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包郵 空中目標(biāo)機(jī)動(dòng)參數(shù)估計(jì)
作者：劉宏強(qiáng) 著
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空中目標(biāo)機(jī)動(dòng)參數(shù)估計(jì) 版權(quán)信息
- ISBN：9787118133431
- 條形碼：9787118133431 ; 978-7-118-13343-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
空中目標(biāo)機(jī)動(dòng)參數(shù)估計(jì) 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書依據(jù)*優(yōu)估計(jì)準(zhǔn)則，結(jié)合運(yùn)動(dòng)原理與幾何關(guān)系，從多個(gè)技術(shù)角度和問(wèn)題背景，對(duì)空中目標(biāo)機(jī)動(dòng)參數(shù)估計(jì)的理論與方法開展了系統(tǒng)性的研究與論述。本書論述了基本概念和*小方差準(zhǔn)則下二維機(jī)動(dòng)參數(shù)估計(jì)方法；闡述了*大似然準(zhǔn)則下相關(guān)量測(cè)二維機(jī)動(dòng)參數(shù)估計(jì)方法；介紹了噪聲異步相關(guān)條件下蛇形機(jī)動(dòng)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)與角速度的聯(lián)合估計(jì)與辨識(shí)；詳細(xì)論述了非高斯噪聲條件下基于*大混合熵的非線性狀態(tài)估計(jì)算法和采用距離變化率量測(cè)的二維運(yùn)動(dòng)狀態(tài)估計(jì)方法；介紹了采用距離變化率量測(cè)的二維機(jī)動(dòng)參數(shù)估計(jì)方法和基于垂直速度機(jī)動(dòng)模型的三維機(jī)動(dòng)參數(shù)估計(jì)方法。
空中目標(biāo)機(jī)動(dòng)參數(shù)估計(jì) 目錄
1.緒論1.1 問(wèn)題背景與意義1.2 機(jī)動(dòng)模型1.3 運(yùn)動(dòng)狀態(tài)估計(jì)1.4 機(jī)動(dòng)參數(shù)估計(jì)1.5 非線性濾波與平滑2. 小方差準(zhǔn)則下二維機(jī)動(dòng)參數(shù)估計(jì)方法2.1 基于狀態(tài)擴(kuò)增法的角速度濾波估計(jì)2.1.1 兩類擴(kuò)增的勻速轉(zhuǎn)彎模型2.1.2 仿真實(shí)驗(yàn)2.2 基于狀態(tài)擴(kuò)增法的切向法向加速度濾波估計(jì)2.2.1 連續(xù)時(shí)間擴(kuò)增狀態(tài)空間模型2.2.2 離散時(shí)間擴(kuò)增狀態(tài)空間模型2.2.3 PEKF算法2.2.4 仿真實(shí)驗(yàn)2.3 基于狀態(tài)擴(kuò)增法的機(jī)動(dòng)參數(shù)固定滯后估計(jì)2.3.1 AURTSS-d算法2.3.2 仿真實(shí)驗(yàn)2.4 本章小結(jié)3. 似然準(zhǔn)則下相關(guān)量測(cè)二維機(jī)動(dòng)參數(shù)估計(jì)方法3.1 時(shí)間相關(guān)量測(cè)噪聲的狀態(tài)估計(jì)問(wèn)題分析§3.2 基于EM的時(shí)間相關(guān)量測(cè)噪聲條件下角速度估計(jì)算法§3.2.1 時(shí)間相關(guān)量測(cè)噪聲條件下勻速轉(zhuǎn)彎?rùn)C(jī)動(dòng)模型 §3.2.2 高階（五階）容積卡爾曼濾波與平滑§3.2.3 E-step§3.2.4 M-step §3.2.5 降維估計(jì)算法§3.2.6 時(shí)間相關(guān)量測(cè)噪聲條件下的角速度估計(jì)§3.2.7 仿真實(shí)驗(yàn) 58§3.3 基于EM算法的時(shí)間相關(guān)噪聲條件下切向法向加速度估計(jì)§3.3.1 時(shí)間相關(guān)量測(cè)噪聲條件下切向法向加速度估計(jì)模型§3.3.2 E-step§3.3.3 M-step§3.3.4 時(shí)間相關(guān)量測(cè)噪聲條件下切向法向加速度估計(jì)算法§3.3.5 仿真實(shí)驗(yàn)§3.4 本章小結(jié)4.噪聲異步相關(guān)條件下蛇形機(jī)動(dòng)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)與角速度的聯(lián)合估計(jì)與辨識(shí)4.1背景4.2 問(wèn)題描述4.2.1 基于量測(cè)重構(gòu)的異步相關(guān)噪聲解耦策略4.2.2 基于系統(tǒng)重構(gòu)的角速度解耦策略4.3 基于HCKS-EM的聯(lián)合估計(jì)與辨識(shí)算法4.3.1 E-step4.3.1.1 帶異步相關(guān)噪聲的高階容積卡爾曼濾波器和平滑器4.3.1.2 期望函數(shù)的計(jì)算4.3.2 M-step4.4仿真分析4.5小結(jié)5.非高斯噪聲條件下基于 混合熵的非線性狀態(tài)估計(jì)算法5.1背景5.2問(wèn)題描述5.3 混合熵準(zhǔn)則5.4 統(tǒng)計(jì)線性化方法5.5基于 混合熵的魯棒非線性濾波算法5.6基于 混合熵的魯棒非線性平滑算法5.7仿真分析5.8小結(jié)6.采用距離變化率量測(cè)的二維運(yùn)動(dòng)狀態(tài)估計(jì)方法6.1 采用RR量測(cè)的無(wú)偏量測(cè)轉(zhuǎn)換濾波算法6.1.1 無(wú)偏轉(zhuǎn)換6.1.2 UCMKF-R算法6.2 采用RR的去相關(guān)無(wú)偏量測(cè)轉(zhuǎn)換濾波算法6.2.1 去相關(guān)無(wú)偏量測(cè)轉(zhuǎn)換6.2.2 DUCMKF-R算法 6.3 仿真實(shí)驗(yàn)6.3.1 量測(cè)轉(zhuǎn)換性能評(píng)估6.3.2 運(yùn)動(dòng)狀態(tài)估計(jì)的性能評(píng)估6.4 本章小結(jié)7.采用距離變化率量測(cè)的二維機(jī)動(dòng)參數(shù)估計(jì)方法7.1 采用AIMM-CS-DUCMKF-R算法的切向法向加速度估計(jì)7.1.1 偽線性CSTNA模型7.1.2 AIMM-CS-DUCMKF-R算法7.1.3 仿真實(shí)驗(yàn) 967.2 切向法向加速度統(tǒng)計(jì)量及近似聯(lián)合概率分布7.2.1 切向法向加速度統(tǒng)計(jì)量的推導(dǎo)7.2.2 切向法向加速度的聯(lián)合經(jīng)驗(yàn)分布及GMM擬合7.2.3 切向法向加速度統(tǒng)計(jì)量在機(jī)動(dòng)檢測(cè)中的應(yīng)用7.3 基于雙多普勒雷達(dá)量測(cè)的角速度估計(jì)7.3.1 無(wú)噪聲條件下速度方向角的計(jì)算7.3.2 高斯白噪聲條件下的角速度估計(jì)7.3.3 仿真實(shí)驗(yàn)7.4 本章小結(jié)8.基于垂直速度機(jī)動(dòng)模型的三維機(jī)動(dòng)參數(shù)估計(jì)方法8.1 垂直速度機(jī)動(dòng)模型8.1.1 三維運(yùn)動(dòng)學(xué)原理8.1.2 平面常轉(zhuǎn)彎?rùn)C(jī)動(dòng)模型8.1.3 平面變轉(zhuǎn)彎?rùn)C(jī)動(dòng)模型8.2 采用距離變化率量測(cè)的三維笛卡爾速度計(jì)算方法 8.2.1 三維笛卡爾速度的計(jì)算原理8.2.2 基于三部多普勒雷達(dá)量測(cè)的目標(biāo)速度計(jì)算方法8.3 垂直速度機(jī)動(dòng)目標(biāo)的轉(zhuǎn)彎率估計(jì)8.3.1 恒定轉(zhuǎn)彎率估計(jì)算法8.3.2 時(shí)變轉(zhuǎn)彎率估計(jì)算法8.4 仿真實(shí)驗(yàn)8.4.1 仿真實(shí)驗(yàn)一8.4.2 仿真實(shí)驗(yàn)二8.5 本章小結(jié)總結(jié)參考文獻(xiàn)
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空中目標(biāo)機(jī)動(dòng)參數(shù)估計(jì) 作者簡(jiǎn)介
劉宏強(qiáng)，男，空軍航空大學(xué)作戰(zhàn)勤務(wù)學(xué)院講師。從事空中目標(biāo)機(jī)動(dòng)參數(shù)估計(jì)理論研究以來(lái)，發(fā)表相關(guān)學(xué)術(shù)論文20余篇，其中SCI檢索10篇、EI檢索3篇，作為主要完成人承擔(dān)科研課題5項(xiàng)，獲空軍軍事理論 成果三等獎(jiǎng)1項(xiàng)，2021年入選軍事領(lǐng)域青年人才托舉工程，獲 資助。
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