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变形导弹快速跨域飞行自主导航信息融合方法研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-26页
    1.1 课题来源及背景第11-12页
    1.2 课题研究目的和意义第12页
        1.2.1 课题研究目的第12页
        1.2.2 课题研究意义第12页
    1.3 国内外研究现状及发展趋势第12-23页
        1.3.1 组合导航系统研究现状第13-16页
        1.3.2 非线性滤波技术研究现状第16-18页
        1.3.3 智能信息融合技术研究现状第18-23页
    1.4 本文主要研究内容及结构安排第23-26页
第2章 基于惯导数据剖面矢量分析的变形导弹导航机动辨识方法研究第26-38页
    2.1 引言第26页
    2.2 捷联式惯导系统建模第26-32页
        2.2.1 坐标系定义及其转换关系第26-28页
        2.2.2 捷联式惯导基本原理第28-29页
        2.2.3 捷联式惯导解算模型第29-32页
    2.3 全程导弹机动在线辨识算法研究第32-34页
        2.3.1 方法概述第32-33页
        2.3.2 数据剖面矢量值计算第33-34页
    2.4 基于惯导数据剖面矢量分析的变形导弹导航机动辨识仿真第34-37页
    2.5 本章小结第37-38页
第3章 基于可用性分析的多源导航体制决策方法研究第38-51页
    3.1 引言第38页
    3.2 各导航体制特点及可用性分析第38-41页
    3.3 基于可用性分析的多源导航传感器决策算法第41-45页
        3.3.1 决策标准和流程第41-42页
        3.3.2 基于单一因素的传感器可用性决策第42-45页
    3.4 基于可用性分析的多源导航体制决策算法仿真第45-50页
        3.4.1 仿真工况<1>第45-47页
        3.4.2 仿真工况<2>第47-50页
    3.5 本章小结第50-51页
第4章 基于ANFIS优化的自适应非线性滤波算法研究第51-66页
    4.1 引言第51页
    4.2 自适应网络模糊推理系统方法概述第51-53页
        4.2.1 人工神经网络技术概述第51-52页
        4.2.2 模糊技术概述第52-53页
    4.3 基于ANFIS优化的自适应非线性滤波算法研究第53-57页
        4.3.1 Kalman滤波的神经网络优化方法研究第53-55页
        4.3.2 ANFIS聚类方法研究第55-57页
    4.4 基于ANFIS优化的滤波修正算法设计第57-58页
    4.5 基于ANFIS优化的自适应非线性滤波算法仿真分析第58-65页
    4.6 本章小结第65-66页
第5章 基于因子图贝叶斯估计的多源导航数据信息融合算法研究第66-90页
    5.1 引言第66页
    5.2 因子图原理概述第66-74页
        5.2.1 相关概念第66-69页
        5.2.2 因子图模型理论第69-71页
        5.2.3 基于因子图的信息融合方法设计第71-74页
    5.3 基于因子图贝叶斯估计的多源导航信息融合算法研究第74-86页
        5.3.1 多源导航数据融合运动估计的因子图模型表示第74-77页
        5.3.2 系统模型因子图数据结构第77-79页
        5.3.3 系统模型状态方程第79-80页
        5.3.4 系统模型量测方程第80-84页
        5.3.5 基于因子图的变形导弹自主导航信息融合算法第84-86页
    5.4 基于因子图的变形导弹自主导航信息融合算法仿真第86-89页
    5.5 本章小结第89-90页
结论第90-92页
参考文献第92-100页
作者在学期间取得的学术成果第100-102页
致谢第102页

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