| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第7页 |
| ·低空突防技术的发展与现状 | 第7-11页 |
| ·关键技术 | 第11页 |
| ·组织结构和章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 地形跟随系统 | 第13-21页 |
| ·地形跟随系统组成及工作原理 | 第13-15页 |
| ·组成 | 第13页 |
| ·工作原理 | 第13-14页 |
| ·系统主要性能指标 | 第14-15页 |
| ·地形跟随系统控制律设计方法 | 第15-18页 |
| ·适应角法 | 第15-18页 |
| ·雪橇法 | 第18页 |
| ·地形跟随控制模态 | 第18-19页 |
| ·航迹角控制模态 | 第18-19页 |
| ·法向加速度控制模态 | 第19页 |
| ·TF系统安全保障系统 | 第19-20页 |
| ·近地警告系统 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 TF算法研究与实现 | 第21-31页 |
| ·雷达TF算法研究 | 第21-25页 |
| ·TF雷达工作基本原理 | 第21页 |
| ·雷达性能要求 | 第21-22页 |
| ·雷达TF算法设计 | 第22-24页 |
| ·雷达在工作寂静期地形信息的存储和更新问题 | 第24-25页 |
| ·无线电高度表TF算法研究 | 第25-27页 |
| ·无线电高度表基本原理与工作方式 | 第25-26页 |
| ·高度滤波器 | 第26-27页 |
| ·扫描数据误差的修正方法 | 第27-29页 |
| ·利用历史数据修正误差的GP误差修正算法 | 第27-28页 |
| ·仿真结果与分析 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第四章 基于Kalman滤波的多传感器信息融合技术研究 | 第31-51页 |
| ·传感器数学模型 | 第31-33页 |
| ·TFR数学测量模型 | 第31-32页 |
| ·无线电高度表数学测量模型 | 第32-33页 |
| ·多传感器信息融合基础 | 第33-36页 |
| ·信息融合的通用模型 | 第33-34页 |
| ·数据融合关键技术 | 第34-35页 |
| ·数据融合的主要方法 | 第35-36页 |
| ·Kalman滤波技术 | 第36-38页 |
| ·Kalman滤波技术 | 第36页 |
| ·离散Kalman滤波基本方程 | 第36-38页 |
| ·稳态Kalman滤波 | 第38页 |
| ·Kalman滤波在信息融合技术中的实现 | 第38-49页 |
| ·Kalman滤波在信息融合技术中的应用 | 第38-40页 |
| ·联邦滤波算法基础 | 第40-46页 |
| ·联邦滤波器的结构 | 第46-47页 |
| ·联邦滤波算法的实现结果 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章 TF仿真验证系统 | 第51-63页 |
| ·仿真平台设计 | 第51-52页 |
| ·仿真平台的组成、结构和工作流程 | 第51-52页 |
| ·全数字模型的构建 | 第52-59页 |
| ·飞机数学模型 | 第52-54页 |
| ·地形模型的建立 | 第54-56页 |
| ·驾驶员行为数学模型 | 第56-57页 |
| ·大气扰动模型 | 第57-59页 |
| ·系统仿真实现 | 第59-62页 |
| ·子系统分离的实现 | 第59-60页 |
| ·模型代码生成 | 第60-61页 |
| ·数学模型中使用的混合编程技术 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 仿真验证及结果分析 | 第63-71页 |
| ·仿真参数设置 | 第63页 |
| ·仿真结果与分析 | 第63-70页 |
| ·典型地形情况下飞机TF性能 | 第64-68页 |
| ·其他地形情况下飞机TF性能 | 第68-70页 |
| ·仿真试验结论 | 第70-71页 |
| 第七章 总结与展望 | 第71-73页 |
| ·工作总结 | 第71页 |
| ·后续工作展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研情况 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 附录 | 第83-85页 |