| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 国外发展现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内发展现状 | 第10-11页 |
| 1.3 多基地声呐工作体制特点 | 第11-12页 |
| 1.3.1 多基地声纳系统配置 | 第11-12页 |
| 1.3.2 多基地声纳的结构特点 | 第12页 |
| 1.3.3 多基地声纳的技术特点 | 第12页 |
| 1.4 论文内容和结构安排 | 第12-14页 |
| 第2章 双基地声呐定位原理 | 第14-21页 |
| 2.1 双基地声呐系统定位几何关系 | 第14-15页 |
| 2.2 双基地声呐方程 | 第15-17页 |
| 2.2.1 声呐方程 | 第15-16页 |
| 2.2.2 双基地收发分置对声呐方程的影响 | 第16-17页 |
| 2.3 双基地声呐的作用距离及配置 | 第17-18页 |
| 2.3.1 双基地声呐的作用距离 | 第17-18页 |
| 2.3.2 双基地声纳配置 | 第18页 |
| 2.4 双基地声纳定位 | 第18-20页 |
| 2.4.1 双基地声纳定位原理 | 第18-20页 |
| 2.4.2 双基地声纳系统定位误差表示方法 | 第20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 双基地声呐定位算法与误差分析 | 第21-34页 |
| 3.1 双基地声呐定位系统模型与定位误差 | 第21-22页 |
| 3.2 基于发射站测量信息(rT,θT)的定位方法 | 第22-24页 |
| 3.3 基于接收站测量信息(r∑,θR)的定位方法 | 第24-25页 |
| 3.4 基于距离测量信息(rT,r∑)的定位方法(TOL) | 第25-26页 |
| 3.5 基于角度测量信息(θT,θR)的定位方法(BOL) | 第26-27页 |
| 3.6 仿真实验 | 第27-33页 |
| 3.6.1 基于发射站测量的定位 | 第27-29页 |
| 3.6.2 基于接收站测量的定位 | 第29-30页 |
| 3.6.3 基于距离测量的定位 | 第30-32页 |
| 3.6.4 基于角度测量的定位 | 第32-33页 |
| 3.7 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 多基地声呐定位方法 | 第34-53页 |
| 4.1 基于距离信息的多基地声呐定位方法(TOL) | 第35-37页 |
| 4.2 基于角度信息的多基地声呐定位方法(BOL) | 第37-39页 |
| 4.3 基于加权最小二乘法的多基地声呐定位(WLS) | 第39-40页 |
| 4.4 基于神经网络的多基地声呐定位方法(NN) | 第40-43页 |
| 4.5 仿真实验 | 第43-52页 |
| 4.5.1 基于距离信息的定位 | 第43-44页 |
| 4.5.2 基于角度信息的定位 | 第44-45页 |
| 4.5.3 基于加权最小二乘法的定位 | 第45-46页 |
| 4.5.4 基于神经网络法的定位 | 第46-47页 |
| 4.5.5 站址分布影响仿真 | 第47-52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 多基地声呐目标跟踪与数据关联 | 第53-70页 |
| 5.1 多目标跟踪技术 | 第53-56页 |
| 5.1.1 多目标跟踪技术概述 | 第53页 |
| 5.1.2 Kalman滤波 | 第53-54页 |
| 5.1.3 交互式多模型（IMM） | 第54-56页 |
| 5.2 数据关联模型 | 第56-65页 |
| 5.2.1 全局最近邻数据关联 | 第56-57页 |
| 5.2.2 联合概率数据关联 | 第57-62页 |
| 5.2.3 基于核聚类的数据关联 | 第62-63页 |
| 5.2.4 组合逻辑数据关联 | 第63-65页 |
| 5.3 仿真实验 | 第65-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
