一、利用蒙特卡洛方法对导弹筒内弹道参数的分布进行分析（论文文献综述）
刘阔[1]（2021）在《子母弹对机场跑道毁伤评估研究》文中指出机场跑道是机场的重要基础设施,是军事行动中的重要打击目标。使用子母弹打击机场跑道是争夺制空权的常用手段之一,本文开展子母弹对机场跑道的毁伤评估研究,建立了子弹抛撒外弹道模型和子母弹对机场跑道的毁伤效能计算模型,开发了子母弹对机场跑道毁伤效能评估系统,具有较高的应用价值。对机场跑道目标易损性分析,分析了机场跑道的结构组成及结构功能特性,讨论了机场跑道的封锁模式,结合最小起降窗口给出了对机场跑道的封锁判据,划分了机场的毁伤等级。建立了反跑道子弹的外弹道计算模型,应用四阶龙泽库塔方法求解反跑道子母弹子弹的落点坐标及终点落速。建立反跑道子弹对机场跑道毁伤效应数值仿真计算模型,通过仿真计算,研究子弹落速与弹坑毁伤直径之间的关系。给出了机场跑道封锁判定方法,建立了反跑道子母弹对机场跑道的毁伤效能计算模型,开发了反跑道子母弹对机场跑道的毁伤效能评估系统。并运用毁伤效能评估系统进行了实例计算,分析了子弹的抛撒高度、抛撒速度和母弹抛撒CEP对机场跑道的封锁概率的影响。本文所做的研究对子母弹打击机场跑道的毁伤效能评估和战场打击方案的制定具有一定的参考价值。
郑天宇[2]（2020）在《基于循环神经网络的临近空间高超声速目标航迹估计与预报》文中研究表明临近空间高超声速飞行器因其高速、大机动、全球到达的特点,已成为国防安全的一类新型威胁。近年来,随着各军事大国陆续披露和列装高超声速武器装备,临近空间高超声速目标的防御问题研究也变得日益重要。由于临近空间高超声速目标具有非惯性的航迹形式和大范围、强机动的突防能力,为进行有效的拦截,需要对其进行高精度的航迹估计和预报。现有航迹估计多基于自适应滤波和多模型方法并使用经典的目标机动模型,难以应对目标复杂的机动特性。同时,传统采用参数辨识和固定模型外推的航迹预报思路也无法应对目标机动的策略性变化。鉴于此,本文考虑目标复杂策略性机动的影响,研究临近空间高超声速目标的航迹估计和预报问题,将循环神经网络与非线性滤波方法深度嵌合,对目标运动行为进行识别和预判,进而实现对目标航迹的估计和远期预报。本文具体的研究工作如下:首先,给出临近空间高超声速目标的动力学模型,分析准平衡滑翔和跳跃滑翔两类典型的目标运动特性,推导构建可识别的运动行为参数,并分别建立准平衡滑翔和跳跃滑翔的参数化运动行为模型;基于目标机动能力分析,构建可以完整描述目标运动行为的模型集。其次,考虑高超声速目标复杂的策略性机动特性,提出基于注意力LSTM的运动行为识别网络结构设计方法,使用现有目标航迹数据生成训练和测试数据集,对网络进行训练和网络参数设计,通过数据驱动充分挖掘航迹特性先验信息,给出隐含的目标运动规律,实现了对目标运动行为的识别,并且对目标未知形式机动具有适应能力;提出基于运动行为识别网络的在线航迹估计算法,设计几种适应不同精度和实时性需求的模型选择策略,根据运动行为识别结果主动选择模型进行融合滤波,实现了临近空间高超声速目标的航迹估计。再次,考虑目标机动的策略性变化,提出基于“编码-解码”架构的目标运动行为预判网络结构设计方法,实现了目标远期运动行为序列的生成;提出基于运动行为预判网络的远期航迹预报算法,根据目标运动行为预判结果自主切换航迹预报中所使用的模型序列,实现了复杂策略机动条件下临近空间高超声速目标的长时航迹预报。然后,针对一类具有大范围模型不确定性的非线性滤波问题,将循环神经网络与扩展卡尔曼滤波深度嵌合,提出一种可学习的扩展卡尔曼滤波方法。考虑航迹估计实际应用中的实时性需求,将目标复杂机动视为目标机动模型存在大范围不确定性,设计基于可学习扩展卡尔曼滤波的航迹估计算法,实现了临近空间高超声速目标的快速航迹估计。最后,将提出的基于运动行为识别网络的航迹估计方法、基于可学习扩展卡尔曼滤波的航迹估计方法、以及基于运动行为预判网络的航迹预报方法应用于典型临近空间高超声速目标机动场景,对比分析所提出航迹估计与预报方法的性能优势。结果表明,所提出的方法可有效应对更复杂的目标策略性机动,并且较之现有方法具有更高的估计和预报精度及更优的动态性能。
李鑫宇[3]（2020）在《带有角度约束及执行器饱和的制导与控制一体化设计》文中研究表明制导系统与控制系统是导弹最为核心的架构,其直接决定着导弹的性能。随着导弹技术的发展,对制导精度提出了更高的要求。制导控制一体化技术将导弹的制导系统与控制系统视为一个整体,可以充分利用这二者之间的耦合关系来提升导弹整体的性能和可靠性。因此对于导弹的制导控制一体化技术进行研究有着十分重要的意义。本文对考虑角度约束及执行器饱和的制导与控制一体化技术进行研究,主要内容包括:首先,引入几种常用坐标系及其之间的相对关系,并结合导弹纵向非线性运动方程组、导弹控制系统模型及弹-目相对运动模型推导出制导控制一体化设计模型。其次,我们使用了一种改进的反步法——动态面方法进行了一体化控制律算法设计。该方法有效地避免了使用传统反步法带来的“计算膨胀”问题。在设计过程中,引入了一种改进的饱和函数来限制虚拟控制量的幅值,然后我们通过构造辅助系统来分析和补偿饱和处理的影响,并基于Lyapunov稳定性理论对算法进行了稳定性分析,同时进行了数值仿真,得到的结果验证了算法的有效性。然后,考虑到动态面方法保留了传统反步法分离设计的本质,且有着难以均匀地使用导弹机动能力的缺点,于是我们便设计了基于凸优化的多约束制导控制一体化算法。在设计过程中,先将制导控制一体化设计模型写为紧凑的线性时变系统形式,再基于“使用一族切换的线性定常系统逼近该线性时变系统”的思想,将问题转化为线性定常系统的控制律设计,随后通过引入线性系统短时间稳定性与短时间镇定的概念来导出输入受限线性系统短时间镇定的概念,最终设计出基于凸优化的多约束制导控制一体化算法,并通过仿真验证了该算法能够有效地处理状态受限及输入饱和的问题。最后,考虑到导弹在末制导飞行过程中会受到各种各样的干扰以及不确定性因素的影响,因而对前文所设计的两种算法进行了抗干扰能力验证。由于近来基于干扰观测器的主动补偿复合控制得到了广泛应用,因此在前文设计的两种算法中添加了干扰观测器,并通过非线性的数值仿真验证了带有观测器算法的有效性,但与原算法仿真结果相比,带有干扰观测器的算法难以在性能上获得本质提升,这就反映出了原算法本身有着一定的抗干扰能力。后来进行的蒙特卡洛仿真也验证了多源干扰下基于动态面的多约束鲁棒制导控制一体化算法与多源干扰下基于凸优化的多约束制导控制一体化算法有着较好的抗干扰能力。
黄景帅[4]（2020）在《高超声速滑翔目标跟踪与拦截制导方法研究》文中指出高超声速滑翔目标（Hypersonic Glide Target,HGT）突破了传统弹道式目标的飞行模式,凭借大升阻比的气动外形在临近空间长时间滑翔飞行。作为当前最具威胁的进攻性武器之一,兼具速度和机动性,如何拦截HGT是当前导弹防御领域的研究热点与前沿问题。论文以此为背景,主要针对目标跟踪和拦截制导方法开展了研究。首先,针对HGT跟踪模型中的建模误差导致跟踪精度不高的问题,基于无迹卡尔曼滤波（Unsencted Kalman Filter,UKF）框架构造了一种鲁棒非线性滤波算法用于目标运动状态的估计。目标跟踪精度与目标跟踪模型和滤波估计算法密切相关。鉴于HGT复杂多变的运动模式,难以建立与其真实运动模式实时匹配的目标运动模型,于是导致模型误差。从动力学角度将未知的气动加速度表征为广义气动参数,假定其符合维纳随机过程,并扩展至目标运动方程中与其运动状态联合进行估计,建立了地基雷达对目标的量测模型。将强跟踪滤波理论和Huber方法嵌入至UKF框架下,分别用于提高UKF对状态模型误差和量测模型误差的鲁棒性,并抑制了两方法间的相互影响。通过蒙特卡洛仿真验证了鲁棒非线性滤波算法能够降低模型误差存在时的状态估计误差。其次,提出了基于交互式多模型（Interacting Multiple Model,IMM）和量测新息的机动频率自适应跟踪方法,通过自适应机动模型参数来增强跟踪方法对HGT复杂多变运动模式的适应性。介绍了几种典型的机动模型,并将HGT的气动加速度建模为Singer机动模型。基于IMM方法对Singer模型中的关键参数机动频率进行自适应,以扩大运动模型的覆盖范围。基于量测新息又提出了一种自适应机动频率的跟踪方法,依据正交性原理由量测新息计算得到可反映模型误差的调整因子,用于实时调整Singer模型中的机动频率。针对多种形式的HGT机动,通过蒙特卡洛仿真验证了上述两种方法的模型适应性,降低了模型参数固定带来的建模误差,提高了跟踪精度,但基于量测新息方法的估计精度优于IMM方法,且计算量小。然后,针对大气层内拦截弹相对于HGT不再具有速度优势的问题,基于微分几何理论提出了可用于大气层内迎面拦截HGT的新型微分几何制导律（Differential Geometric Guidance Law,DGGL）。在拦截弹弧长体系下对弹目拦截交战进行了微分几何建模,在未对拦截弹和目标运动状态作任何假设的条件下推导得到了由曲率和挠率指令构成的扩展DGGL,并分析了捕获性能,给出了捕获充分条件。在扩展DGGL的基础上,给出了可二次设计的广义DGGL,省去了复杂的挠率计算,不再依赖目标加速度信息。通过不同交战场景的仿真,验证了新型DGGL迎面拦截HGT的有效性。最后,将广义DGGL与现代控制方法相结合来抑制由HGT的强机动性引起的弹目视线旋转,分别设计了基于快速趋近律的自适应滑模制导律、自适应积分滑模有限时间收敛制导律和基于路径跟踪的有限时间收敛制导律。为获得拦截制导律对目标机动的鲁棒性,同时指令不发生抖振,采用滑模控制方法跟踪预设的滑模面,并对目标机动实施自适应处理,推导了具有不同收敛特性的先进拦截制导律。通过仿真拦截不同机动形式的HGT,结果表明三种制导律均能够灵活地控制视线转率的收敛,终端脱靶量小,制导指令连续,较好地平衡了鲁棒性和抖振之间的矛盾,并在量测噪声条件下表现出一定的鲁棒性,利于工程实现。论文紧跟导弹防御技术的发展前沿,丰富了HGT跟踪与拦截制导问题的研究思路和方法,能为我国发展HGT防御技术提供理论支持和方案参考。
田嘉懿[5]（2019）在《低成本全捷联微型导弹制导控制技术研究》文中指出为满足局部冲突、反恐作战等低烈度军事行动中对打击低价值、轻装甲目标并有效减小战斗部附带伤害的迫切现实需求,发展低成本全捷联微型导弹是目前精确制导武器的一个重要发展趋势。本文以低成本全捷联微型导弹为研究对象,针对全捷联制导体制中制导律严重依赖惯性制导信息、捷联导引头视场角约束以保证目标锁定、制导控制回路严重耦合、微型导弹姿态运动易受外界干扰等实际问题,深入研究了全捷联制导体制相关制导控制技术,主要研究内容和成果如下:提出了基于正切型障碍李亚普诺夫函数的视角约束制导律和基于对数型障碍李亚普诺夫函数的自适应视角约束制导律。针对捷联导引头视场角约束问题,从制导系统设计角度出发,将其建模为以弹目相对速度垂直于视线方向分量为受约束状态的非线性系统控制问题。针对这一部分状态受约束的非线性系统控制问题,基于障碍李亚普诺夫函数控制方法,分别提出了基于正切型障碍李亚普诺夫函数的视角约束制导律和基于对数型障碍李亚普诺夫函数的自适应视角约束制导律,并对整个闭环控制系统的稳定性以及受约束状态的有界性进行了严格证明,以保证满足捷联导引头视角约束。提出了基于增强扩张状态观测器的鲁棒过载控制器设计方法。针对基于扰动抑制的控制方法中观测补偿对象的确定问题,首次提出了“不利干扰”概念,并构造了一模拟被控系统期望稳态的参考模型对作用于被控系统的“不利干扰”进行有效区分,进而提出了一种新型的增强扩张状态观测器对其予以估计补偿。另一方面,对于基于扰动抑制的控制方法中等效输入扰动的存在性问题首次给出了严格理论证明,并通过引入等效输入扰动,使所提出的基于增强扩张状态观测器的控制方法进一步能够处理多源非匹配干扰,且可简便得直接确定干扰补偿增益为“-1”。基于上述方法,针对全捷联微型导弹姿态控制问题,提出了基于增强扩张状态观测器的鲁棒过载控制器设计方法。开展了闭环制导控制联合仿真。依据所提出的基于正切型和对数型障碍李亚普诺夫函数的视角约束制导律,以及基于增强扩张状态观测器的鲁棒过载控制器设计方法,对一纵平面全捷联微型导弹模型设计了制导、控制系统,并分别就打击地面固定目标、非机动移动目标、机动移动目标三种实际应用背景,进行了标况闭环制导控制系统联合仿真和考虑大气参数偏差、弹体结构参数偏差、气动系数偏差以及风干扰条件下的蒙特卡洛拉偏实验,对所设计的制导、控制系统性能进行了充分考核与验证。建立了以体视线角为受约束状态并考虑舵机饱和的精细化制导控制一体化设计模型。不同于常用制导控制一体化设计模型,该模型建模中考虑了重力作用和导弹速度变化,剔除了常用模型中为构建严格反馈系统而引入但实际不可测量的攻角信息,并采用弹载加速度计可直接、精确测量得到的弹体系过载替换了常用的简化线性气动力模型,以使得能够对于弹体所受除重力以外所有作用力精确予以描述。上述精细化的建模改进措施使得所提出的制导控制一体化模型适用范围不再仅局限于导弹气动力变化平缓的无动力飞行段,且精细化建模也将有助于基于其设计得到的制导控制一体化控制器实现更高的打击命中精度。提出了基于积分型障碍李亚普诺夫函数的视场角约束制导控制一体化设计方法和基于输出向输入饱和转换的视场角约束制导控制一体化设计方法。基于纯追踪制导律和平行接近制导律,所提出的两种视场角约束制导控制一体化方法有效解决全捷联微型导弹制导控制回路耦合问题,实现了在无需惯性制导信息的条件下导引导弹对目标实施精确打击。且基于障碍李亚普诺夫函数和输出向输入饱和转换技术的设计,也从理论上真正保证了体视线角的有界性,满足了全飞行弹道捷联导引头的视场角约束。此外,通过引入努斯鲍姆函数,所提出的两种视场角约束制导控制一体化方法能够有效避免舵面饱和问题的出现,同时对于控制指令起到了平滑滤波的作用,消除了制导控制一体化设计中采用符号函数所造成的高频抖振。论文对低成本全捷联微型导弹相关制导控制技术开展了较为系统地研究,其研究成果为导弹制导、控制系统设计提供了一定的理论技术支撑和工程技术储备,对于导弹视角约束制导律设计、鲁棒姿态控制律设计以及制导控制一体化设计方法研究具有重要的参考价值和研究意义。
赵坤[6]（2020）在《云台式PGK机构设计与弹道仿真》文中提出为常规无控弹箭加装二维弹道修正引信,既可以保证其较低的成本,又可以显着提高其打击精度。其中采用PGK（Precision Guidance Kit）作为二维弹道修正引信来实现对弹箭的二维弹道修正是目前国内外争相研究的热点。当PGK应用于低旋弹箭时,PGK由电动机提供能源,经齿轮组减旋后驱动翼筒旋转,从而使翼筒可在惯性空间下保持不转,提供特定方向稳定的法向修正力,实现二维弹道修正。文中在综合分析了PGK工作特点,国内外的研究现状,以及实际工程应用需求的基础上,结合现有经验,发现应用于低旋弹箭的PGK存在的不足之处,提出一种新型的云台式PGK,并对云台式PGK机构进行设计和优化。利用有限元分析软件对云台式PGK关键零部件的结构强度进行了分析校核,保证其可靠性。在PGK机构设计完成后,利用CFD软件以国内107mm口径尾翼稳定火箭弹为平台,计算全弹气动力参数,分析全弹流场特性,选定升力舵的翼型,并对其具体参数进行优化设计。最终经计算分析确定升力舵翼型为NACA4508,翼展105mm,弦长38.5mm,后掠角35°,舵偏角3°,并总结出了PGK翼型选取的一般规律。此外还构建了云台式PGK弹道修正火箭弹低速滚转状态下的弹体运动六自由度弹道模型,并对全弹道进行仿真,分析云台式PGK的开环拉偏能力,以及对固定目标点射击时的弹道修正能力。并利用蒙特卡洛方法进行计算机数值仿真,分析云台式PGK弹道修正火箭弹的射击准确度和射击散布度。
陈健[7]（2019）在《基于深度学习的窄带雷达弹头目标识别关键技术研究》文中研究说明雷达是空间监视、预警防御等系统的重要传感器。雷达能否探测、跟踪感兴趣的目标并识别目标的类别对这些系统具有至关重要的影响。在空间监视和预警防御应用中,真假弹头目标的识别是最重要也最具挑战性的问题之一。雷达在探测、跟踪、识别弹头目标时,需要克服各种假目标的不利影响,主要包括:无源诱饵目标的误导、有源电子假目标的压制和混淆。针对弹头欺骗干扰技术中的实体假目标和弹载间歇采样转发干扰（Interrupted-Sampling Repeater Jamming,ISRJ）形成的电子假目标,本文研究了基于深度学习的雷达弹头目标识别的一些关键技术,按雷达信号与信息处理流程的先后顺序依次为:（1）在雷达目标检测前,设计了栈式双向GRU（Gated Recurrent Unit）网络在时域识别并分割受ISRJ污染的雷达回波信号,提取仅包含真实目标回波的无干扰信号片段,生成并平滑滤波器,抑制ISRJ在雷达系统中形成的电子假目标,减弱ISRJ对真实目标的压制作用,大幅提高了真实目标在ISRJ环境下的检测概率;（2）在雷达目标检测阶段,设计了专门的卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）,增强线性调频（Linear Frequency Modulation,LFM）信号的去斜信号的时频图并提取时频脊线,估计各信号分量的时频参数,结合雷达发射信号的先验信息,分辨识别脉冲压缩结果中检测到的目标是真实物体目标还是ISRJ形成的电子假目标,大幅降低了ISRJ假目标进入雷达后续跟踪识别等环节的概率,缓解了雷达脉冲资源紧张的压力,提高了雷达跟踪到真实目标的概率,减弱了ISRJ对雷达的误导作用,为后续雷达分辨识别实体诱饵假目标和弹头目标铺平道路;（3）在雷达跟踪测量后的目标识别阶段,针对最具挑战性的仿形诱饵和弹头的分辨识别,以最广泛雷达可以获取的雷达散射截面积（Radar Cross Section,RCS）序列数据为基础,提出了两种弹头和诱饵的识别方法:其一,研究了基于一维CNN的弹头目标微动周期提取方法及基于微动周期的目标粗分类技术,和传统方法相比,周期提取的精度更高,粗分类性能也更强;其二,研究了基于一维CNN的仿形诱饵和弹头识别方法,相比于传统的目标识别方法,在大幅降低了虚警率的同时还降低了弹头目标的漏检概率,提升了弹头和诱饵分辨识别的综合性能。
于浩洋[8]（2019）在《天基扩展小目标跟踪技术研究》文中研究表明天基红外光学监视系统利用部署在多个轨道平台所组成的光学传感器星座,对弹道导弹、航天发射等重要事件进行实时探测、跟踪、识别以及预报。对国土安全可能存在重大威胁事件的即时发现,有助于快速反应及时决策,增强我国战略防御能力。在这种应用背景下,天基红外光学监视系统面临着多种类、多型号目标的威胁考验。所以天基光学监视系统采用的探测体制和其中涉及的信息处理技术对系统效能具有决定性影响。天基红外光学监视系统星座均由多轨道平台搭载多波段光学传感器组成,采用双/多星视线交叉定位的体制,完成对空间目标的立体定位跟踪的任务。要实现对全球较为理想的覆盖,所需的星座系统规模极大,效费比极低,且面临多目标机动场景时,局部空域内卫星资源严重不足,系统存在难以克服的局限性。研究探索一种系统性能更强、效费比更高的新的探测体制显得极为迫切。为此,本文讨论了一种基于主/被动联合的双模探测体制,将激光的一维测距能力与红外二维测角能力相结合,实现单星对单/多目标的快速跟踪和定位。在主/被动联合探测系统的信息处理子系统中,红外测角子系统信息处理涉及到不同尺度、单/多目标跟踪问题,激光测距子系统信息处理涉及激光回波数据实时提取、光束对多目标遍历策略制定的问题。另外,为实现对目标的立体跟踪,还涉及到异质传感器数据融合问题。本文在不同章节对这些问题进行讨论。第二章首先对红外与激光联合探测体制系统进行分析,给出了红外激光联合系统组成和信息处理框架,分析了以美国“空间跟踪与监视系统”为代表的传统预警体制面临的严峻挑战与不足,阐述了主被动联合探测体制的显着优势;在现有激光发展的水平基础上,初步探索了主被动联合探测的可行性,从数值上分析了激光回波理论强度,作为后续研究内容的铺垫;其次,对红外与激光成像模型和目标像面特性开展研究,阐述了两种不同传感器成像过程的建模方法。研究了由物到像的扩展目标像面仿真方法,在此基础上给出了一种不失一般性的、更为简洁的像面扩展目标仿真方法,为第三章的研究斑、面形态的扩展目标提供切入点;再次,梳理了目标在惯性系下的运动规律以及红外传感器成像过程;最后,构建了一个典型的群目标仿真场景,给出了群目标的在光学像面上的成像数据,作为第四章研究内容的数据输入。第三章针对不同尺度和形态的扩展目标跟踪问题开展研究,分别针对面状扩展目标提出基于高斯过程的扩展目标跟踪滤波器,针对斑状扩展目标提出了三维箱粒子PHD滤波器。针对面扩展目标量测信息丰富、形态相对显着的特点,提出了一种既能估计目标质心又能估计目标形态的方法。本章引入高斯过程方法描述目标扩展形态,建立适应于立体目标的测量方程与运动方程,利用扩展卡尔曼滤波器实现了目标质心跟踪与扩展形态的估计。通过仿真验证了所提的算法能够有效跟踪扩展目标质心与扩展形态。针对斑扩展目标形态信息较少的特点,重点关注了斑扩展目标的质心跟踪问题。由于斑目标的量测包含幅度值信息,其质心相比于形心能够更加准确的描述目标实际位置,为此本章推导了融合了幅值信息的似然函数。提出了一种简单有效的方法对图像量测进行划分和包装,进一步地给出了用三维箱实现标准概率假设密度滤波的详细步骤。通过仿真,我们验证了所提的滤波器在跟踪扩展目标方面有更好的性能。第四章针对半混叠群目标跟踪问题提出了基于超分辨与箱粒子PHD结合的跟踪方法,针对可分辨密集群跟踪问题提出了超图匹配标签多伯努利滤波器。处于半混叠状态的群目标在像面上呈现出多、混、密的特点,并随着传感器观测视角的变化而变化,其跟踪难点在于难以准确分辨群内目标数量,进而无法实现对多目标状态和数目的估计。为此,本章首先引入了超分辨方法用以实现对半混叠状态群的分辨能力;其次,鉴于超分辨算法引入较大计算开销和耗时,跟踪算法的执行方法参考箱粒子滤波,用箱粒子形式对目标状态进行描述以及对量测进行包装,进而将箱粒子作为概率假设密度滤波器的执行方法,最后通过增添航迹标签的方式实现多目标轨迹输出功能。标签箱粒子概率假设密度滤波器能够保证与传统点粒子概率假设密度滤波器具备相似的跟踪精度,又能够大大节省计算资源,能够显着降低计算耗时。针对可分辨群目标跟踪中存在的目标密集分布、视场抖动造成的数据关联难的问题,本章将群内多临近目标组成的群视为一个结构稳定的图,各目标为图中节点,通过引入超图理论描述多目标位置结构关系。根据群结构相对稳定的特点,摒弃传统依据距离计算关联强弱的逻辑,利用超图匹配方法实现帧间多目标的数据关联,避免了仅依靠距离判断关联逻辑造成的错误关联,显着提升了跟踪精确度和航迹输出的准确度。第五章侧重对主动传感器测距信息提取以及主被动传感器数据融合问题开展研究,提出了激光回波实时检测方法以及激光传感器对多目标遍历策略。由于激光回波为一维距离信息,而传统粒子为二维点,本章设计了一种能准确适应激光回波特性的线型粒子,并将其与传统的粒子滤波算法相结合,有效的实现了激光测距信息的实时检测和提取。此外,还利用仿真数据和来自不同地基激光测距装置的实测数据对所提出的线型粒子滤波器进行了验证,取得良好效果。由于激光光斑通常仅能覆盖单一目标,在面临多目标场景是,需要根据红外像面多目标分布位置,制定一个最优的指向策略。本章将像面多目标的光斑指向的遍历顺序问题建模为旅行商问题,利用遗传算法求得遍历用时最短的解,也就是指向策略;针对激光重频远高于红外帧频、且探测率低的特点,本章将激光回波数据在时域上进行积累,积累周期与红外帧频保持一致。这样既能增加一个周期内激光回波数量,又能达到异质传感器周期同步的目的。进一步地,利用提取的测距信息以及红外二维角信息,依次对各目标执行无迹扩展卡尔曼滤波算法。结合高精度测距信息后,目标三维状态跟踪精度会得到显着提高。提出了两种主动传感器对多目标遍历的方式,仿真了两种遍历模式下的目标群体跟踪精度,分析了两种模式的性能差异的原因,验证了循环遍历模式能够获得更优的跟踪精度,并说明了该遍历模式下跟踪精度的提高是以频繁调整测距传感器指向为代价的结论。本文立足主被动联合探测体制下的天基红外光学监视系统应用需求,提出了适用于该探测体制的信息处理算法,研究成果丰富了扩展目标跟踪、群目标跟踪等算法理论,为天基光学监视系统信息处理子系统的设计和研制提供了技术支撑。
周斌[9]（2019）在《空海作战导弹攻防对抗关键技术研究》文中进行了进一步梳理近年来,大规模海上军演频繁在各国竞相展开。海上军演包含模拟攻击方和防御方,并以反舰导弹和舰空导弹为主要演练武器,进行攻防对抗。实战演练需要耗费大量物力、人力和财力,是一个极其复杂的工程。但军演也带来了颇多益处,例如,可向他国展示自身实力,为自身作战积累宝贵经验等。美国凭借着“无敌舰队”而雄于全球,或许更能说明海上作战地位的重大意义,更有国家将海洋称为“蓝色国土”。针对日益频繁的海上争端,十分有必要对海上作战双方攻防对抗进行深入研究,尤其是反舰导弹和舰空导弹的攻防对抗。本文设计了反舰导弹和舰空导弹攻防对抗的典型作战流程以及建立了主要对抗武器模型:反舰导弹模型和舰空导弹模型,并对导弹攻防对抗过程中一些关键技术进行了研究。论文的主要工作内容如下:1.导弹攻防对抗典型作战流程设计。针对海上作战,论文设计了机载反舰导弹和舰载防空导弹的典型作战流程;分别建立了空中目标和海面目标的运动模型;建立导弹三自由度模型;设计典型导弹飞行弹道并进行仿真实验以及在反舰导弹末端机动策略中,通过一体化控制对航行蛇形、纵向蛇形、螺旋、摆式和跃升机动进行了弹道仿真研究,证明了典型作战流程和模型的可行性。2.导弹攻防对抗过程仿真。针对导弹攻防对抗过程中的一些关键技术,具体为:在火控解算中,为进一步提高计算速度,采用双变步长来自适应动态调整时间和距离步长;并对导弹不可逃逸攻击区进行了仿真求解。最后应用蒙特卡洛法研究对比了不同机动的反舰导弹对有舰空导弹拦截下的突防概率。3.效能评估。针对反舰导弹作战效能,论文在传统ADC方法基础上引入支撑度S概念。在实际对抗情景中,考虑存在对抗措施情况,将导弹作战效能分为基本作战效能和对抗作战效能两部分,建立效能计算体系。
宁宇[10]（2019）在《高速旋转目标逆合成孔径雷达成像方法》文中研究说明随着世界强国太空竞赛日趋激烈化,各国的探测器发射活动更加频繁,这导致空间碎片充斥近地轨道并严重威胁航天器与宇航员的安全,空间碎片编目、监视、成像受到各国的广泛重视。同时,自由段弹头和诱饵目标具有高速旋转、进动和章动等特性,如何对导弹目标进行有效监视与识别在我国导弹预警与防空反导中具有迫切的需求。逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR）具有全天时、全天候、远作用距离和高分辨率等优势,它是一种有效的空间态势感知手段。空间碎片与弹道目标的高速非平稳运动将导致其雷达回波存在严重的越距离单元徙动现象,并且存在回波数据缺失、目标遮挡和强噪声等复杂观测条件,这将导致常规的ISAR成像算法很难获得聚焦良好的成像结果,亟需研究高速旋转目标二维与三维高分辨率成像新方法。本文以国际上ISAR系统及信号处理技术的发展趋势为指引,结合国内空间态势感知领域的应用需求,在“十三五”预研课题、国家“863”课题和横向课题等项目的资助下,对高速旋转目标的二维高分辨率成像、三维高分辨率成像和基于稀疏频带融合的高分辨率成像等关键问题进行深入研究。本文的具体研究内容可划分为以下六个部分:1.首先介绍ISAR成像转台模型和基本成像原理,阐述如何利用平动补偿技术将目标复杂运动补偿为等效的理想转台模型,并且分析图像的距离向分辨率和方位向分辨率。然后讨论高速旋转目标成像的难点并阐明解决思路。由于ISAR成像距离向分辨率与雷达带宽成反比,接下来介绍频带稀疏情况下如何实现相干合成,以达到提高成像分辨率的目的,为后续内容的深入研究打下坚实的理论基础。2.针对高速旋转目标的雷达回波具有较大的回波包络徙动和快变的多普勒效应的难题,提出基于改进遗传算法的高速旋转目标二维成像算法。首先建立高速旋转目标成像的几何模型和信号模型,然后将复杂的成像问题转化为参数化的稀疏重构问题。之后利用改进的遗传算法结合CLEAN技术提取每个强散射点的包络。通过向种群中添加合适的基因提高的遗传算法的收敛速度。最后根据参数估计值生成不同时刻的距离-瞬时多普勒图像。该算法可以在方位向多普勒模糊或者回波数据缺失等复杂观测情况下获得目标聚焦良好的成像结果,而且该算法的运算效率优于现有参数化的高速旋转目标ISAR成像算法。3.为了提高对空间碎片和弹道目标等高速旋转目标的分类与识别能力,有必要对该类目标进行三维成像,以获取比二维成像更丰富的结构信息。高速旋转目标回波存在严重越距离单元徙动,而且由于空间碎片等目标观测距离比较远,雷达脉冲重复频率较低,将导致目标回波出现严重的多普勒模糊,使得传统三维成像算法难以处理。针对上述难题,本文提出基于逆Radon变换（Inverse Radon Transform,IRT）和CLEAN技术的高速旋转目标三维成像算法。首先推导高速旋转目标三维成像原理,然后将复杂的成像问题转化为参数化的约束优化问题。根据改进的粒子群优化（Modified Particle Swarm Optimization,MPSO）算法提取强散射点高度z坐标和运动轨迹,然后提出改进的CLEAN技术逐个提取强散射点包络。MPSO算法的输出结果作为IRT的输入,用以估计散射点的x和y坐标,最后对散射点坐标进行定标处理获得三维图像。同传统三维成像算法相比,本文所提算法在自遮挡、数据缺失和方位向多普勒模糊等情况下仍然取得良好的成像结果。4.针对基于IRT的高速旋转目标的三维成像算法中存在的散射中心数量难以估计和旋转周期值计算误差较大等问题,提出基于非参数贝叶斯模型的高速旋转目标三维成像算法。该算法结合M-CLEAN技术的MPSO算法计算各个散射点的高度值,然后建立非参数贝叶斯模型准确地估计目标旋转周期、距离向、方位向坐标和相对RCS强度。特别的,该算法采用可逆跳转马尔科夫链蒙特卡洛算法估计散射点复杂的后验概率分布,相比现有的高速旋转目标三维成像算法,所提出的算法重构精度更高,而且对低信噪比、方位向多普勒模糊和数据缺失等情况具有良好的鲁棒性。5.针对传统的稀疏频带融合技术存在的模型简单、散射中心重构精度有限等问题,本文建立了基于目标属性散射中心模型的ISAR稀疏频带融合模型。然后推导子频带间相干相位的来源,之后根据缩放字典技术提取不同子频带信号的属性散射中心参数,相比传统方法,该方法时间复杂度更低。接下来利用稀疏表示和粒子群优化算法计算相干相位,最后提取合成后全频带信号的属性散射中心以进一步减小计算误差。6.目前单部雷达的带宽有限,如何利用多部工作在不同频带的雷达进行稀疏频带信号融合,以提升现有ISAR设备对高速旋转目标的观测能力值得深入研究。针对不同频带雷达分布较远时,高速旋转目标的稀疏频带信号难以融合的难题,本文提出利用矩阵束算法融合不同频带的雷达信号。基于融合后的大带宽信号,采用非参数贝叶斯模型求解高速旋转目标的三维成像结果。相比传统的单频带三维ISAR成像算法,本文所提算法可以在不同频段雷达具有一定观测角度差异的条件下获得高速旋转目标的稀疏频带三维成像。
二、利用蒙特卡洛方法对导弹筒内弹道参数的分布进行分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、利用蒙特卡洛方法对导弹筒内弹道参数的分布进行分析（论文提纲范文）
（1）子母弹对机场跑道毁伤评估研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究的主要内容 |
| 第2章 机场跑道目标易损性分析 |
| 2.1 机场跑道功能与结构分析 |
| 2.2 机场跑道的毁伤模式 |
| 2.3 划分毁伤等级 |
| 2.4 本章小节 |
| 第3章 反跑道子弹外弹道计算模型 |
| 3.1 反跑道子母弹工作原理 |
| 3.1.1 反跑道子母弹结构分析 |
| 3.1.2 反跑道子母弹的开舱与抛撒方式 |
| 3.2 子弹外弹道计算模型 |
| 3.2.1 坐标系转换 |
| 3.2.2 子弹抛撒位置与抛撒速度计算 |
| 3.2.3 外弹道计算 |
| 3.3 子弹落点坐标及落速的求解方法 |
| 3.4 本章小节 |
| 第4章 反跑道子弹对机场跑道的毁伤效应仿真研究 |
| 4.1 反跑道子弹对机场跑道侵彻仿真分析 |
| 4.1.1 侵彻仿真模型的建立 |
| 4.1.2 仿真结果与分析 |
| 4.2 反跑道子弹对机场跑道爆破有限元分析 |
| 4.2.1 爆破仿真模型的建立 |
| 4.2.2 仿真结果与分析 |
| 4.3 本章小节 |
| 第5章 反跑道子母弹对机场跑道毁伤效能评估 |
| 5.1 母弹抛撒点的计算 |
| 5.1.1 圆概率偏差 |
| 5.1.2 母弹抛撒点对瞄准点处子弹分布的影响规律 |
| 5.1.3 母弹抛撒点坐标确定 |
| 5.2 毁伤效能计算模型 |
| 5.2.1 瞄准点的确定 |
| 5.2.2 机场跑道封锁判定方法 |
| 5.2.3 计算模型 |
| 5.3 毁伤评估系统设计 |
| 5.3.1 系统架构设计 |
| 5.3.2 模块设计 |
| 5.4 计算结果及分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果 |
| 致谢 |
（2）基于循环神经网络的临近空间高超声速目标航迹估计与预报（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 临近空间高超声速目标防御 |
| 1.2.2 机动目标航迹估计与预报 |
| 1.2.3 基于循环神经网络的序列识别与预报 |
| 1.2.4 存在的主要问题 |
| 1.3 论文研究内容及章节安排 |
| 第2章 临近空间高超声速目标运动行为分析与描述 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 临近空间高超声速目标的动力学模型 |
| 2.3 临近空间高超声速目标的运动行为分析与建模 |
| 2.3.1 准平衡滑翔航迹运动行为模型的建立 |
| 2.3.2 跳跃滑翔航迹运动行为模型的建立 |
| 2.3.3 目标运动行为模型集的建立 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于运动行为识别网络的高超声速目标航迹估计方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于注意力LSTM的运动行为识别网络结构设计方法 |
| 3.2.1 长短时记忆(LSTM)网络 |
| 3.2.2 LSTM运动行为识别网络结构设计 |
| 3.2.3 注意力LSTM运动行为识别网络结构设计 |
| 3.3 基于运动行为识别网络的航迹估计算法 |
| 3.3.1 数据预处理 |
| 3.3.2 基于运动行为识别网络的运动行为识别 |
| 3.3.3 模型切换策略 |
| 3.3.4 航迹估计算法 |
| 3.4 航迹估计算法的训练及参数设计 |
| 3.4.1 网络结构的确定 |
| 3.4.2 输入序列长度设计 |
| 3.4.3 网络参数设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于运动行为预判网络的高超声速目标航迹预报方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于“编码-解码”架构的运动行为预判网络结构设计方法 |
| 4.2.1 编码网络结构设计 |
| 4.2.2 解码网络结构设计 |
| 4.3 基于运动行为预判网络的航迹预报算法 |
| 4.3.1 基于运动行为预判网络的运动行为预判 |
| 4.3.2 航迹预报算法 |
| 4.4 航迹预报算法的训练及参数设计 |
| 4.4.1 解码网络结构确定 |
| 4.4.2 编码网络结构确定 |
| 4.4.3 输入序列长度设计 |
| 4.4.4 网络参数设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于可学习扩展卡尔曼滤波的高超声速目标航迹估计方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 可学习扩展卡尔曼滤波 |
| 5.2.1 扩展卡尔曼滤波 |
| 5.2.2 输入修饰网络 |
| 5.2.3 增益修饰网络 |
| 5.2.4 可学习扩展卡尔曼滤波 |
| 5.3 基于可学习扩展卡尔曼滤波的航迹估计算法 |
| 5.4 航迹估计方法的训练和参数设计 |
| 5.4.1 输入修饰网络参数设计 |
| 5.4.2 增益修饰网络参数设计 |
| 5.5 算法收敛性分析与验证 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 某型临近空间高超声速目标航迹估计与预报分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 临近空间高超声速目标航迹估计与预报场景设定 |
| 6.3 临近空间高超声速目标航迹估计分析 |
| 6.3.1 运动行为识别 |
| 6.3.2 模型切换策略 |
| 6.3.3 航迹估计的蒙特卡洛仿真分析 |
| 6.3.4 航迹估计结果及分析 |
| 6.4 临近空间高超声速目标航迹预报分析 |
| 6.4.1 运动行为预判结果及分析 |
| 6.4.2 航迹预报结果及分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A 坐标系定义及其转换关系 |
| A.1 坐标系定义 |
| A.2 坐标系间转换关系 |
| 附录B 临近空间高超声速目标的动力学模型推导 |
| 附录C 某型高超声速飞行器的航迹数据集 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（3）带有角度约束及执行器饱和的制导与控制一体化设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的来源 |
| 1.2 课题研究的背景和意义 |
| 1.3 国内外研究现状分析 |
| 1.3.1 制导与控制一体化研究现状及分析 |
| 1.3.2 状态受限、输入饱和研究现状 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 第2章 制导控制一体化系统建模 |
| 2.1 常用坐标系 |
| 2.2 导弹纵向非线性运动方程组 |
| 2.3 导弹控制系统模型 |
| 2.4 弹-目相对运动模型 |
| 2.5 制导控制一体化设计模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于动态面的多约束鲁棒制导控制一体化设计 |
| 3.1 制导控制一体化算法设计 |
| 3.2 算法稳定性分析 |
| 3.3 仿真结果及分析 |
| 3.3.1 仿真结果 |
| 3.3.2 仿真分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于凸优化的多约束制导控制一体化设计 |
| 4.1 面向凸优化的制导控制一体化设计模型 |
| 4.1.1 制导控制一体化线性模型 |
| 4.1.2 模型分析 |
| 4.2 线性系统的短时间稳定性与短时间镇定 |
| 4.2.1 线性系统的短时间稳定性 |
| 4.2.2 线性系统的短时间镇定 |
| 4.2.3 输入受限线性系统的短时间镇定 |
| 4.3 基于凸优化的多约束制导控制一体化算法设计 |
| 4.4 仿真结果与分析 |
| 4.4.1 仿真结果 |
| 4.4.2 仿真分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 制导控制一体化算法的抗干扰能力研究 |
| 5.1 基于干扰观测器的主动补偿复合控制原理 |
| 5.2 制导控制一体化动态面设计中的干扰补偿 |
| 5.2.1 干扰观测器设计 |
| 5.2.2 带有干扰观测与补偿的基于动态面的制导控制一体化算法设计 |
| 5.2.3 与基于动态面的多约束制导控制一体化设计算法的仿真结果对比分析 |
| 5.2.3.1 仿真结果 |
| 5.2.3.2 仿真分析 |
| 5.2.4 考虑带有干扰信号的情况 |
| 5.2.4.1 仿真结果 |
| 5.2.4.2 仿真分析 |
| 5.3 制导控制一体化凸优化设计中的干扰补偿 |
| 5.3.1 带有干扰观测与补偿的基于凸优化的制导控制一体化算法 |
| 5.3.2 干扰补偿效果仿真与分析 |
| 5.3.2.1 仿真结果 |
| 5.3.2.2 仿真分析 |
| 5.3.3 考虑带有干扰信号的情况 |
| 5.3.3.1 仿真结果 |
| 5.3.3.2 仿真分析 |
| 5.4 多源干扰下基于动态面的多约束鲁棒制导控制一体化算法仿真 |
| 5.4.1 不考虑带有干扰信号的情况 |
| 5.4.1.1 仿真结果 |
| 5.4.1.2 仿真分析 |
| 5.4.2 考虑带有干扰信号的情况 |
| 5.4.2.1 仿真结果 |
| 5.4.2.2 仿真分析 |
| 5.5 多源干扰下基于凸优化的多约束制导控制一体化算法仿真 |
| 5.5.1 不考虑带有干扰信号的情况 |
| 5.5.1.1 仿真结果 |
| 5.5.1.2 仿真分析 |
| 5.5.2 考虑带有干扰信号的情况 |
| 5.5.2.1 仿真结果 |
| 5.5.2.2 仿真分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）高超声速滑翔目标跟踪与拦截制导方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 高超声速滑翔飞行器发展现状 |
| 1.2.1 高超声速滑翔飞行器由来 |
| 1.2.2 国内外发展现状及动态 |
| 1.3 导弹防御系统发展现状 |
| 1.3.1 美国导弹防御系统 |
| 1.3.2 其它国家导弹防御系统 |
| 1.3.3 美国高超声速目标防御系统项目进展 |
| 1.3.4 高超声速滑翔目标防御难点分析 |
| 1.4 目标跟踪与拦截制导方法研究进展 |
| 1.4.1 目标跟踪方法 |
| 1.4.2 拦截制导方法 |
| 1.5 论文研究内容及结构安排 |
| 第二章 基于鲁棒滤波的高超声速滑翔目标跟踪方法 |
| 2.1 目标跟踪模型 |
| 2.1.1 地基雷达坐标系下目标运动建模 |
| 2.1.2 地基雷达量测模型 |
| 2.2 基于UKF框架的鲁棒非线性滤波方法 |
| 2.2.1 经典UKF滤波理论 |
| 2.2.2 鲁棒非线性滤波方法 |
| 2.3 仿真分析 |
| 2.3.1 高超声速滑翔目标轨迹生成 |
| 2.3.2 雷达量测量真值生成 |
| 2.3.3 跟踪滤波性能分析 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 基于自适应机动模型的高超声速滑翔目标跟踪方法 |
| 3.1 基于机动模型的目标运动建模 |
| 3.1.1 典型机动模型 |
| 3.1.2 运动学建模 |
| 3.2 基于交互式多模型的机动频率自适应跟踪方法 |
| 3.2.1 交互式多模型算法 |
| 3.2.2 模型集设计 |
| 3.2.3 仿真分析 |
| 3.3 基于量测新息的机动频率自适应跟踪方法 |
| 3.3.1 机动频率自适应 |
| 3.3.2 基于UKF算法的自适应实现 |
| 3.3.3 仿真分析 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 高超声速滑翔目标拦截微分几何制导方法 |
| 4.1 经典比例导引律 |
| 4.1.1 拦截交战建模 |
| 4.1.2 经典比例导引律 |
| 4.2 微分几何制导方法 |
| 4.2.1 微分几何基本理论 |
| 4.2.2 拦截交战微分几何建模 |
| 4.2.3 扩展微分几何制导律及捕获性能 |
| 4.2.4 广义微分几何制导律 |
| 4.3 仿真分析 |
| 4.3.1 拦截性能分析 |
| 4.3.2 捕获性能分析 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 高超声速滑翔目标拦截先进制导方法 |
| 5.1 基于快速趋近律的自适应滑模制导律 |
| 5.1.1 制导律设计 |
| 5.1.2 稳定性证明 |
| 5.1.3 仿真分析 |
| 5.2 自适应积分滑模有限时间收敛制导律 |
| 5.2.1 制导律设计 |
| 5.2.2 稳定性证明 |
| 5.2.3 仿真分析 |
| 5.3 基于路径跟踪的有限时间收敛制导律 |
| 5.3.1 标准跟踪路径 |
| 5.3.2 制导律设计 |
| 5.3.3 稳定性证明 |
| 5.3.4 仿真分析 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 论文研究成果及创新点 |
| 6.1.1 论文研究成果 |
| 6.1.2 论文创新点 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
| 附录A CAV-H模型 |
| 附录B 坐标系定义及转换关系 |
| B.1 坐标系定义 |
| B.2 坐标转换关系 |
| 附录C 高超声速滑翔飞行器运动模型 |
（5）低成本全捷联微型导弹制导控制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 相关领域国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外主要微型导弹 |
| 1.2.2 全捷联制导体制制导信息处理技术研究进展 |
| 1.2.3 全捷联制导体制制导控制技术研究进展 |
| 1.3 论文研究内容与组织结构 |
| 第二章 基于障碍李亚普诺夫函数的视角约束制导律设计 |
| 引言 |
| 2.1 问题阐述与制导模型的建立 |
| 2.1.1 问题阐述 |
| 2.1.2 制导模型的建立 |
| 2.2 相关控制理论和改进函数简介 |
| 2.2.1 障碍李亚普诺夫函数 |
| 2.2.2 非对称光滑饱和函数 |
| 2.3 基于正切型障碍李亚普诺夫函数的视角约束制导律设计 |
| 2.3.1 非线性扩张状态观测器的设计 |
| 2.3.2 动态面控制器设计 |
| 2.3.3 闭环系统稳定性分析 |
| 2.4 基于对数型障碍李亚普诺夫函数的自适应视角约束制导律设计 |
| 2.4.1 动态面控制器设计 |
| 2.4.2 闭环系统稳定性分析 |
| 2.5 常速度导弹模型仿真验证 |
| 2.5.1 常速度导弹模型 |
| 2.5.2 不同落角约束下打击固定目标仿真 |
| 2.5.3 不同落角约束下打击移动目标仿真 |
| 2.5.4 不同视角约束下打击移动目标仿真 |
| 2.6 变速度导弹模型仿真验证 |
| 2.6.1 变速度导弹模型 |
| 2.6.2 考虑视角和落角约束的偏置比例导引制导律 |
| 2.6.3 视角约束制导律修正 |
| 2.6.4 打击地面固定目标模拟仿真 |
| 2.6.5 打击地面非机动移动目标模拟仿真 |
| 2.6.6 打击地面机动移动目标模拟仿真 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 基于增强扩张状态观测器的鲁棒过载控制器设计 |
| 引言 |
| 3.1 基于增强扩张状态观测器的控制方法 |
| 3.1.1 基于广义扩张状态观测器的控制方法 |
| 3.1.2 基于增强扩张状态观测器的控制方法 |
| 3.1.3 稳定性和鲁棒性分析 |
| 3.2 推广至多源非匹配干扰 |
| 3.2.1 等效输入扰动的存在性证明 |
| 3.2.2 改进的基于增强扩张状态观测器的控制方法 |
| 3.2.3 稳定性和鲁棒性分析 |
| 3.3 二阶非线性系统算例测试 |
| 3.3.1 稳定被控输出于零 |
| 3.3.2 跟踪参考信号 |
| 3.4 工程实例验证 |
| 3.4.1 通用非线性纵平面空空导弹模型 |
| 3.4.2 基于增强扩张状态观测器的鲁棒过载控制器设计 |
| 3.4.3 经典三回路过载控制器设计 |
| 3.4.4 无扰性能仿真分析 |
| 3.4.5 对参数不确定性的鲁棒性 |
| 3.4.6 抑制外界干扰 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 闭环制导控制联合仿真 |
| 引言 |
| 4.1 全捷联微型导弹模型 |
| 4.2 全捷联微型导弹制导控制系统设计 |
| 4.2.1 制导系统设计 |
| 4.2.2 控制系统设计 |
| 4.3 打击地面固定目标模拟仿真 |
| 4.3.1 标况仿真 |
| 4.3.2 蒙特卡洛拉偏实验 |
| 4.4 打击地面非机动移动目标模拟仿真 |
| 4.4.1 标况仿真 |
| 4.4.2 蒙特卡洛拉偏实验 |
| 4.5 打击地面机动移动目标模拟仿真 |
| 4.5.1 标况仿真 |
| 4.5.2 蒙特卡洛拉偏实验 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 考虑舵机饱和和视场角约束的制导控制一体化设计 |
| 引言 |
| 5.1 精细化制导控制一体化设计模型的建立 |
| 5.2 相关控制理论和改进函数简介 |
| 5.2.1 积分型障碍李亚普诺夫函数 |
| 5.2.2 输出向输入饱和转换技术 |
| 5.2.3 努斯鲍姆函数 |
| 5.3 基于积分型障碍李亚普诺夫函数的视场角限制制导控制一体化设计 |
| 5.3.1 控制目标 |
| 5.3.2 非线性跟踪微分器设计 |
| 5.3.3 齐次观测器设计 |
| 5.3.4 动态面控制器设计 |
| 5.3.5 闭环系统稳定性分析 |
| 5.4 基于输出向输入饱和转换的视场角限制制导控制一体化设计 |
| 5.4.1 控制目标 |
| 5.4.2 非线性跟踪微分器设计 |
| 5.4.3 齐次观测器设计 |
| 5.4.4 动态面控制器设计 |
| 5.4.5 闭环系统稳定性分析 |
| 5.4.6 输出限制向输入饱和转换 |
| 5.5 积分型视场角约束制导控制一体化设计仿真验证 |
| 5.5.1 对数型障碍李亚普诺夫函数的视场角限制制导控制一体化设计简介 |
| 5.5.2 常速度导弹模型仿真验证 |
| 5.5.3 变速度导弹模型仿真验证 |
| 5.6 基于输出向输入饱和转换的视场角约束制导控制一体化设计仿真验证 |
| 5.6.1 打击地面固定目标模拟仿真 |
| 5.6.2 打击地面非机动移动目标模拟仿真 |
| 5.6.3 打击地面机动移动目标模拟仿真 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 引言 |
| 6.1 论文主要研究内容 |
| 6.2 论文主要创新点 |
| 6.3 下一步工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（6）云台式PGK机构设计与弹道仿真（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 弹道修正弹发展现状 |
| 1.2.1 鸭舵弹道修正执行机构研究现状 |
| 1.2.2 鸭舵式制导弹箭气动特性研究现状 |
| 1.2.3 鸭舵式制导弹箭弹道特性研究现状 |
| 1.3 本文的研究背景 |
| 1.3.1 弹体结构图 |
| 1.3.2 制导弹药工作原理 |
| 1.4 本文主要内容 |
| 2 云台式PGK机构设计与优化 |
| 2.1 PGK工作原理 |
| 2.1.1 传统低旋PGK工作原理 |
| 2.1.2 云台式PGK工作原理 |
| 2.2 云台式PGK机构设计 |
| 2.2.1 整体设计方案 |
| 2.2.2 驱动减速装置设计 |
| 2.2.3 云台机构设计 |
| 2.2.4 轴承选择 |
| 2.2.5 舵翼翼型设计 |
| 2.3 云台式PGK调控范围 |
| 2.4 云台式PGK结构仿真 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 云台式PGK翼型参数选取与弹丸气动力参数计算 |
| 3.1 CFD基本理论 |
| 3.1.1 控制方程 |
| 3.1.2 边界条件 |
| 3.1.3 湍流模型理论 |
| 3.1.4 有限体积法 |
| 3.2 流场仿真与分析 |
| 3.2.1 生成网格 |
| 3.2.2 计算方法 |
| 3.3 计算结果及分析 |
| 3.3.1 舵翼翼型选取 |
| 3.3.2 舵翼参数选取 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 云台式PGK弹道修正火箭弹6DOF运动方程组 |
| 4.1 作用在火箭弹上的力和力矩 |
| 4.1.1 作用在火箭弹上的力 |
| 4.1.2 作用在火箭弹上的力矩 |
| 4.2 坐标系及坐标系间的转换 |
| 4.2.1 常用坐标系 |
| 4.2.2 各坐标系之间的转换关系 |
| 4.3 云台式PGK弹道修正火箭弹6DOF运动方程组 |
| 4.3.1 云台式PGK弹道修正火箭弹的操纵力与操纵力矩 |
| 4.3.2 火箭弹质心运动的动力学方程 |
| 4.3.3 火箭弹绕质心转动的动力学方程 |
| 4.3.4 火箭弹质心的运动学方程 |
| 4.3.5 几何关系方程 |
| 4.3.6 一般形式的控制关系方程 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 火箭弹导引规律设计与全弹道仿真 |
| 5.1 落点预估导引法 |
| 5.1.1 落点预估导引法基本原理 |
| 5.1.2 预估落点计算剩余飞行时间 |
| 5.2 弹道仿真结果及分析 |
| 5.2.1 原型无控火箭弹飞行弹道仿真 |
| 5.2.2 修正弹飞行弹道仿真 |
| 5.3 精度分析 |
| 5.3.1 蒙特卡洛法打靶的应用 |
| 5.3.2 射击精度分析计算 |
| 5.3.3 蒙特卡洛法打靶仿真结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 本文主要工作总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（7）基于深度学习的窄带雷达弹头目标识别关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 雷达弹头真假目标识别技术的现状 |
| 1.2.1 针对实体假目标的雷达弹头目标识别技术现状 |
| 1.2.2 针对电子假目标的雷达弹头目标识别技术现状 |
| 1.2.3 传统雷达弹头目标识别方法的困境 |
| 1.3 深度学习的发展现状 |
| 1.3.1 深度学习的基本网络结构 |
| 1.3.2 深度学习网络在雷达领域的应用 |
| 1.3.3 深度学习技术在雷达目标识别中的优势和劣势 |
| 1.4 本文主要内容及章节安排 |
| 第二章 基于栈式双向GRU网络的电子假目标信号时域识别与干扰抑制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 信号模型与方法思路 |
| 2.2.1 LFM信号体制下的ISRJ |
| 2.2.2 方法思路 |
| 2.3 栈式双向GRU方法 |
| 2.3.1 整体框架 |
| 2.3.2 预处理 |
| 2.3.3 SBi GRU网络 |
| 2.3.4 无穷训练 |
| 2.3.5 滤波器生成与平滑 |
| 2.3.6 滤波、目标检测及目标的特性测量 |
| 2.4 相关ISRJ滤波抑制方法介绍 |
| 2.4.1 能量函数法 |
| 2.4.2 时频最大分量函数法 |
| 2.5 仿真实验与结果分析 |
| 2.5.1 实验设置 |
| 2.5.2 真假信号识别准确率 |
| 2.5.3 干扰抑制性能 |
| 2.5.4 真实目标检测率 |
| 2.5.5 算法时间消耗 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于CNN提取时频域参数的电子假目标识别 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 方法的目标与基本思路 |
| 3.3 基于CNN增强时频图的电子假目标识别方法 |
| 3.3.1 整体框架 |
| 3.3.2 目标检测 |
| 3.3.3 特征提取 |
| 3.3.4 目标判决 |
| 3.3.5 基于TFCNN网络的时频图增强 |
| 3.3.6 TFCNN网络的训练 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 TFCNN方法识别示例 |
| 3.4.2 蒙特卡洛实验设置 |
| 3.4.3 识别性能vs全局阈值γ_w? |
| 3.4.4 识别性能vs信噪比 |
| 3.4.5 识别性能vs干信比 |
| 3.4.6 识别性能vs干扰机模式 |
| 3.4.7 识别性能vs真实目标数量 |
| 3.4.8 SBiGRU滤波对TFCNN方法识别性能的影响分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于一维CNN的 RCS序列特征提取与目标识别 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 弹头与仿形诱饵 |
| 4.2.1 仿形诱饵是最难分辨识别的假目标 |
| 4.2.2 弹头与仿形诱饵RCS序列的差别 |
| 4.3 目标动态RCS序列仿真 |
| 4.3.1 动态RCS序列仿真方法整体框架 |
| 4.3.2 目标RCS反射图 |
| 4.3.3 目标姿态角序列的仿真方法 |
| 4.3.4 RCS序列生成 |
| 4.3.5 弹头与仿形诱饵RCS序列仿真结果 |
| 4.4 基于RCS序列的弹头目标微动周期提取及粗分类 |
| 4.4.1 基于一维CNN的 RCS序列周期提取方法 |
| 4.4.2 传统RCS序列周期提取方法 |
| 4.4.3 RCS序列周期提取仿真实验 |
| 4.4.4 基于RCS序列周期的目标粗分类 |
| 4.5 基于RCS序列的仿形诱饵与弹头的识别 |
| 4.5.1 基于一维CNN的 RCS序列目标识别方法 |
| 4.5.2 传统基于RCS序列的目标识别方法 |
| 4.5.3 弹头与仿形诱饵识别仿真实验 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 结论 |
| 5.1 成果与前景 |
| 5.2 不足与下一步工作 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（8）天基扩展小目标跟踪技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 相关问题研究现状 |
| 1.2.1 目标跟踪技术 |
| 1.2.2 红外激光联合探测技术 |
| 1.3 论文的主要工作和结构安排 |
| 第二章 主被动光学联合探测与目标特性分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 主被动联合探测系统分析 |
| 2.2.1 主被动联合探测体制的比较优势 |
| 2.2.2 远距离激光回波强度分析 |
| 2.2.3 探测系统组成与信息处理框架 |
| 2.3 系统成像模型与目标特性分析仿真 |
| 2.3.1 主/被动传感器测量模型 |
| 2.3.2 扩展目标形态分析与仿真 |
| 2.3.3 群目标运动特性分析与仿真 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 面扩展目标与斑扩展目标跟踪方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于高斯过程的面扩展目标跟踪 |
| 3.2.1 高斯过程理论 |
| 3.2.2 基于高斯过程的目标扩展形态表示 |
| 3.2.3 状态空间模型 |
| 3.2.4 仿真实验与分析 |
| 3.3 基于三维箱粒子PHD的多扩展目标质心跟踪方法 |
| 3.3.1 箱粒子滤波理论 |
| 3.3.2 幅值信息引入 |
| 3.3.3 CBP-ET-PHD滤波器 |
| 3.3.4 仿真测试与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于标签随机有限集的群目标跟踪方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 标签随机有限集与贝叶斯多目标滤波 |
| 4.2.1 标签随机有限集 |
| 4.2.2 标签RFS与贝叶斯多目标滤波 |
| 4.2.3 标签多目标贝叶斯滤波的两种近似方法 |
| 4.3 基于标签箱粒子PHD滤波器的混叠群目标跟踪 |
| 4.3.1 基于稀疏重构的箱粒子包装 |
| 4.3.2 箱粒子似然矩阵优选方法 |
| 4.3.3 标签箱粒子PHD实现 |
| 4.3.4 仿真实验与分析 |
| 4.4 基于超图匹配LMB滤波器的密集群目标跟踪 |
| 4.4.1 基于超图理论的数据关联 |
| 4.4.2 HGM-LMB滤波器更新推导 |
| 4.4.3 仿真实验与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 主动传感器信息提取与主被动数据融合 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于线段型粒子滤波的激光回波检测 |
| 5.2.1 线段型粒子 |
| 5.2.2 线段型粒子滤波器 |
| 5.2.3 数据实验与分析 |
| 5.3 主被动传感器数据融合 |
| 5.3.1 测距传感器指向策略 |
| 5.3.2 数据融合算法 |
| 5.3.3 仿真实验与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要工作与创新点 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（9）空海作战导弹攻防对抗关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.1.1 课题研究背景 |
| 1.1.2 课题研究意义 |
| 1.2 反舰导弹与舰空导弹攻防对抗研究现状 |
| 1.3 论文组织与结构安排 |
| 第二章 导弹攻防对抗典型作战流程设计 |
| 2.1 反舰导弹和舰空导弹的典型作战流程 |
| 2.1.1 反舰导弹典型作战流程 |
| 2.1.2 舰空导弹典型作战流程 |
| 2.1.3 典型作战效果图展示 |
| 2.2 导弹攻防对抗机动策略设计 |
| 2.2.1 数学基础 |
| 2.2.2 目标建模 |
| 2.2.3 导弹建模 |
| 2.2.4 反舰导弹末端机动策略及其实现方法 |
| 2.3 仿真 |
| 2.3.1 弹道仿真数据流分析 |
| 2.3.2 仿真条件 |
| 2.3.3 仿真结果及分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 导弹攻击区和末端对抗关键技术及仿真 |
| 3.1 火控解算 |
| 3.1.1 火控解算研究现状 |
| 3.1.2 命中限制条件 |
| 3.1.3 自适应步长的攻击区解算 |
| 3.1.4 不可逃逸攻击区解算 |
| 3.1.5 攻击区解算流程图 |
| 3.1.6 仿真 |
| 3.2 反舰导弹与舰空导弹攻防对抗机动突防概率 |
| 3.2.1 蒙特卡洛法 |
| 3.2.2 服从正态分布随机数的产生 |
| 3.2.3 作战误差因素分析及选取 |
| 3.2.4 末端机动突防概率仿真流程 |
| 3.2.5 仿真 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 反舰导弹作战效能评估 |
| 4.1 作战效能评估方法现状 |
| 4.1.1 效能相关概念 |
| 4.1.2 常用作战效能评估方法 |
| 4.2 ADC方法介绍 |
| 4.2.1 方法组成元素 |
| 4.2.2 方法应用过程 |
| 4.3 改进的ADC方法 |
| 4.3.1 基本作战效能评估方法 |
| 4.3.2 对抗作战效能评估方法 |
| 4.4 算例计算与分析 |
| 4.4.1 算例计算 |
| 4.4.2 算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）高速旋转目标逆合成孔径雷达成像方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 国外典型ISAR系统介绍 |
| 1.2.2 ISAR成像算法研究现状 |
| 1.3 论文内容安排 |
| 第二章 ISAR成像模型和原理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 ISAR成像原理 |
| 2.2.1 等效转台模型 |
| 2.2.2 ISAR分辨率分析 |
| 2.3 平动补偿 |
| 2.3.1 包络对齐 |
| 2.3.2 初相校正 |
| 2.4 高速旋转目标ISAR成像 |
| 2.5 稀疏频带ISAR成像 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于遗传算法的高速旋转目标二维成像方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 高速旋转目标ISAR成像模型 |
| 3.2.1 高速旋转目标ISAR成像几何模型 |
| 3.2.2 高速旋转目标ISAR成像信号模型 |
| 3.3 基于遗传算法的高速旋转目标成像 |
| 3.3.1 优化问题转化 |
| 3.3.2 传统遗传算法 |
| 3.3.3 改进的遗传算法 |
| 3.4 基于CLEAN技术的目标信号自适应分解 |
| 3.5 实验结果及分析 |
| 3.5.1 理想条件下的仿真实验 |
| 3.5.2 复杂环境仿真实验 |
| 3.5.3 性能分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于IRT和CLEAN技术的高速旋转目标三维成像方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 高速旋转目标三维ISAR成像模型 |
| 4.3 基于MPSO和IRT的散射点坐标估计方法 |
| 4.3.1 基于MPSO的散射点z坐标估计 |
| 4.3.2 基于IRT的散射点x和y坐标估计 |
| 4.4 基于改进CLEAN技术的散射点提取技术 |
| 4.4.1 目标三维重构流程 |
| 4.4.2 时间复杂度分析 |
| 4.5 实验结果及分析 |
| 4.5.1 性能分析指标 |
| 4.5.2 理想点散射模型仿真 |
| 4.5.3 自遮挡和数据缺失情况下的仿真实验 |
| 4.5.4 电磁模型仿真 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于非参数贝叶斯模型的高速旋转目标三维成像方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于非参数贝叶斯模型的散射中心坐标估计 |
| 5.2.1 数据预处理与模型转化 |
| 5.2.2 非参数贝叶斯模型先验分布 |
| 5.2.3 估计正弦曲线参数 |
| 5.3 高速旋转目标三维成像流程与算法分析 |
| 5.3.1 目标三维重构流程 |
| 5.3.2 时间复杂度分析 |
| 5.3.3 性能分析 |
| 5.3.4 分辨率分析 |
| 5.4 实验结果及分析 |
| 5.4.1 点散射模型实验 |
| 5.4.2 电磁仿真数据实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于属性散射中心模型的稀疏频带ISAR成像方法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 稀疏频带ISAR成像模型 |
| 6.3 基于几何绕射模型的稀疏频带融合算法 |
| 6.3.1 稀疏频带融合问题转化 |
| 6.3.2 稀疏贝叶斯学习理论 |
| 6.4 基于属性散射中心模型的稀疏频带融合算法 |
| 6.4.1 子频带属性散射中心模型参数提取 |
| 6.4.2 稀疏频带相干融合处理 |
| 6.5 实验结果及分析 |
| 6.5.1 合成属性散射中心实验 |
| 6.5.2 弹头模型实验 |
| 6.5.3 A10飞机模型实验 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 高速旋转目标稀疏频带三维成像方法 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 高速旋转目标稀疏频带成像模型与数据预处理 |
| 7.2.1 不同雷达分布较远情况下的成像模型 |
| 7.2.2 稀疏频带成像预处理 |
| 7.3 基于全极点模型的稀疏频带融合算法 |
| 7.4 基于矩阵束的稀疏频带融合算法 |
| 7.4.1 矩阵束定义 |
| 7.4.2 求解矩阵束特征值 |
| 7.4.3 稀疏频带相干融合 |
| 7.5 实验结果及分析 |
| 7.5.1 点目标仿真实验 |
| 7.5.2 电磁仿真数据实验 |
| 7.6 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 全文总结 |
| 8.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、利用蒙特卡洛方法对导弹筒内弹道参数的分布进行分析（论文参考文献）
- [1]子母弹对机场跑道毁伤评估研究[D]. 刘阔. 沈阳理工大学, 2021(01)
- [2]基于循环神经网络的临近空间高超声速目标航迹估计与预报[D]. 郑天宇. 哈尔滨工业大学, 2020(01)
- [3]带有角度约束及执行器饱和的制导与控制一体化设计[D]. 李鑫宇. 哈尔滨工业大学, 2020(01)
- [4]高超声速滑翔目标跟踪与拦截制导方法研究[D]. 黄景帅. 国防科技大学, 2020(01)
- [5]低成本全捷联微型导弹制导控制技术研究[D]. 田嘉懿. 国防科技大学, 2019(01)
- [6]云台式PGK机构设计与弹道仿真[D]. 赵坤. 南京理工大学, 2020(01)
- [7]基于深度学习的窄带雷达弹头目标识别关键技术研究[D]. 陈健. 国防科技大学, 2019(01)
- [8]天基扩展小目标跟踪技术研究[D]. 于浩洋. 国防科技大学, 2019(01)
- [9]空海作战导弹攻防对抗关键技术研究[D]. 周斌. 西安电子科技大学, 2019(02)
- [10]高速旋转目标逆合成孔径雷达成像方法[D]. 宁宇. 西安电子科技大学, 2019