| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9页 |
| 1.2 研究目的 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 论文研究内容 | 第12-13页 |
| 1.5 论文的组织架构 | 第13-14页 |
| 第二章 飞行冲突探测与解脱的理论基础 | 第14-21页 |
| 2.1 安全间隔与冲突概述 | 第14-17页 |
| 2.1.1 安全间隔与飞行冲突 | 第14页 |
| 2.1.2 飞行冲突探测 | 第14-15页 |
| 2.1.3 飞行冲突解脱 | 第15页 |
| 2.1.4 航路坐标系 | 第15-17页 |
| 2.2 飞行冲突探测模型及算法 | 第17-18页 |
| 2.2.1 航空器碰撞风险模型 | 第17-18页 |
| 2.2.2 冲突概率估计方法 | 第18页 |
| 2.3 飞行冲突解脱模型及方法 | 第18-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于高斯-厄米特粒子滤波的飞行冲突探测方法 | 第21-33页 |
| 3.1 问题描述与模型建立 | 第21-22页 |
| 3.2 标准粒子滤波算法 | 第22-24页 |
| 3.2.1 粒子滤波 | 第22-24页 |
| 3.2.2 标准粒子滤波算法 | 第24页 |
| 3.3 高斯-厄米特粒子滤波改进的冲突探测算法 | 第24-28页 |
| 3.3.1 高斯-厄米特积分公式 | 第25-26页 |
| 3.3.2 高斯-厄米特粒子滤波器 | 第26-27页 |
| 3.3.3 高斯-厄米特粒子滤波算法 | 第27-28页 |
| 3.3.4 飞行冲突概率计算 | 第28页 |
| 3.4 实例仿真验证与数据分析 | 第28-31页 |
| 3.5 结论 | 第31-33页 |
| 第四章 基于用变邻域搜索改进的粒子群优化算法的飞行冲突解脱方法 | 第33-48页 |
| 4.1 问题与假设 | 第33-35页 |
| 4.2 粒子群优化算法 | 第35-38页 |
| 4.2.1 粒子群算法的基本流程 | 第36页 |
| 4.2.2 用粒子群算法解决飞行冲突 | 第36-38页 |
| 4.3 变邻域搜索算法 | 第38-41页 |
| 4.3.1 局部搜索与邻域结构设计 | 第38-39页 |
| 4.3.2 变邻域搜索算法流程 | 第39-40页 |
| 4.3.3 用变邻域搜索算法进行冲突解脱 | 第40-41页 |
| 4.4 用变邻域搜索改进的粒子群算法 | 第41-43页 |
| 4.5 仿真与验证分析 | 第43-46页 |
| 4.5.1 两架航空器二维平面内的解脱 | 第43-44页 |
| 4.5.2 四架航空器飞行冲突问题 | 第44-46页 |
| 4.6 总结与分析 | 第46-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第48-49页 |
| 5.2 未来研究的展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 作者简介 | 第55页 |
| 教育经历 | 第55页 |
| 参与项目 | 第55页 |
| 就读研究生期间的论文 | 第55页 |