| 第一章 绪论 | 第1-14页 |
| ·研究背景 | 第8页 |
| ·灰建模和灰预测 | 第8-10页 |
| ·灰色系统建模的特点 | 第9页 |
| ·灰预测 | 第9-10页 |
| ·火控系统 | 第10-12页 |
| ·火控系统的功能概述 | 第10-11页 |
| ·机动目标建模技术综述 | 第11页 |
| ·机动目标建模的特点 | 第11-12页 |
| ·灰色系统理论在火控系统中的应用 | 第12-13页 |
| ·灰预测和传统滤波预测方法的比较 | 第12页 |
| ·灰预测方法用于机动目标跟踪的可能性 | 第12-13页 |
| ·主要内容 | 第13-14页 |
| 第二章 灰建模与灰预测 | 第14-25页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·灰数学基础 | 第14-17页 |
| ·灰数学的基本概念 | 第14-15页 |
| ·灰序列生成 | 第15-17页 |
| ·灰模型 | 第17-23页 |
| ·GM(1,1)模型 | 第17-20页 |
| ·GM(2,1)模型 | 第20-22页 |
| ·DGM(2,1)模型 | 第22-23页 |
| ·小结 | 第23页 |
| ·数列灰预测 | 第23-25页 |
| 第三章 灰模型的改进 | 第25-50页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·灰预测的误差分析 | 第25-26页 |
| ·提高GM(1,1)模型精度的方法 | 第26-29页 |
| ·GM(1,1)模型少量数据建模的依据 | 第26-27页 |
| ·插值法提高精度 | 第27-28页 |
| ·GM(1,1)模型的发展系数-α与序列变化趋势的关系 | 第28页 |
| ·GM(1,1)模型对非单调变化序列建模的方法 | 第28-29页 |
| ·提高GM(2,1)模型精度的方法 | 第29-40页 |
| ·GM(2,1)模型的构造原理 | 第29-30页 |
| ·GM(2,1)模型解的讨论 | 第30-32页 |
| ·GM(2,1)模型描述直线变化序列的精度分析 | 第32页 |
| ·GM(2,1)模型的改进 | 第32-40页 |
| ·GM(1,1)和GM(2,1)模型的适用范围 | 第40-41页 |
| ·最小二乘估计中的U-D分解 | 第41-42页 |
| ·灰模型精度的仿真 | 第42-49页 |
| ·拟合精度仿真 | 第43-47页 |
| ·预测精度仿真 | 第47-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 第四章 灰预测在机动目标跟踪中的应用 | 第50-67页 |
| ·引言 | 第50-52页 |
| ·灰模型的选择和建模数据个数的确定 | 第50-51页 |
| ·目标运动信息的产生 | 第51页 |
| ·程序设计思路 | 第51-52页 |
| ·主程序流图 | 第52页 |
| ·理想情况下的目标灰预测仿真 | 第52-57页 |
| ·采用5数据分段GM(1,1)模型 | 第52-56页 |
| ·混合模型—GM(1,1)模型和改进的GM(2,1)模型相结合 | 第56-57页 |
| ·加入高斯白噪声的仿真 | 第57-60页 |
| ·小波去噪 | 第60-65页 |
| ·小波的选择 | 第60页 |
| ·整体数据的小波去噪 | 第60-61页 |
| ·数据的新陈代谢小波去噪 | 第61-63页 |
| ·一倍精度噪声小波去噪后的灰预测仿真 | 第63-65页 |
| ·结论 | 第65-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·主要工作 | 第67页 |
| ·工作展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读硕士学位期间的科研工作和完成的学术论文 | 第72-73页 |
| 西北工业大学学位论文知识产权声明书 | 第73页 |
| 西北工业大学学位论文原创性声明 | 第73页 |