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纯方位目标运动分析与鱼雷智能导引律研究

第一章 绪论第1-20页
 1.1 研究的目的和意义第11页
 1.2 研究的现状和发展趋势第11-18页
  1.2.1 目标运动分析的研究现状和发展趋势第11-13页
  1.2.2 鱼雷制导研究的现状和发展趋势第13-18页
   1.2.2.1 鱼雷常用的导引方式及特点第14-15页
   1.2.2.2 现代海战的特点及对鱼雷制导的要求第15-16页
   1.2.2.3 鱼雷制导研究现状第16-17页
   1.2.2.4 鱼雷制导的发展趋势第17-18页
 1.3 本文的主要研究内容及结构安排第18-20页
第二章 纯方位目标运动分析可测性研究第20-36页
 2.1 引言第20页
 2.2 问题的描述第20-21页
 2.3 可测性准则的获取第21-26页
 2.4 可测性准则的具体应用第26-35页
  2.4.1 经典TMA问题的可测性准则的应用第26-29页
  2.4.2 当观测者的机动为局部最优时可测性准则的具体应用第29-30页
  2.4.3 多观测者时可测性准则的应用第30-32页
  2.4.4 TDOA和TMA第32-35页
 2.5 本章小结第35-36页
第三章 纯方位目标运动分析第36-87页
 3.1 引言第36页
 3.2 基于最大似然估计的纯方位目标运动分析第36-72页
  3.2.1 问题的描述第36-38页
  3.2.2 最大似然估计的构成第38-39页
  3.2.3 估计的克拉美—罗界(CRLB)第39-40页
  3.2.4 仿真试验研究第40-49页
  3.2.5 具有两个观测平台的纯方位目标运动分析第49-60页
  3.2.6 三维纯方位目标运动分析第60-72页
 3.3 基于卡尔曼滤波的纯方位目标跟踪研究第72-85页
  3.3.1 问题的描述第72-76页
  3.3.2 仿真试验第76-79页
  3.3.3 规避目标的被动跟踪第79-81页
  3.3.4 基于多水听器分布式Kalman滤波融合的目标跟踪第81-85页
 3.4 纯方位目标运动分析系统研究第85-86页
 3.5 本章小结第86-87页
第四章 多观测平台的纯方位目标运动分析第87-111页
 4.1 引言第87页
 4.2 多观测平台目标运动分析(MTMA)运动模型第87-90页
 4.3 测量值的确定第90-91页
 4.4 系统可测性研究第91-98页
  4.4.1 非机动目标时系统可测性研究第91-95页
  4.4.2 目标机动时系统可测性研究第95-98页
 4.5 两观测平台纯方位目标运动分析性能研究第98-105页
 4.6 多观测平台纯方位目标运动分析状态估计方差的分析第105-109页
 4.7 本章小结第109-111页
第五章 基于遗传算法的鱼雷导引律研究第111-134页
 5.1 引言第111页
 5.2 鱼雷导引的基本方法第111-121页
  5.2.1 问题的描述第112页
  5.2.2 线导鱼雷导引的基本方法第112-116页
   5.2.2.1 方位导引法第113-114页
   5.2.2.2 前置点导引法第114-116页
  5.2.3 鱼雷自导导引的基本方法第116-121页
   5.2.3.1 追踪法第116-117页
   5.2.3.2 固定提前角法第117-118页
   5.2.3.3 平行接近法第118-119页
   5.2.3.4 比例导引法第119-120页
   5.2.3.5 自动调整提前角法第120-121页
   5.2.3.6 尾流导引法第121页
 5.3 基于遗传算法的鱼雷导引律第121-133页
  5.3.1 引言第122-123页
  5.3.2 问题的描述第123-126页
  5.3.3 基于遗传算法的最优垂直命中导引律设计第126页
  5.3.4 仿真试验第126-133页
 5.4 本章小结第133-134页
第六章 基于神经网络的鱼雷导引律研究第134-142页
 6.1 引言第134-135页
 6.2 基于神经网络的鱼雷导引律第135-141页
  6.2.1 问题的描述第135-137页
  6.2.2 神经网络模型第137-138页
  6.2.3 仿真试验第138-141页
 6.3 本章小结第141-142页
第七章 全文总结第142-145页
 7.1 结论第142-144页
 7.2 本文的进一步研究工作第144-145页
参考文献第145-156页
致谢第156-157页
攻读博士学位期间发表论文第157页

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