.3.2 基于驻留时间压缩的多功能雷达节点任务规划方法 | 第23-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 多功能组网雷达确定任务规划方法 | 第32-64页 |
| 3.1 基于贪婪算法的多功能组网雷达任务规划方法 | 第32-36页 |
| 3.2 基于驻留时间压缩的多功能组网雷达任务规划方法 | 第36-41页 |
| 3.3 基于多种粒子群算法的多功能组网雷达任务规划方法 | 第41-55页 |
| 3.3.1 组网雷达模型及任务 | 第42-43页 |
| 3.3.2 任务规划目标函数 | 第43-45页 |
| 3.3.3 标准粒子群算法 | 第45-48页 |
| 3.3.4 自适应学习粒子群算法 | 第48-50页 |
| 3.3.5 模拟退火粒子群算法 | 第50-52页 |
| 3.3.6 基于模拟退火的自适应学习粒子群算法 | 第52-53页 |
| 3.3.7 仿真结果 | 第53-55页 |
| 3.4 基于市场竞拍机制的多功能组网雷达任务规划方法 | 第55-57页 |
| 3.5 基于分支定界法的多功能组网雷达任务规划方法 | 第57-63页 |
| 3.5.1 任务选择阶段 | 第58-59页 |
| 3.5.2 任务规划阶段 | 第59-61页 |
| 3.5.3 仿真结果 | 第61-63页 |
| 3.6 本章小结 | 第63-64页 |
| 第四章 多功能组网雷达不确定性任务规划方法 | 第64-76页 |
| 4.1 多功能组网雷达不确定性任务规划 | 第64-65页 |
| 4.2 任务预测方法 | 第65-70页 |
| 4.2.1 回归分析 | 第66页 |
| 4.2.2 模型建立 | 第66-68页 |
| 4.2.3 仿真分析 | 第68-70页 |
| 4.3 多工作模式雷达节点 | 第70-72页 |
| 4.3.1 低负载模式 | 第70页 |
| 4.3.2 任务压缩模式 | 第70-71页 |
| 4.3.3 多功能模式 | 第71页 |
| 4.3.4 多波束模式 | 第71-72页 |
| 4.3.5 工作模式选择规则 | 第72页 |
| 4.4 仿真结果 | 第72-75页 |
| 4.5 本章小结 | 第75-76页 |
| 第五章 全文总结与展望 | 第76-78页 |
| 5.1 全文总结 | 第76-77页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第83页 |
