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单基测角被动定位技术研究
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单基测角被动定位技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第11-17页
　　　　1.1 研究工作的背景与意义第11页
　　　　1.2 单基测角定位系统的国内外研究历史与现状第11-14页
　　　　1.3 单基测角被动定位的关键技术第14-15页
　　　　1.4 本文的研究内容与创新点第15页
　　　　1.5 本文的结构安排第15-17页
第二章 卡尔曼系列滤波算法理论与仿真第17-37页
　　　　2.1 状态方程与观测方程第17-21页
　　　　2.2 被动定位算法理论第21-29页
　　　　　　　　2.2.1 扩展卡尔曼(EKF)滤波算法第21-23页
　　　　　　　　2.2.2 无迹卡尔曼(UKF)滤波算法第23-26页
　　　　　　　　2.2.3 自适应扩展卡尔曼(AEKF)滤波算法第26-28页
　　　　　　　　2.2.4 有限差分卡尔曼(FDEKF)滤波算法第28-29页
　　　　2.3 卡尔曼系列滤波算法仿真分析第29-36页
　　　　　　　　2.3.1 高斯噪声零均值状态仿真第31-33页
　　　　　　　　2.3.2 高斯噪声非零均值状态仿真第33-36页
　　　　2.4 卡尔曼系列滤波算法综合对比分析第36页
　　　　2.5 本章小结第36-37页
第三章 抗雷达关机的被动定位分析及定位优化算法第37-53页
　　　　3.1 卡尔曼系列滤波算法抗雷达关机性能分析第37-43页
　　　　　　　　3.1.1 EKF仿真第37-39页
　　　　　　　　3.1.2 UKF仿真第39-40页
　　　　　　　　3.1.3 AEKF仿真第40-42页
　　　　　　　　3.1.4 FDEKF仿真第42-43页
　　　　　　　　3.1.5 抗雷达关机性能总结第43页
　　　　3.2 定位优化算法原理简介第43-45页
　　　　3.3 定位优化算法数学模型第45-49页
　　　　　　　　3.3.1 定位线的确定第45-46页
　　　　　　　　3.3.2 空间中点到直线的距离计算第46-47页
　　　　　　　　3.3.3 PatternSearch寻优计算过程第47-49页
　　　　3.4 仿真计算及分析第49-52页
　　　　　　　　3.4.1 仿真结果图第49-52页
　　　　　　　　3.4.2 仿真结果分析第52页
　　　　3.5 本章小结第52-53页
第四章 基于初值优化-卡尔曼滤波的目标定位算法第53-60页
　　　　4.1 算法原理及实现流程第53-54页
　　　　　　　　4.1.1 算法原理简介第53-54页
　　　　　　　　4.1.2 算法实现流程第54页
　　　　4.2 实验仿真第54-59页
　　　　　　　　4.2.1 初值优化-EKF仿真第55-56页
　　　　　　　　4.2.2 初值优化-UKF仿真第56-57页
　　　　　　　　4.2.3 初值优化-AEKF仿真第57-58页
　　　　　　　　4.2.4 初值优化-FDEKF仿真第58-59页
　　　　4.3 仿真结果分析第59页
　　　　4.4 本章小结第59-60页
第五章 高噪声数据的降维滤波处理法第60-72页
　　　　5.1 高噪声数据特性分析第60-61页
　　　　5.2 高噪声数据的算法仿真及分析第61-68页
　　　　　　　　5.2.1 EKF算法仿真第61-63页
　　　　　　　　5.2.2 FDEKF算法仿真第63-65页
　　　　　　　　5.2.3 AEKF算法仿真第61-67页
　　　　　　　　5.2.4 卡尔曼系列滤算法仿真结果分析第67页
　　　　　　　　5.2.5 定位优化算法仿真及分析第67-68页
　　　　5.3 高噪声数据的降维滤波原理及仿真分析第68-71页
　　　　　　　　5.3.1 降维滤波处理法原理简介及实现流程第68-69页
　　　　　　　　5.3.2 降维滤波处理法仿真第69-70页
　　　　　　　　5.3.3 降维滤波处理法仿真结果分析第70-71页
　　　　5.4 本章小结第71-72页
第六章 全文总结与展望第72-74页
　　　　6.1 全文总结第72-73页
　　　　6.2 后续工作展望第73-74页
致谢第74-75页
参考文献第75-78页
攻读硕士学位期间取得的成果第78页

本篇论文共78页，点击这进入下载页面。
 
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