一、机载GPS跟踪系统（论文文献综述）
杨雨桥[1]（2020）在《面向铁路安全应用的卫星导航基站性能监测软件设计》文中研究表明卫星导航定位作为CTCS-4级列控系统的重要技术手段,能够提供列车位置及车速信息,为实现在途定位性能的主动监测评估,进一步提高列车定位精度、可靠性,我国逐步展开对列车定位局域增强技术的研究,研制由差分参考站、增强服务控制中心构成的地基增强系统。面对复杂的铁路场景,对铁路沿线的卫星定位系统需要进行完好性监测,由基站发送给用户的差分改正信息由于卫星导航系统本身及信号传输的随机性可能造成一定偏差,影响最终列车定位结果,因此针对基站接收机性能监测尤为重要。本文提出面向铁路安全应用的卫星导航基站性能监测方法并设计监测软件,能够检测并排除发生故障的基站从而确保列车定位准确性,保证列车行驶安全。该方法在地基增强系统完好性监测方法基础上进行一定调整,从系统角度分为单基站和多基站,设计由信号功率和星历完整性环节组成的单基站性能监测以及由报文监测和多参考一致性检测组成的多基站性能监测,从接收机接收信号及数据内容方面对基站接收机实施监测,并通过搭建可视化软件平台的方式实现。本文的主要工作内容如下:（1）调研了铁路地基增强系统及其完好性监测、基站性能监测现状,归纳了接收机性能监测指标,确定基站性能监测的主要目的在于接收机故障检测。（2）设计基于单基站的性能监测方法,本文采取从信号功率、星历完整性两个方面实施对接收机故障的检测。对不同监测环节制定不同监测流程,基于高斯膨胀法求取每项监测指标的阈值。针对信号功率监测,针对不同卫星、不同正态分布原则所得阈值在不同时间段注入不同大小故障,实验证明,基于不同卫星分类后对信噪比求取阈值以及采用3σ原则计算阈值可以有效提升检测能力。针对星历完整性监测,分析用旧星历推导卫星坐标的有效时长并设计了针对星历未更新或更新有误不同情况的监测方法用于软件设计。（3）设计基于多基站的性能监测方法,本文采取从报文监测、多参考一致性检测两方面实施多接收机故障检测。报文监测主要判断接收机输出差分改正数是否超出预设限值,同时对于多基站冗余,验证了基于Delaunay三角剖分组网算法的可行性,针对多参考一致性检测,将B值作为检测各接收机之间伪距校正量一致性的标准,通过仿真获取RTCM协议中伪距校正值数据,根据多基站组网原理,基于不同接收机不同布设方式注入不同类型故障,实验证明,检测算法对不同网型结构的基站布局均能有效实现故障检测。（4）设计适用单基站、多基站的性能监测软件,基于Android Studio开发环境,分析软件需求,搭建软件框架,基于已实现的单基站、多基站性能监测算法,完成软件设计。本文所设计的基站性能监测软件实现了从单基站到多基站的完整监测体系,从信号功率到星历数据监测的单基站监测子系统,从报文监测到多参考一致性检测的多基站监测子系统,由两个子系统组成基站全面监测系统,有效对接收机故障进行检测。图89幅,表17个,参考文献66篇。
王耀祥[2]（2021）在《多无人机地面移动目标跟踪算法研究》文中提出近年来随着科学技术的快速发展,无人机的软硬件水平不断提高,在军用领域和民用领域都得到了广泛应用。在无人机的诸多应用中,目标追踪作为一项重要的子任务,在如城市反恐、地面打击和灾后搜救等应用中发挥着重要作用,也因此愈发受到研究人员的关注。而在实际应用中,单架无人机视野范围有限,任务环境复杂,易出现目标遮挡、丢失等干扰,因此如何在环境干扰情况下保持对地面移动目标的跟踪是一个具有挑战性的问题。为此,本文采用多无人机对目标进行跟踪,降低目标丢失的概率。同时针对复杂环境下易出现的目标遮挡和目标丢失问题,通过目标状态融合和目标检测等方法,来维持跟踪任务的正常进行。具体研究内容包含以下几个方面:（1）首先,根据任务要求设计了算法的整体架构,将算法分为多无人机目标选定及定位、单无人机目标跟踪算法和目标状态融合估计三个子任务。然后,为了便于课题研究和系统验证,基于大疆经纬M100无人机搭建了软硬件实验平台。（2）在任务初始状态下,根据单台无人机传回的图像手动搜寻目标并获取其坐标;然后他机根据共享目标信息,利用YOLOv3算法检测目标并获取其坐标,提高多机目标定位效率;对实际选定过程中由于手动选定操作及通信延时带来的误差,采取KCF算法对误差量进行估计和补偿,进一步提高定位坐标精度。（3）根据算法的实时性要求和无人机跟踪地面目标的工况考虑,选取ECOHC算法作为视觉目标跟踪算法对目标进行跟踪,并设计了跟踪置信度算法对目标跟踪状态进行实时判断,同时引入YOLOv3算法并加以改进,在所有无人机均失去目标的可靠坐标时进行目标检测以找回目标,继续进行跟踪。（4）在部分无人机丢失目标时,采用基于自适应权重分配的加权融合算法,融合他机的可靠坐标来得到已丢失目标的坐标。同时设计了缓存器补偿算法,针对融合过程中出现的通信延时、丢包问题进行补偿,提高融合算法的精度。
魏治强[3]（2020）在《基于直接升力的无人机着舰技术研究》文中进行了进一步梳理对于航母战斗群而言,舰载无人机是有人舰载战斗机和加油机的有益补充,但其对自动着舰引导和控制技术的要求更高,因此,精度高、鲁棒性强的自动着舰系统的研究对于提升航母战斗群的战斗力具有十分重大的意义。本文以“翔飞-III”鸭式布局无人机为研究对象,设计了典型直接升力着舰控制方法,同时从系统的抗干扰和精确控制能力出发,设计了基于显模型/动态逆直接升力的着舰控制系统,在此基础上,采用三维dubins路径规划和差分GPS引导几何设计了着舰引导系统,并搭建了基于Qt界面开发工具的半物理仿真系统,对上述直接力着舰控制进行蒙特卡洛仿真实验验证。首先,根据流体动力学计算得到的无人机气动数据建立无人机非线性模型,分析其升阻比特性确定迎角工作区间,利用小扰动线性化得到其线性化模型并分析模态特性。建立了某型航母的运动模型以及着舰过程中气流干扰模型,为自动着舰系统的仿真验证作准备。接着,针对PID高度控制闭环系统带宽小,跟踪指令误差较大的问题,设计了典型直接升力着舰系统,包括三种直接升力模态组合的着舰控制系统和基于差分GPS的引导系统,并对系统进行数字仿真验证。结果表明,典型直接升力着舰系统高度控制带宽更高,误差更小,相位更超前。然后,针对典型直接升力着舰系统姿态与轨迹解耦性能较差,不抗垂风干扰的问题,设计了基于显模型/动态逆的直接升力着舰系统。采用显模型解耦控制设计垂直平移模态,采用动态逆控制设计直接升力模态,在此基础上设计扰动观测器补偿气流干扰,并对该着舰系统进行仿真验证。结果表明,相比于典型直接升力着舰系统而言,该系统姿态解耦效果更好,能在雄鸡尾流干扰下精确着舰。最后,将基于Qt开发的无人机非线性模型和基于STM32F407开发的飞行控制系统以及甲板运动系统相结合,搭建了具有较高实时性的自动着舰半物理仿真系统。在该系统上进行各级海况下200次蒙特卡洛重复性实验。结果表明,在比较恶劣的海况下,本文所设计的显模型/动态逆直接升力着舰系统依然具有较高的着舰成功率。
陈士超,卢福刚,王军,刘明,刘钧圣[4]（2019）在《基于RTK的毫米波导引头对动目标性能评估方法》文中研究表明针对毫米波导引头对动目标的性能评估问题,基于定位精度高、可实现全天候作业的载波相位差分技术,提出了一种有效的毫米波导引头对动目标的性能测试方法。在计算参数前,利用机载发控装置实现载机端GPS接收机装置和目标端GPS接收机装置之间的时间同步。同时,该方法利用机载端和目标端GPS接收装置获得的位置信息推导毫米波导引头的相关参数,通过比较计算得到的相关参数和导引头的输出,评估毫米波导引头对动目标的性能。实测挂飞数据验证了所提方法的有效性。
蒋勤玉,丁兆连[5]（2019）在《基于机载GPS-IMU系统实现直接定向的研究》文中认为主要研究利用高精度的机载GPS-IMU集成系统,还原航摄仪在摄影时像片的外方位元素,实现直接定向。在航空摄影测量作业时,通过GPS差分定位和高精度IMU的内业数据处理、检校计算,获取到了位置及姿态信息,此方法简化了作业流程,节省了外业工作量,缩短了时间周期。文本对此过程的误差来源进行分析,提出优化方法,特别是通过检校计算补偿系统误差,对提高直接定向技术精度及应用效果有重大意义,尤其是在自然灾害应急保障方面的应用更加广泛[1]。
夏磐夫,高亮[6]（2019）在《压路机无人驾驶设计探讨》文中指出导语:随着计算机和物联网技术的发展,芯片处理速度和信息传递速度飞速增长,这些技术的进步使无人驾驶设备的成本大幅降低,可操作性增强。无人驾驶设备活跃在施工现场,这种原本只存在于电影中的科幻场景,正快步向我们走来。本次我们就来了解一种无人驾驶压路机的设计思路。
杨鑫[7]（2019）在《基于能量选择表面的机载射频装备空间电磁防护技术研究》文中进行了进一步梳理高功率微波对电子设备的破坏效果主要体现在电子元件、内部芯片等的烧毁方面,这样的效果会导致电子系统工作性能不稳定或者无法工作。能量选择表面（Energy Selective Surface,简称ESS）作为一种空间电磁场防护手段,具有“允许安全阈值内电磁波通过,自动拒绝安全阈值外电磁波通过”的特点,即具有“能量自适应开关特性”,可以在对设备的正常工作影响很小的条件下有效的阻止强电磁脉冲对设备造成损伤,是确保空间电磁安全的一种新型且有效的手段。本文具体研究工作如下:首先,对强电磁环境与电子设备的兼容条件调研。由于需要对机载电子设备进行电磁防护,所以需要先了解要保护设备的大致射频敏感度以及常见干扰电磁波的场强信息,以此作为测试过程中的一个参考指标。其次,选定二极管型号,获取其等效电路用于后续的仿真。然后,分析不同单元结构各自具有的屏蔽特点,进一步分析不同ESS单元中每个结构参数对插损,隔离度和带宽的影响,以及电磁波极化方式和入射角度对能量选择表面传输系数的影响,为设计性能优良的电磁能量选择表面提供仿真依据。随后,总结前文的设计规律,再根据机载通信天线和全球定位系统（Global Positioning System,简称GPS）天线的使用频段,设计两种不同频段、不同带宽的ESS,可用于两类天线的天线罩,起到电磁防护作用。接着根据设计好的ESS结构,制作实物并且进行测试。从实物测试的角度,对ESS防护性能进行研究,设计喇叭口径防护实验以验证ESS具有的能量低通防护性能,以此证明所设计结构的实用价值。其中ESS插入损耗要求小于3dB（有用信号通过率）,屏蔽效能大于30dB,入射角度不超过45度。
涂晋升[8]（2019）在《利用GNSS-R观测数据反演土壤湿度》文中研究指明土壤湿度一直以来都是人们关注研究的地表物理量,它是全球地表水循环的一个指标,是农业、气象、水文研究领域中的重点,是描述地表情况的一个重要参数,准确观测大面积范围的土壤湿度对农业、水文以及气象等领域意义重大。在现有的土壤湿度探测方法中,微波遥感可以实现大面积、非接触、实时连续的土壤湿度探测,而其中的全球导航卫星系统反射信号（Global Navigation Satellite System Reflection,GNSS-R）技术,作为微波遥感技术的一个重要分支,被广泛应用于各个领域的遥感监测。由于陆地表面反射条件复杂以及各种影响因素对信号具有衰减作用,导致GNSS-R土壤湿度探测技术仍处于研究探索阶段,且主要集中于地基以及机载观测模式研究,难以进行大范围的地表土壤湿度探测,因而实现星载GNSS-R土壤湿度探测也是当下待以解决的难题。本论文针对上述现状展开研究,对GNSS-R遥感应用的发展能够起到一定的推进作用。本论文从GNSS反射信号特性基础理论研究出发,对机载/星载GNSS-R两种不同观测平台下的土壤湿度反演模型开展了相关研究。针对传统的双天线GNSS-R反演模型进行研究,考虑机载平台反演过程中存在的影响因素并给出修正方法,最终得到适用于机载GNSS-R土壤湿度的反演模型。同时研究分析了利用星载GNSS-R观测数据反演土壤湿度的可行性,提出了时延多普勒图（Delay Doppler Map,DDM）信噪比（signal-to-noise ratio,SNR）与土壤湿度的相关性模型。最后利用2002年机载土壤湿度探测实验（Soil Moisture Experiment 2002,SMEX02）数据及星载TDS-1（United Kingdom Techdemosat-1Satellite,UK TDS-1）数据对上述模型进行了验证。实验结果表明,在机载观测模式下:无降雨状态下土壤湿度反演结果与实测土壤湿度变化趋势较为吻合,反演误差控制在0.05 m3/m3内,两者相关系数R=0.76,均方根误差（Root Mean Squared Error,RMSE）为0.0185 m3/m3,两者呈现出强相关性;在降雨状态下修正前、后反射率反演出的土壤湿度结果与实测值之间均具有较大的偏差,但修正后的土壤湿度反演结果与实测值的相关系数有了较大的提高:未修正前R=0.2,RMSE=0.023 m3/m3;修正后R=0.6,RMSE=0.019 m3/m3,这表明修正方法具有一定的有效性,然而降雨状态下仍存在较大反演误差,因而后续反演过程中应舍弃降雨状态下的数据。在星载观测模式下:针对反演过程中星载DDM数据存在有效信息难以辨别提取的问题,提出了一种DDM波形分类方法,并验证了该方法的有效性,给出了分类后适合于星载土壤湿度反演的DDM数据类型,即规整波形数据;后续处理得到两块研究区域的修正后DDM SNR均值与土壤水分和海洋盐度卫星（Soil Moisture and Ocean Salinity,SMOS）土壤湿度数据间的相关系数分别为R=0.69和R=0.75。两块研究区域均具有较高的相关系数,表明利用星载GNSS-R DDM数据进行土壤湿度反演具有一定可行性。
任嵩[9]（2019）在《GPS和气压高度表在试飞时测高的精度比较》文中认为民航客机在试飞过程中,机载GPS和气压高度表两种测高仪器尚未得到试飞认证,它们的精确度高低也是不确定的。通过统计学、BP神经网络等方法将两种高度数据对比分析,机载GPS数据要比气压高度表数据具有更高的精度。
张景[10]（2019）在《基于误差辩识与补偿的无人机光学目标定位精度增强》文中研究表明无人侦察机作为一种先进的作战武器,在局部战争中频频亮相,屡立战功,受到国内外广泛关注。无人机定位系统是无人侦察机最基本的任务执行单元之一,其定位精度直接影响着无人机作战效能。光学目标定位是无人机最常用的定位方法之一,它通过激光测距值、无人机的姿态角和光电侦察平台的指向角计算出目标点的位置信息,然而测量值的误差不可避免地影响目标定位精度。本文围绕如何提高无人机的目标定位精度这个重要的问题,开展了一系列的工作,主要包括:（1）本文在研究无人机光学目标定位原理的基础上,基于MATLAB平台建立了目标定位误差模型,采用Monte-Carlo方法,对各个误差因素进行单独分析,说明了各个误差对目标定位精度的影响程度,为接下来的工作奠定了理论基础。（2）本文将影响无人机目标定位精度的姿态角误差和指向角误差等效为视线指向偏移角,最终将无人机定位各个误差项的求解问题就转化为对偏移角的求解问题,据此建立了无人机定位系统误差补偿模型。本文还制定了科学的校飞方案,可以更有效的辨识出无人机的误差参数。（3）针对实际定位广泛存在的难以用参数表示的误差因素,在基本参数模型的基础上,提出了基于半参数回归模型的改进算法,通过仿真,证明该算法能够有效抑制非参数误差干扰,进一步提高目标定位精度,使系统误差补偿模型更符合实际应用。本文还将小波阈值去噪和BP神经网络的方法应用到非线性系统误差的提取中,并通过仿真验证了方法的有效性。
二、机载GPS跟踪系统（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、机载GPS跟踪系统（论文提纲范文）
（1）面向铁路安全应用的卫星导航基站性能监测软件设计（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 铁路地基增强系统研究现状 |
| 1.2.2 地基增强系统完好性监测研究现状 |
| 1.2.3 基站性能监测研究现状 |
| 1.3 论文研究内容和论文结构 |
| 2 地基增强系统完好性监测方法 |
| 2.1 卫星接收机位置解算 |
| 2.1.1 伪距单点定位 |
| 2.1.2 伪距差分定位 |
| 2.2 地基增强系统组成及完好性监测方法 |
| 2.2.1 地基增强系统原理 |
| 2.2.2 信号质量监测算法 |
| 2.2.3 数据质量监测算法 |
| 2.2.4 报文监测算法 |
| 2.3 接收机故障检测方法 |
| 2.3.1 多参考一致性检测算法 |
| 2.3.2 GBASB值理论分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 单基站性能监测方法设计 |
| 3.1 基于接收机的信号功率监测 |
| 3.1.1 信噪比均值计算 |
| 3.1.2 基于高斯膨胀法的阈值计算 |
| 3.1.3 结果分析 |
| 3.2 基于接收机的星历数据质量监测 |
| 3.2.1 基于星历参数的卫星位置解算 |
| 3.2.2 基于精密星历的数据推导 |
| 3.2.3 卫星星历完整性检测 |
| 3.3 基于不同类型的故障检测 |
| 3.3.1 基于信号丢失场景的故障检测 |
| 3.3.2 基于信号受干扰场景的故障检测 |
| 3.3.3 结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 多基站性能监测方法设计 |
| 4.1 接收机输出差分改正数监测 |
| 4.1.1 伪距校正值 |
| 4.1.2 伪距校正率 |
| 4.2 基于平面DELAUNAY三角形的多基站构网 |
| 4.2.1 平面Delaunay三角剖分算法 |
| 4.2.2 多基站构网 |
| 4.2.3 结果分析 |
| 4.3 基于多接收机的伪距校正量一致性检测 |
| 4.3.1 基于RTCM的伪距观测值仿真 |
| 4.3.2 基于极大似然估计准则的B值计算 |
| 4.3.3 基于高斯膨胀法的阈值计算 |
| 4.4 基于不同场景的故障检测 |
| 4.4.1 基于三角形的布设方式故障检测 |
| 4.4.2 基于四边形布设方式的故障检测 |
| 4.4.3 基于五边形布设方式的故障检测 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 软件设计及实现 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 软件需求 |
| 5.3 软件框架 |
| 5.3.1 环境搭建 |
| 5.3.2 平台架构 |
| 5.4 软件功能 |
| 5.5 软件实现 |
| 5.5.1 主界面 |
| 5.5.2 单基站性能监测 |
| 5.5.3 多基站性能监测 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 图索引 |
| 表索引 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）多无人机地面移动目标跟踪算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 多无人机地面目标搜寻及定位的发展现状 |
| 1.2.2 基于视觉的目标跟踪算法的发展现状 |
| 1.2.3 状态融合估计的发展现状 |
| 1.3 目前存在的主要问题 |
| 1.4 本文主要内容及章节安排 |
| 1.4.1 项目资助情况 |
| 1.4.2 本文研究内容及目标 |
| 1.4.3 章节安排 |
| 第2章 多无人机地面移动目标跟踪算法结构 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 算法总体架构 |
| 2.3 实验平台搭建 |
| 2.3.1 硬件平台 |
| 2.3.2 软件平台 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 多无人机地面移动目标搜寻及定位 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 地面目标搜寻及定位 |
| 3.3 延时误差补偿 |
| 3.4 实验分析与验证 |
| 3.4.1 目标选定实验验证 |
| 3.4.2 延时误差补偿实验验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于视觉的单无人机目标跟踪 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 ECO-HC算法 |
| 4.2.1 位置估计 |
| 4.2.2 尺度估计 |
| 4.2.3 ECO-HC算法流程图 |
| 4.3 跟踪置信度 |
| 4.3.1 跟踪置信度原理 |
| 4.3.2 跟踪置信度算法验证 |
| 4.4 目标检测 |
| 4.4.1 检测算法的选择 |
| 4.4.2 目标匹配 |
| 4.4.3 最近邻检测 |
| 4.5 实验分析与验证 |
| 4.5.1 常规工况实验 |
| 4.5.2 复杂工况实验 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 多无人机目标坐标融合估计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于自适应权重分配的加权融合算法 |
| 5.2.1 权重选择 |
| 5.2.2 自适应权重分配 |
| 5.3 通信延时、丢包的补偿 |
| 5.4 融合算法流程图 |
| 5.5 实验分析与验证 |
| 5.5.1 基于自适应权重分配的融合算法验证实验 |
| 5.5.2 通信干扰工况下的融合实验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 全文总结 |
| 6.1 研究内容与创新点总结 |
| 6.2 需进一步研究的问题 |
| 参考文献 |
| 作者简介及研究成果 |
| 致谢 |
（3）基于直接升力的无人机着舰技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 缩略词 |
| 注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 自动着舰系统研究现状 |
| 1.2.2 直接升力控制研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作及章节安排 |
| 第二章 鸭式布局无人机及着舰环境建模 |
| 2.1 鸭式布局无人机建模 |
| 2.1.1 坐标系选取及假设条件 |
| 2.1.2 鸭式布局无人机非线性模型的建立 |
| 2.1.3 非线性模型线性化 |
| 2.2 舰船运动模型建立 |
| 2.3 舰尾流模型建立 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于典型直接升力的着舰系统设计 |
| 3.1 PID控制系统设计 |
| 3.1.1 横侧向控制律设计 |
| 3.1.2 纵向控制律设计 |
| 3.2 典型直接升力控制系统设计 |
| 3.2.1 直接升力模态设计 |
| 3.2.2 垂直平移模态设计 |
| 3.2.3 中性稳定模态设计 |
| 3.3 基于差分GPS的着舰引导系统设计 |
| 3.3.1 三维dubins路径规划 |
| 3.3.2 基于差分GPS的引导几何分析 |
| 3.4 直接升力着舰系统仿真分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于显模型/动态逆直接升力的着舰系统设计 |
| 4.1 基于显模型的垂直平移模态设计 |
| 4.1.1 显模型跟踪解耦控制系统 |
| 4.1.2 垂直平移模态设计 |
| 4.2 基于非线性动态逆的直接升力控制模态设计 |
| 4.2.1 非线性动态逆理论 |
| 4.2.2 直接升力控制模态设计 |
| 4.2.3 舰尾流扰动抑制系统设计 |
| 4.3 显模型/动态逆直接升力着舰系统仿真分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 自动着舰半物理仿真系统设计及实现 |
| 5.1 半物理仿真系统介绍及器件选型 |
| 5.1.1 仿真系统结构及数据链路的搭建 |
| 5.1.2 仿真系统器件选型 |
| 5.2 半物理仿真系统设计 |
| 5.2.1 无人机运动学仿真系统设计 |
| 5.2.2 飞行控制系统设计 |
| 5.2.3 甲板运动系统设计 |
| 5.3 自动着舰系统蒙特卡洛仿真 |
| 5.3.1 平稳海况实验 |
| 5.3.2 中等海况实验 |
| 5.3.3 恶劣海况实验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 后续展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（4）基于RTK的毫米波导引头对动目标性能评估方法（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 基于RTK的毫米波导引头参数计算 |
| 2.1 构型设置 |
| 2.2 时间同步 |
| 2.3 参数计算 |
| 3 试验结果与分析 |
| 4 结束语 |
（5）基于机载GPS-IMU系统实现直接定向的研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 机载GPS/IMU的直接定向原理 |
| 1.1 位置、姿态信息获取 |
| 1.2 集成系统检校 |
| 2 误差来源及优化方法 |
| 2.1 空间位置偏心差 |
| 2.2 视准轴误差 |
| 2.3 时间同步误差 |
| 2.4 大气折射和地球曲率引起的误差 |
| 2.5 集成系统优化方法 |
| 3 检校场的布设及精度分析 |
| 3.1 具体流程 |
| 3.2 航飞检校场的设计 |
| 3.3 航飞检校实验 |
| 3.4 直接定向模式下的空三精度 |
| 4 结束语 |
（6）压路机无人驾驶设计探讨（论文提纲范文）
| 导语: |
| 振动压路机使用特点和功能控制要求 |
| 压路机无人驾驶系统架构 |
| 结语 |
（7）基于能量选择表面的机载射频装备空间电磁防护技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源及背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容及结构安排 |
| 1.3.1 本文的研究内容 |
| 1.3.2 本文的结构安排 |
| 第2章 防护机理及分析方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 ESS工作机理 |
| 2.3 二极管等效电路提取 |
| 2.4 能量选择表面分析方法 |
| 2.4.1 模式匹配法 |
| 2.4.2 等效电路法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 不同单元结构中各参数影响规律 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 ESS基本单元 |
| 3.3 各单元中结构参数的影响规律 |
| 3.3.1 十字形缝隙单元 |
| 3.3.2 圆形缝隙单元 |
| 3.3.3 十字形贴片单元 |
| 3.3.4 圆形贴片单元 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 两种ESS单元结构设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 L波段窄带ESS单元设计 |
| 4.2.1 结构设计 |
| 4.2.2 等效电路分析 |
| 4.3 S波段宽带ESS单元设计 |
| 4.3.1 结构设计 |
| 4.3.2 等效电路分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 实物结构优化、制作与测试 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 优化过程 |
| 5.2.1 并联仿真 |
| 5.2.2 二极管选择 |
| 5.2.3 改进结构仿真 |
| 5.3 实物制作及测试 |
| 5.3.1 制作过程 |
| 5.3.2 测试结果 |
| 5.3.3 数据处理 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（8）利用GNSS-R观测数据反演土壤湿度（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 土壤湿度的重要性 |
| 1.1.2 土壤湿度表示方法 |
| 1.1.3 现有土壤湿度探测方法 |
| 1.1.4 GNSS-R技术简介与优势 |
| 1.1.5 GNSS-R土壤湿度探测技术国内外研究现状 |
| 1.1.6 现有GNSS-R土壤湿度探测方法存在的问题 |
| 1.2 论文研究内容及章节构成 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 章节构成 |
| 第2章 GNSS反射信号特性分析 |
| 2.1 信号反射类型 |
| 2.2 反射信号几何关系 |
| 2.3 反射信号数学描述 |
| 2.4 反射信号的相关函数 |
| 2.5 GNSS反射信号多极化现象 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 机载/星载GNSS-R土壤湿度反演模型 |
| 3.1 机载GNSS-R土壤湿度反演模型 |
| 3.1.1 反射率的计算 |
| 3.1.2 反射率修正方法 |
| 3.1.3 反射率与介电常数关系 |
| 3.1.4 土壤介电模型 |
| 3.1.5 土壤湿度反演模型 |
| 3.2 星载GNSS-R土壤湿度反演模型 |
| 3.2.1 星载GNSS-R遥感技术基本原理 |
| 3.2.2 星载GNSS-R土壤湿度相关性模型 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 基于机载SMEX02 数据的土壤湿度反演实验与分析 |
| 4.1 SMEX02 实验介绍 |
| 4.1.1 实验场地 |
| 4.1.2 实验数据产品介绍 |
| 4.2 实验数据选取 |
| 4.3 实验数据处理及分析 |
| 4.3.1 实验数据处理流程 |
| 4.3.2 实验结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于星载TDS-1 数据的土壤湿度反演可行性分析 |
| 5.1 星载TDS-1 实验数据产品介绍 |
| 5.2 星载GNSS-R DDM波形分类方法及其有效性验证 |
| 5.2.1 星载GNSS-R DDM波形分类方法 |
| 5.2.2 DDM波形分类方法有效性验证 |
| 5.3 土壤湿度反演研究区域选定与实验结果分析 |
| 5.3.1 研究区域选定 |
| 5.3.2 数据处理流程 |
| 5.3.3 实验结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论文 |
（9）GPS和气压高度表在试飞时测高的精度比较（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 基本原理 |
| 1.1 压高度表测高 |
| 1.2 机载GPS测高 |
| 2 系统误差分析 |
| 2.1 GPS |
| 2.2 气压高度表 |
| 2.3 两种测量误差比较 |
| 3 数据处理分析 |
| 3.1 平飞 |
| 3.2 爬升 |
| 1) 最小二乘曲线拟合 |
| 2) BP神经网络 |
| 4 仿真分析 |
| 4.1 平飞段的仿真分析 |
| 4.2 爬升段的仿真分析 |
| 5 结束语 |
（10）基于误差辩识与补偿的无人机光学目标定位精度增强（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注释表 |
| 缩略词 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 光电侦察设备 |
| 1.2.1 光电侦察平台结构 |
| 1.2.2 国外发展概况 |
| 1.2.3 国内发展概况 |
| 1.3 无人机目标定位技术 |
| 1.3.1 无人机定位技术国内外研究现状 |
| 1.4 本文工作及研究内容 |
| 第二章 无人机光学目标定位原理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 目标定位工作机制 |
| 2.3 定位坐标系的建立及转换 |
| 2.3.1 坐标系的定义 |
| 2.3.2 坐标系转换关系 |
| 2.4 目标定位方法 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 目标定位误差建模与分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 目标定位误差来源 |
| 3.2.1 无人机导航误差 |
| 3.2.2 无人机机载测量设备误差 |
| 3.2.3 无人机机载任务设备误差 |
| 3.3 目标定位精度分析 |
| 3.3.1 分析方法及工具简介 |
| 3.3.2 定位的误差模型 |
| 3.3.3 目标定位的仿真与分析 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 目标定位系统误差补偿 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 目标定位误差补偿建模 |
| 4.2.1 定位坐标系的建立 |
| 4.2.2 误差补偿模型的建立 |
| 4.3 误差参数的求解 |
| 4.3.1 牛顿法 |
| 4.3.2 梯度下降法 |
| 4.4 校飞过程的优化 |
| 4.4.1 校飞航线的选择 |
| 4.4.2 测量点数量的选择 |
| 4.5 仿真与分析 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 基于半参数回归模型的误差补偿改进算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 非参数误差分析 |
| 5.3 半参数回归模型 |
| 5.3.1 半参数回归模型的建立 |
| 5.3.2 基于半参数回归模型的参数估计算法 |
| 5.4 去噪算法 |
| 5.4.1 神经网络去噪算法 |
| 5.4.2 小波阈值去噪算法 |
| 5.5 仿真与分析 |
| 5.5.1 参数设置 |
| 5.5.2 补偿前定位结果 |
| 5.5.3 补偿后定位结果 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
四、机载GPS跟踪系统（论文参考文献）
- [1]面向铁路安全应用的卫星导航基站性能监测软件设计[D]. 杨雨桥. 北京交通大学, 2020(03)
- [2]多无人机地面移动目标跟踪算法研究[D]. 王耀祥. 吉林大学, 2021(01)
- [3]基于直接升力的无人机着舰技术研究[D]. 魏治强. 南京航空航天大学, 2020(07)
- [4]基于RTK的毫米波导引头对动目标性能评估方法[J]. 陈士超,卢福刚,王军,刘明,刘钧圣. 战术导弹技术, 2019(04)
- [5]基于机载GPS-IMU系统实现直接定向的研究[J]. 蒋勤玉,丁兆连. 测绘与空间地理信息, 2019(06)
- [6]压路机无人驾驶设计探讨[J]. 夏磐夫,高亮. 筑路机械与施工机械化, 2019(06)
- [7]基于能量选择表面的机载射频装备空间电磁防护技术研究[D]. 杨鑫. 哈尔滨工业大学, 2019(02)
- [8]利用GNSS-R观测数据反演土壤湿度[D]. 涂晋升. 西南交通大学, 2019(04)
- [9]GPS和气压高度表在试飞时测高的精度比较[J]. 任嵩. 航空计算技术, 2019(02)
- [10]基于误差辩识与补偿的无人机光学目标定位精度增强[D]. 张景. 南京航空航天大学, 2019(02)