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纯方位目标运动分析方法研究
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纯方位目标运动分析方法研究
论文目录
 
第一章 绪论第1-14 页
　　1．1 研究目的及意义第8-10 页
　　1．2 国内外研究状况第10-12 页
　　1．3 本文研究内容第12-14 页
第二章 纯方位目标运动分析可测性第14-20 页
　　2．1 可观测性的定义第15-17 页
　　2．2 纯方位TMA可观测性分析的非线性系统方法第17-20 页
　　　　2．2．1 静止目标的可观测分析第18-19 页
　　　　2．2．2 匀速直线运动目标可观测性分析第19-20 页
本章小结第20-22 页
第三章 传统纯方位目标运动分析方法的基本特性第22-37 页
　　3．1 MLE、PLE和MIV算法的性能比较第23-28 页
　　　　3．1．1 纯方位过程模型第23-24 页
　　　　3．1．2 传统估计算法及其性能比较第24-28 页
　　3．2 最小二乘法第28-33 页
　　　　3．2．1 利用最小二乘平差法求解纯方位TMA问题第29-31 页
　　　　3．2．2 利用递推最小二乘法处理纯方位TMA问题第31 页
　　　　3．2．3 仿真计算第31-33 页
　　3．3 辅助变量法（MIV）第33-37 页
　　　　3．3．1 辅助变量法过程推导第33-35 页
　　　　3．3．2 仿真结果第35-37 页
本章小结第37-38 页
第四章 卡尔曼滤波第38-54 页
　　4．1 广义卡尔曼滤波第38-41 页
　　　　4．1．1 数学模型第38-40 页
　　　　4．1．2 广义滤波方程第40 页
　　　　4．1．3 滤波特性第40 页
　　　　4．1．4 仿真结果第40 页
　　　　4．1．5 结论第40-41 页
　　4．2 伪线性滤波第41-45 页
　　　　4．2．1 数学模型第41 页
　　　　4．2．2 伪线性滤波方程第41-42 页
　　　　4．2．3 滤波特性第42 页
　　　　4．2．4 仿真结果第42-45 页
　　　　4．2．5 结论第45 页
　　4．3 修正极坐标（MP）卡尔曼滤波第45-54 页
　　　　4．3．1 MP坐标中的状态方程和测量方程第46-49 页
　　　　4．3．2 MP滤波方程第49-50 页
　　　　4．3．3 滤波特性第50 页
　　　　4．3．4 仿真结果第50-54 页
　　　　4．3．5 结论第54 页
本章小结第54-55 页
第五章 纯方位目标运动分析的自适应算法第55-64 页
　　5．1 系统模型第55-57 页
　　5．2 纯方位自适应算法第57-64 页
　　　　5．2．1 自适应算法推导第57-60 页
　　　　5．2．2 自适应算法的结构第60-61 页
　　　　5．2．3 仿真结果第61-64 页
　　　　5．2．4 结论第64 页
本章小结第64-65 页
第六章 双基阵联合估计第65-74 页
　　6．1 双基阵纯方位TMA的数据融合模型第65-66 页
　　6．2 双基阵纯方位TMA模型的可观测性第66-69 页
　　6．3 双基阵联合估计方法第69-74 页
　　　　6．3．1 最大似然估计（MLE）第69-70 页
　　　　6．3．2 伪线性算法第70-71 页
　　　　6．3．3 仿真结果第71-74 页
本章小结第74-75 页
第七章 全文总结第75-77 页
致谢第77-78 页
参考文献第78-80 页

本篇论文共80页，点击这进入下载页面。
 
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