反直升机智能雷有关总体的理论研究
| 中文摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要 | 第6-13页 |
| 1 绪论 | 第13-28页 |
| 1．1 引言 | 第13页 |
| 1．2 课题研究背景 | 第13-16页 |
| 1．3 国内外的研究现状 | 第16-24页 |
| 1．4 本文的目标、贡献和组织 | 第24-28页 |
| 2 反直升机智能雷战斗部总体效能综合评价 | 第28-45页 |
| 2．1 反直升机智能雷战斗部评价体系 | 第28页 |
| 2．2 层次TOPSIS法评价模型 | 第28-35页 |
| 2．2．1 指标属性选择及预处理 | 第28-31页 |
| 2．2．2 评价方法 | 第31-33页 |
| 2．2．3 权向量的计算 | 第33-34页 |
| 2．2．4 方案评价结果 | 第34-35页 |
| 2．3 灰色层次评价模型 | 第35-40页 |
| 2．3．1 确定权重系数 | 第35页 |
| 2．3．2 灰色层次评价法 | 第35-39页 |
| 2．3．3 实例计算 | 第39-40页 |
| 2．4 神经网络的评价模型 | 第40-44页 |
| 2．4．1 神经网络评价模型 | 第40-41页 |
| 2．4．2 BP前向神经网络算法 | 第41-43页 |
| 2．4．3 神经网络评价结果 | 第43-44页 |
| 2．5 本章小结 | 第44-45页 |
| 3 研制费用估算模型 | 第45-58页 |
| 3．1 基于灰色系统预测的研制费用估算模型 | 第46-49页 |
| 3．1．1 GM模型的建立 | 第46页 |
| 3．1．2 GM模型预测 | 第46-48页 |
| 3．1．3 实例计算 | 第48-49页 |
| 3．2 神经网络的研制费用估算模型 | 第49-52页 |
| 3．2．1 特征量的选取及预处理 | 第50-51页 |
| 3．2．2 神经网络研制费用估算模型 | 第51-52页 |
| 3．2．3 实例计算 | 第52页 |
| 3．3 智能雷战斗部研制费用／效能分析 | 第52-56页 |
| 3．3．1 费用／效能分析的概念 | 第53-54页 |
| 3．3．2 费用／效能分析的主要内容 | 第54-55页 |
| 3．3．3 费用／效能准则 | 第55-56页 |
| 3．3．4 实例计算 | 第56页 |
| 3．4 本章小结 | 第56-58页 |
| 4 风险分析 | 第58-83页 |
| 4．1 风险的基本概念和定义 | 第58-60页 |
| 4．2 风险辩识 | 第60-63页 |
| 4．3 风险的数学表述 | 第63-65页 |
| 4．4 风险估计模型 | 第65-74页 |
| 4．4．1 参数法估计模型 | 第65-68页 |
| 4．4．1．1 技术风险的估计 | 第65-66页 |
| 4．4．1．2 进度风险的估计 | 第66页 |
| 4．4．1．3 费用风险的估计 | 第66页 |
| 4．4．1．4 综合风险因子 | 第66-67页 |
| 4．4．1．5 实例计算 | 第67-68页 |
| 4．4．2 风险度与费用法风险因子估计模型 | 第68-71页 |
| 4．4．2．1 风险度 | 第68-69页 |
| 4．4．2．2 费用法风险因子计算 | 第69-71页 |
| 4．4．2．3 实例计算 | 第71页 |
| 4．4．3 VAR估计模型 | 第71-74页 |
| 4．4．3．1 VAR的基本概念 | 第71-72页 |
| 4．4．3．2 VAR估计模型 | 第72-73页 |
| 4．4．3．3 实例计算 | 第73-74页 |
| 4．5 基于险度函数的风险度量 | 第74-82页 |
| 4．5．1 风险分布的概率估计 | 第74-75页 |
| 4．5．2 风险的险度函数 | 第75-78页 |
| 4．5．3 险度函数的参数计算 | 第78-81页 |
| 4．5．4 应用范例 | 第81-82页 |
| 4．6 本章小结 | 第82-83页 |
| 5 智能雷火力控制系统概念的研究 | 第83-88页 |
| 5．1 智能雷火力控制功能 | 第83-86页 |
| 5．1．1 搜索和跟踪系统 | 第84页 |
| 5．1．2 火力控制计算系统 | 第84-85页 |
| 5．1．3 武器瞄准单元 | 第85-86页 |
| 5．1．4 引信装定单元 | 第86页 |
| 5．1．5 数据传输单元 | 第86页 |
| 5．2 反直升机智能雷火力控制系统 | 第86-87页 |
| 5．3 本章小节 | 第87-88页 |
| 6 用双直角三角形阵对声目标定位的研究 | 第88-95页 |
| 6．1 双直角三角形阵定位原理 | 第88-91页 |
| 6．2 定位误差分析 | 第91-92页 |
| 6．3 仿真结果 | 第92-94页 |
| 6．4 本章小结 | 第94-95页 |
| 7 直升机航迹滤波与预估的研究 | 第95-112页 |
| 7．1 有色噪声背景下直升机航迹滤波与预估的研究 | 第95-101页 |
| 7．1．1 直升机航迹模型 | 第95-97页 |
| 7．1．2 有色噪声参数估计 | 第97-98页 |
| 7．1．3 直升机航迹滤波与预估 | 第98-99页 |
| 7．1．4 仿真结果 | 第99-101页 |
| 7．2 灰色系统预测直升机航迹的研究 | 第101-111页 |
| 7．2．1 灰色系统预测模型的建立 | 第102-104页 |
| 7．2．2 残差修正模型 | 第104-106页 |
| 7．2．3 预测模型检验 | 第106-107页 |
| 7．2．4 实例计算 | 第107-111页 |
| 7．3 本章小结 | 第111-112页 |
| 8 多传感器信息融合的目标识别 | 第112-122页 |
| 8．1 Demster-Shafer基本概念 | 第112-113页 |
| 8．2 证据理论的组合规则 | 第113页 |
| 8．3 决策方法 | 第113-114页 |
| 8．4 质量函数 | 第114-117页 |
| 8．4．1 建立质量函数 | 第114-115页 |
| 8．4．2 应用范例 | 第115-117页 |
| 8．5 神经网络构造基本概率赋值函数 | 第117-121页 |
| 8．5．1 神经网络 | 第117-118页 |
| 8．5．2 改进的神经网络算法 | 第118-119页 |
| 8．5．3 应用范例 | 第119-121页 |
| 8．6 本章小节 | 第121-122页 |
| 9 反直升机智能雷射击诸元的计算 | 第122-130页 |
| 9．1 命中方程与命中三角形 | 第122-124页 |
| 9．2 命中方程建立与求解 | 第124-128页 |
| 9．2．1 命中方程的建立 | 第124-125页 |
| 9．2．2 命中方程的求解 | 第125-128页 |
| 9．3 移动角速率计算法 | 第128-129页 |
| 9．4 本章小结 | 第129-130页 |
| 结论 | 第130-133页 |
| 致谢 | 第133-134页 |
| 参考文献 | 第134-144页 |
| 攻博期间发表的主要论文 | 第144-145页 |
