| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-23页 |
| 1.1 引言 | 第12-13页 |
| 1.2 空间光通信的关键技术 | 第13-14页 |
| 1.3 空间光通信及捕获跟踪技术研究现状 | 第14-21页 |
| 1.3.1 美国 | 第14-18页 |
| 1.3.2 欧洲 | 第18-19页 |
| 1.3.3 日本 | 第19-20页 |
| 1.3.4 国内研究现状 | 第20-21页 |
| 1.4 本论文所做的主要研究内容及章节安排 | 第21-23页 |
| 第2章 空间光通信ATP系统的结构及设计 | 第23-42页 |
| 2.0 引言 | 第23页 |
| 2.1 ATP系统的结构 | 第23-31页 |
| 2.1.1 粗跟踪系统硬件结构 | 第23-30页 |
| 2.1.2 精跟踪系统硬件结构 | 第30-31页 |
| 2.2 ATP系统的复合轴控制 | 第31-36页 |
| 2.2.1 复合轴控制模型 | 第32-33页 |
| 2.2.2 复合轴控制及跟踪过程 | 第33-34页 |
| 2.2.3 复合轴控制技术的理论分析 | 第34-36页 |
| 2.3 ATP系统误差分析 | 第36-40页 |
| 2.3.1 平台振动误差 | 第36-37页 |
| 2.3.2 大气湍流误差 | 第37-38页 |
| 2.3.3 光电传感器误差 | 第38-39页 |
| 2.3.4 图像定位算法误差 | 第39-40页 |
| 2.3.5 动态跟踪滞后误差 | 第40页 |
| 2.4 本章小结 | 第40-42页 |
| 第3章 基于GPS的信标光初始捕获 | 第42-55页 |
| 3.1 引言 | 第42页 |
| 3.2 天线扫描方式 | 第42-45页 |
| 3.2.1 光栅螺旋扫描算法 | 第43-44页 |
| 3.2.2 蜂窝螺旋扫描算法 | 第44-45页 |
| 3.3 基于GPS的ATP捕获方式 | 第45-49页 |
| 3.3.1 捕获原理 | 第45-46页 |
| 3.3.2 坐标的转换算法 | 第46-49页 |
| 3.4 TMS320F2812的浮点运算处理 | 第49-51页 |
| 3.5 数值仿真 | 第51页 |
| 3.6 地面GPS捕获模拟实验 | 第51-53页 |
| 3.6.1 电机的归零位处理 | 第51-52页 |
| 3.6.2 地面捕获实验 | 第52-53页 |
| 3.7 机载激光通信的初始捕获 | 第53-54页 |
| 3.8 本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 信标光跟踪技术研究 | 第55-88页 |
| 4.1 引言 | 第55页 |
| 4.2 信标光图像去噪 | 第55-61页 |
| 4.2.1 均值滤波 | 第56-57页 |
| 4.2.2 中值滤波 | 第57-58页 |
| 4.2.3 小波域维纳滤波图像去噪 | 第58-61页 |
| 4.3 图像阈值分隔 | 第61-63页 |
| 4.3.1 直方图法阈值分割 | 第61-62页 |
| 4.3.2 迭代法阈值分割 | 第62-63页 |
| 4.3.3 自适应阈值分割 | 第63页 |
| 4.4 目标定位算法研究 | 第63-65页 |
| 4.4.1 质心定位法 | 第63-64页 |
| 4.4.2 形心定位法 | 第64-65页 |
| 4.5 目标运动模型 | 第65-71页 |
| 4.5.1 匀速运动模型 | 第65-66页 |
| 4.5.2 匀加速模型 | 第66-67页 |
| 4.5.3 Singer模型 | 第67-68页 |
| 4.5.4 半马尔可夫模型 | 第68-69页 |
| 4.5.5 "当前"统计模型 | 第69-70页 |
| 4.5.6 Jerk模型 | 第70-71页 |
| 4.6 粒子滤波及其改进算法 | 第71-81页 |
| 4.6.1 贝叶斯滤波 | 第72-73页 |
| 4.6.2 贝叶斯重要性采样 | 第73-74页 |
| 4.6.3 序贯重要性采样 | 第74-75页 |
| 4.6.4 标准粒子滤波算法流程 | 第75-76页 |
| 4.6.5 标准粒子滤波存在的问题 | 第76-77页 |
| 4.6.6 基于重采样阈值判决的实时粒子滤波算法 | 第77-81页 |
| 4.7 基于重采样阈值判决的实时粒子滤波移动平台信标光跟踪 | 第81-87页 |
| 4.7.1 信标光运动目标模型的建立 | 第81-84页 |
| 4.7.2 仿真结果 | 第84-85页 |
| 4.7.3 信标光移动跟踪实验 | 第85-87页 |
| 4.8 本章小结 | 第87-88页 |
| 第5章 ATP系统的控制技术研究 | 第88-110页 |
| 5.1 引言 | 第88页 |
| 5.2 控制系统的数学模型 | 第88-92页 |
| 5.2.1 ATP粗跟踪系统的结构辨识 | 第89-90页 |
| 5.2.2 ATP粗跟踪系统的数学模型 | 第90-91页 |
| 5.2.3 ATP精跟踪系统的结构辨识 | 第91-92页 |
| 5.2.4 ATP精跟踪系统的数学模型 | 第92页 |
| 5.3 最小二乘法参数辨识 | 第92-97页 |
| 5.3.1 批处理最小二乘法 | 第93-95页 |
| 5.3.2 遗忘因子递推最小二乘法 | 第95-97页 |
| 5.4 广义预测控制算法原理 | 第97-101页 |
| 5.4.1 预测模型 | 第98-99页 |
| 5.4.2 滚动优化 | 第99-101页 |
| 5.4.3 反馈校正 | 第101页 |
| 5.5 广义预测控制显式自适应算法 | 第101-106页 |
| 5.5.1 算法过程 | 第101-104页 |
| 5.5.2 广义预测控制显式自适应算法步骤 | 第104页 |
| 5.5.3 广义预测显式自适应控制的性能仿真 | 第104-106页 |
| 5.6 精跟踪的前馈补偿控制策略 | 第106-108页 |
| 5.7 本章小结 | 第108-110页 |
| 第6章 空间光通信ATP系统的信标光跟踪实验 | 第110-128页 |
| 6.1 引言 | 第110页 |
| 6.2 算法的实时性分析 | 第110页 |
| 6.3 移动平台信标光跟踪实验结构 | 第110-114页 |
| 6.4 移动平台信标光跟踪实验 | 第114-125页 |
| 6.4.1 室内二维移动跟踪实验 | 第114-117页 |
| 6.4.2 2.3km移动跟踪实验 | 第117-121页 |
| 6.4.3 16km移动跟踪实验 | 第121-122页 |
| 6.4.4 白天夜晚跟踪对比实验 | 第122-123页 |
| 6.4.5 对湖面二维移动跟踪实验 | 第123-125页 |
| 6.5 粗精跟踪联合跟踪实验 | 第125-126页 |
| 6.6 长焦镜头初始捕获实验 | 第126-127页 |
| 6.7 本章小结 | 第127-128页 |
| 第7章 全文总结及展望 | 第128-130页 |
| 7.1 总结 | 第128页 |
| 7.2 展望 | 第128-130页 |
| 参考文献 | 第130-137页 |
| 作者攻读博士学位期间取得的成果 | 第137-139页 |
| 致谢 | 第139页 |