| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-22页 |
| ·概述 | 第13-14页 |
| ·课题研究背景与发展现状 | 第14-16页 |
| ·国外研究发展现状 | 第14-15页 |
| ·国内研究发展现状 | 第15-16页 |
| ·单站无源定位的关键技术概述 | 第16-20页 |
| ·定位体制的选择 | 第17页 |
| ·系统的可观测性分析和定位误差分析 | 第17-18页 |
| ·定位模型的建立 | 第18-19页 |
| ·被动跟踪算法的设计 | 第19-20页 |
| ·本文主要研究内容及安排 | 第20-22页 |
| 第2章 机载单站无源定位的理论基础 | 第22-61页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·常用坐标系及其转换公式 | 第22-26页 |
| ·地心坐标系和地固坐标系 | 第22-23页 |
| ·载机地理坐标系和机体坐标系 | 第23-25页 |
| ·天线坐标系 | 第25-26页 |
| ·基于空频域信息的单站无源定位算法原理 | 第26-38页 |
| ·基于质点运动学原理的定位理论 | 第26-28页 |
| ·基于多普勒频率变化率的机载无源定位方法及其数学模型的建立 | 第28-34页 |
| ·复合定位方法及其数学模型的建立 | 第34-38页 |
| ·系统的可观测性分析 | 第38-42页 |
| ·系统可观测性判定定理 | 第38-39页 |
| ·基于多普勒频率变化率的机载无源定位方法的可观测性分析 | 第39-40页 |
| ·复合定位方法的可观测性分析 | 第40-42页 |
| ·单次定位误差分析 | 第42-60页 |
| ·定位精度的表示方法 | 第42-43页 |
| ·基于多普勒频率变化率的机载无源定位算法单次定位误差分析 | 第43-51页 |
| ·复合定位算法的单次定位误差分析 | 第51-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第3章 基于确定性采样卡尔曼滤波的被动跟踪算法 | 第61-100页 |
| ·引言 | 第61-62页 |
| ·常见的确定性采样卡尔曼滤波算法 | 第62-69页 |
| ·不敏卡尔曼滤波算法 | 第62-64页 |
| ·中心差分卡尔曼滤波算法 | 第64-67页 |
| ·求积分卡尔曼滤波算法 | 第67-69页 |
| ·基于观测域确定性采样卡尔曼滤波的被动跟踪算法 | 第69-81页 |
| ·观测域滤波及观测矢量的选取 | 第69-71页 |
| ·观测域卡尔曼滤波算法 | 第71-72页 |
| ·观测域平方根 UKF 滤波的机载无源定位算法 | 第72-77页 |
| ·观测域求积分卡尔曼滤波的机载无源定位算法 | 第77-81页 |
| ·基于迭代确定性采样卡尔曼滤波的被动跟踪算法 | 第81-94页 |
| ·迭代策略的推导 | 第82-83页 |
| ·基于自适应迭代平方根 UKF 的机载无源定位算法 | 第83-89页 |
| ·基于 Levenberg-Marquardt 优化迭代 CDKF 滤波的机载无源定位算法 | 第89-94页 |
| ·基于强跟踪确定性采样卡尔曼滤波的被动跟踪算法 | 第94-98页 |
| ·正交原理 | 第94-95页 |
| ·基于带次优渐消因子的平方根 CDKF 的机载无源定位算法 | 第95-98页 |
| ·本章小结 | 第98-100页 |
| 第4章 基于蒙特卡罗随机采样的被动跟踪算法 | 第100-124页 |
| ·引言 | 第100页 |
| ·贝叶斯滤波理论及其蒙特卡罗实现 | 第100-103页 |
| ·贝叶斯滤波原理 | 第100-102页 |
| ·基于蒙特卡罗方法的贝叶斯估计 | 第102-103页 |
| ·粒子滤波 | 第103-108页 |
| ·序贯重要性采样 | 第103-104页 |
| ·退化现象 | 第104页 |
| ·缓解退化现象的方法 | 第104-106页 |
| ·克服粒子贫化的常用方法 | 第106-108页 |
| ·标准的粒子滤波算法 | 第108页 |
| ·基于新的数值积分粒子滤波的机载无源定位算法 | 第108-116页 |
| ·球面-径向数值积分规则 | 第109-111页 |
| ·基于球面-径向数值积分卡尔曼滤波算法 | 第111-112页 |
| ·基于 CPF 的机载无源定位算法 | 第112-113页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第113-116页 |
| ·基于聚合重采样粒子滤波的机载无源定位算法 | 第116-123页 |
| ·粒子聚合 | 第116-118页 |
| ·随机样本生成算法—Thompson-Taylor 算法 | 第118页 |
| ·基于聚合重采样粒子滤波的机载无源定位算法 | 第118-119页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第119-123页 |
| ·本章小结 | 第123-124页 |
| 第5章 拟蒙特卡罗粒子滤波的被动跟踪算法 | 第124-139页 |
| ·引言 | 第124页 |
| ·拟蒙特卡罗方法 | 第124-129页 |
| ·拟蒙特卡罗采样 | 第124-127页 |
| ·拟蒙特卡罗粒子滤波算法 | 第127-128页 |
| ·拟蒙特卡罗高斯粒子滤波算法 | 第128-129页 |
| ·拟蒙特卡罗自适应粒子滤波的机载无源定位算法 | 第129-133页 |
| ·粒子数目自适应 | 第130页 |
| ·基于 KL 距离的粒子数自适应控制策略 | 第130-131页 |
| ·基于 QMCAGPF 的机载无源定位算法流程 | 第131页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第131-133页 |
| ·拟蒙特卡罗聚合重采样粒子滤波的机载无源定位算法 | 第133-138页 |
| ·算法原理 | 第133-134页 |
| ·基于 QMCMRPF 的机载无源定位算法流程 | 第134页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第134-138页 |
| ·本章小结 | 第138-139页 |
| 结论 | 第139-142页 |
| 参考文献 | 第142-153页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科技成果 | 第153-154页 |
| 致谢 | 第154页 |
