一、雷达与导航、声纳与对抗（论文文献综述）
陈前[1]（2021）在《基于语义分割的变电站巡检机器人环境感知技术研究》文中研究表明随着社会逐步进入智能化时代,变电站人工巡检方式因消耗巨大且效率低下已开始呈现逐步被巡检机器人替代的趋势。在巡检机器人执行巡检任务过程中,巡检机器人需要解决自主定位、路径规划等问题。环境感知技术是解决以上问题的基础。基于激光的感知技术难以达到巡检机器人准确理解周围环境的目标,而基于场景语义分割的感知技术可以更精确地辅助巡检机器人完成路径规划、躲避障碍物等任务。但是,实际情况下,变电站场景中存在识别物类别长宽比例相差较大以及各识别物在变电站出现频次差异大等问题。特别地,在巡检任务过程中,巡检机器人可能会遇见未知识别物类别,这些因素将严重地影响语义分割准确率。因此,针对上述问题,本文对变电站场景的语义分割展开研究,提升变电站巡检机器人环境感知的识别精度。本文研究内容如下:（1）针对变电站环境感知中存在识别物的类别间形状差异大、部分类别长宽比例悬殊以及部分识别物类别出现的频次较少等问题,提出了一种基于多视角注意力机制的语义分割模型。该模型采用空洞空间金字塔结构和注意力结构,多角度地从图像特征中提取不同的局部视觉特征,并加强同一类别像素之间的关联。同时,该模型设计多尺度特征融合结构,来解决全局特征和局部特征对齐及边缘信息丢失问题,降低了特征融合阶段出现阴影现象的可能,提升了变电站场景识别的精度。（2）针对变电站环境感知中存在的对未知识别物的辨识问题,提出了一种基于零样本学习的语义分割模型。为了学习未知识别物的视觉特征,该模型设计了一个基于自编码器的特征生成方法,用以生成未知类的视觉特征,同时,该方法基于生成对抗网络技术,减小了生成的视觉特征与真实的视觉特征之间的差距。该模型通过同时使用这两种视觉特征进行训练,提高了预测未知识别物类别的准确率。（3）针对变电站巡检机器人语义感知的需求,基于本文提出的多视角注意力机制的语义分割模型和基于零样本学习的语义分割模型,设计并实现了基于语义分割的巡检机器人语义感知系统。
王飞[2]（2020）在《复合材料在军用电子装备领域的应用现状与发展趋势》文中研究说明增先进军用电子装备是现代化战争克敌制胜的法宝。随着计算机技术、通信技术和微电子技术的快速发展,现代军用电子装备正朝着集成化、软硬一体化、网络化、多功能化等方向发展,从而对电子装备结构和材料提出了更高的要求。复合材料相对金属材料,具有一系列优点,但在军用电子装备领域的应用相对国外还有不少差距。通过了解和认识国内外电子装备复合材料应用的现状与发展趋势,提高复合材料在军用电子装备领域的应用比例和范围,助推军用电子装备综合性能再上新台阶,保障武器装备的生存力,提高武器装备的机动性、便携性、宽频透波、吸波、隐身等能力。
陈雅贤[3]（2020）在《《现代军用直升机》翻译项目实习报告》文中认为2019年3月—10月,笔者在导师的指导下参加《现代军用直升机》翻译项目实习,对《现代军用直升机》一书进行翻译与审校。根据任务分配,笔者负责本书五小节（共计1,0973字）的翻译和三分之一内容（共计6,9939字）的审校工作。笔者以参与该翻译项目的实习为基础,选择翻译项目过程中的审校环节为研究对象,对整个审校过程进行回顾与总结。在报告中,笔者尝试将审校该德语军事类文本经常出现的问题进行归纳总结。结合翻译的两个阶段——理解与表达——将本次审校过程中发现的错误细化为语言层面的词语、句子和篇章三类。首先,面对德语原文文本出现的专业术语较多的问题,笔者需要查阅大量中文相关资料,寻找业内认可和遵循的译法。同时,因为军事类文本中涉及到大量军事装备的构造和操作方法等,长难句出现频率很高。为了译文的准确和通顺,笔者在审校长难句时分步骤进行,首先对照原文,判断译文是否出现漏译和错译,再对分句进行分析,判断是否需要按照中文语言表达规范和习惯调整译文语句结构。此外,笔者在审校时尽可能使译文与原文信息达到对等,在译文的语言风格等方面也尽量与原文保持一致。笔者希望通过此实习报告总结自己在审校过程中遇到的困难以及解决这些困难的经验和方法,为该领域资料的翻译审校提供有启发的现实案例,从而更好地服务于军事类文本翻译审校工作。
范乃强[4]（2018）在《高分辨率合成孔径声纳成像关键技术研究》文中认为在水下目标探测中,对声纳的成像分辨率要求越来越高。要获得较高的成像分辨率,可以采取提高声纳工作频率和加大基阵尺寸的方法,但提高工作频率会降低探测距离,加大基阵尺寸又受声纳载体（如AUV、拖曳体）空间的限制。合成孔径声纳（Synthetic Aperture Sonar,SAS）利用小尺寸基阵的移动,在不同位置接收目标回波信号并进行相干处理,合成得到等效的虚拟长孔径,从而获得方位向的高分辨率。合成孔径技术使低频小孔径基阵声纳获得高分辨率水声成像成为了现实。合成孔径成像算法是SAS系统的核心。SAS成像算法可根据信号处理域的不同分为时域成像算法和频域成像算法。时域算法中常见的延时相加算法（Time Delay and Sum,TDS）可以在时域内对任意运动航迹的SAS数据进行合成处理。频域算法中较常见的有RD算法、CS算法和?K算法,为了提高算法运算效率,这些算法普遍采用快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform,FFT）。为了在SAS成像中同时获得高方位向分辨率和高测绘速率,在实用的SAS系统中普遍采用了多子阵技术。同时,在实际的工程应用中,由于风浪及船舶操纵等原因会造成声纳平台偏离理想直线航迹,这些运动误差导致相位误差,在合成孔径过程中使SAS成像质量降低,在图像中容易出现散焦、虚假目标等现象,因此SAS在成像中必须采取运动补偿算法消除相位误差,以获得高质量的图像。本文的研究工作围绕小尺寸基阵、宽带宽波束条件下SAS成像算法和运动补偿算法开展相关研究工作,研究内容包括大斜视角成像模式下的改进RD算法和改进CS算法,适用于多子阵SAS成像的改进CS算法和?K算法。在SAS运动补偿中,研究了重叠相位中心算法、相位梯度估计自聚焦算法、非空变相位误差的补偿处理特点,在此基础上提出了适用于条带模式的改进相位梯度自聚焦算法,论文取得的主要成果和创新如下:1.传统的RD算法主要应用于正侧视或小斜视角情况。在实际应用中,经常需要在较大斜视角条件下对水下目标成像,此时距离向和方位向的耦合非常严重。在研究经典RD算法原理的基础上,提出了适合大斜视角条件下成像的改进RD算法。放弃了菲涅尔近似,提出了更加精确的距离双曲线模型,并对算法进行了重新推导。提出了新的二次距离压缩方法,可以更好的消除距离向和方位向的耦合。利用改进RD算法对测绘带中任意多个点目标进了成像仿真。仿真实验表明,改进RD算法具有较高的方位分辨率和适中的运算量,比传统RD算法更适合大斜视角水下目标成像。2.针对大斜视角成像模式下距离向和方位向耦合较为严重的问题,提出了改进CS算法。通过分析推导目标回波信号频谱构造及相位因子补偿,设计了更加精确的补偿因子,并在测绘带内补偿了三阶以上的相位耦合。利用改进CS算法对测绘带区域中任意多个点目标上进了成像仿真。仿真实验表明,改进CS算法能够在一定的测绘带内实现理想的成像聚焦,比传统CS算法更适合应用于大斜视角成像。3.多子阵SAS成像算法大都是基于等效相位中心近似思想,通常忽略非“停-走-停”和方位向空变对成像的影响,在宽带宽波束条件下这种假设容易导致图像散焦。提出了一种多子阵SAS非线性CS算法,算法利用泰勒展开推导了回波信号相位谱,并在高阶相位补偿中提出将调频率近似为时延差量一阶线性变化和二阶非线性变化的关系式,充分考虑了方位向的空变性对图像聚焦的影响。仿真实验结果表明,本文改进多子阵SAS非线性CS算法比传统多子阵CS算法具有更好的成像聚焦质量,可以很好满足宽波束多子阵SAS成像的需求。4.在分析运动误差模型基础上,对运动补偿方法进行了总结。对经典重叠相位中心算法的估计精度进行了分析,并解释了算法的局限性。针对传统运动误差补偿算法的局限性,提出了扩展的条带模式相位梯度自聚焦算法。算法将全孔径数据划分为若干个重叠的子孔径,对每个子孔径进行距离非空变相位误差估计,并对每个样本点进行高精度多普勒中心估计,同时补偿重叠孔径处的局部线性相位。仿真实验结果表明,扩展的条带模式相位梯度自聚焦算法补偿运动误差后的成像聚焦效果优于传统算法。5.对本文提出的多子阵SAS成像算法进行了相关水池试验验证,采用声源模拟成像目标的方法进行合成孔径成像试验。在试验中,以六个水听器组成的基阵在运动中采集水下目标信号。利用试验中采集的数据,分析了多子阵改进CS算法和多子阵?K算法的距离徙动校正性能和成像聚焦效果。仿真实验结果和水池试验结果具有一致性,多子阵改进CS算法和多子阵?K算法都能够很好的校正距离徙动,可以应用于SAS成像中。
禹亮[5]（2018）在《复杂水声环境下反对抗一体化方法研究》文中认为随着水声对抗环境的日益复杂,鱼雷在水下打击过程中,存在噪声干扰器、气幕等干扰,以及各类诱饵的诱骗。复杂水声对抗环境下各类干扰器材及诱饵与真实目标同时存在,且释放时间、种类、顺序、数量等不确定,对目标的跟踪识别及准确打击带来了诸多挑战。针对复杂水声对抗情况,本文给出了相应的反对抗策略,提出了多目标跟踪、优选识别以及鱼雷导引、波束配置一体化反对抗方法。充分利用目标及诱饵的声学与运动属性,开展复杂水声环境下多目标跟踪、优选、鱼雷波束配置、导引方法研究,对实现鱼雷的精确打击具有重要意义。具体工作及创新如下:（1）针对复杂水声对抗环境,提出了水声反对抗一体化方法。通过对目标声学属性及运动属性的分析,在现代多目标跟踪体系下,给出了单一及组合干扰情况下的水声反对抗策略及体系结构,完成了目标跟踪、优选识别以及鱼雷波束配置、弹道导引等方法的一体化设计。（2）针对多诱饵干扰下,最近邻数据关联方法存在失跟及误跟的问题,利用目标回波展宽信息,提出了特征辅助最近邻数据关联方法,该方法利用诱饵与目标的长度属性差异,在数据关联时有效区分诱饵及目标,提升了最近邻方法的跟踪性能;此外,提出了基于联合优化的水声目标长度识别与跟踪方法。该方法在最近邻数据关联方法体系下,利用联合优化的方法,同时完成目标的识别及跟踪,提升了最近邻数据关联方法的性能,仿真结果表明本文提出的两种方法可有效对目标进行跟踪,排除诱饵。（3）针对基于单一属性信息的目标优选方法存在准确性低、鲁棒性弱的问题,根据水声目标属性的特点,定义了成本效益型目标属性和辨识型目标属性。利用六个成本效益型目标属性,提出基于多属性融合的灰度关联目标优选方法。利用四个辨识型目标属性,提出了基于证据理论的层级式融合目标优选方法。仿真结果表明,本文提出的两种目标优选方法,分别在不同属性获取情况下可有效对水声多目标进行优选。（4）针对传统波束配置方法,波束配置与导引方式是固定化的配置模式,难以实现自航式多诱饵干扰下的有效波束配置。将上述章节目标优选结果引入到波束配置,提出了一种基于波瓣效能的波束配置方法。该方法建立了综合目标概率、跟踪需求、识别需求、任务需求的效能函数。给出了各因素效能及波瓣综合效能函数的计算方法。通过对波束范围内的目标进行波瓣划分,以每个波瓣内目标效能最高为准则进行波束配置。仿真结果表明该方法能够对真实目标进行跟踪、识别并有效进行波束配置。（5）针对多诱饵干扰时,单目标导引方法不能保证多目标情况下的有效导引问题,利用上述目标跟踪及优选结果,借鉴人工势场法的思想,针对保证最大概率目标不丢和兼顾其他目标识别的需求,定义了由吸引关注度、牵引关注度、导引关注度构成的一种基于人工势场法的多目标导引方法。仿真结果表明:该方法不仅保证了对优选目标的导引,而且有利于对其他目标的识别。（6）依据面向对象思想,使用Matlab建立典型的水声反对抗仿真平台,该仿真平台包括鱼雷自导、潜艇对抗、水声环境三个子系统,通过各类综合典型场景对多目标跟踪、优选及反对抗弹道进行仿真,并对上述方法及策略进行评价。完成了水声环境下鱼雷反对抗一体化方法的系统仿真分析。
郭琳琳,彭芃,张建英[6]（2017）在《美国航空母舰编队作战能力分析》文中认为介绍了现役航空母舰编队概况,主要以"尼米兹"级和"福特"号为例给出了美国航空母舰编队基本作战装备配置,具体分析了美国海军航空母舰编队的侦察预警能力、防空反导能力、对海作战能力（反舰和反潜）、对岸作战能力及电子对抗能力。
姜艳,杨心武,吴明,林健[7]（2016）在《美海军DDG-1000舰任务系统关键信息技术分析》文中提出论文简要回顾了美国海军最新一代驱逐舰DDG-1000的项目发展历史、罗列了其十大关键技术,并介绍了其任务系统组成,重点分析了任务系统中所采用的全舰计算环境、多功能雷达、综合水下作战系统和全舰隐身设计四大关键信息技术。在此基础上,从DDG-1000信息技术发展特点的角度对比分析了我海军舰艇与其差距。
徐文,鄢社锋,季飞,陈景东,张杰,赵航芳,陈戈,吴永清,余华,张歆,许肖梅,陈惠芳[8]（2016）在《海洋信息获取、传输、处理及融合前沿研究评述》文中研究指明海洋信息的获取、传输、处理和融合,不仅在海洋科学研究、环境调查、资源开发、权益维护与安全防卫中发挥重要的作用,也因其应用环境的特殊性而成为信息科学研究的热点之一.海洋信息技术近30年的发展分享信息理论的丰富成果,同时突显出传播物理、信号处理以及海洋环境的紧密关系,这种结合在其他信息领域较为少见.本文主要关注海上目标探测、识别理论及方法;水下目标探测机理和识别方法;水下通信与海空一体信息传输;海洋环境遥感遥测理论与方法;海洋数据处理与信息融合方法与技术等.旨在通过对海洋信息获取、传输、处理和融合前沿研究的评述,凝练若干海洋信息关键科学问题,为我国海洋信息基础理论与方法的发展提供思路.
郑晓晖,吴晓锋,冷画屏[9]（2008）在《基于MCSP的舰艇训练模拟系统可靠性分配研究》文中指出可靠性分配是舰艇训练模拟系统可靠性工程的重要环节。针对系统的使命任务,规划了系统的寿命剖面和任务剖面,建立了系统的任务可靠性模型。按照规定的任务可靠性指标,采用多因子系数专家评分方法将全系统的任务可靠性指标分配到各分系统或设备层面,得到初步分配结果。然后,依据任务可靠性模型预计系统的任务成功概率（MCSP）,比照系统规定的任务可靠性指标,进行迭代修正计算,最终得到了满足规定要求的可靠性分配优化结果。
董志荣[10]（2001）在《军事电子信息系统发展观》文中进行了进一步梳理阐述了军事电子信息系统概念与发展背景 ,讨论了发展的基本观点 ,指出理论框架建立的指导思想与边缘理论的发展点。
二、雷达与导航、声纳与对抗（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、雷达与导航、声纳与对抗（论文提纲范文）
（1）基于语义分割的变电站巡检机器人环境感知技术研究（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 研究现状 |
| 1.2.1 巡检机器人研究现状 |
| 1.2.2 环境感知研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 主要结构安排 |
| 第二章 基于语义分割的环境感知技术 |
| 2.1 语义分割模型 |
| 2.2 零样本语义分割 |
| 2.3 语义分割评价指标 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于多视角注意力机制的语义分割模型 |
| 3.1 多视角注意力机制语义分割模型 |
| 3.2 多视角注意力结构 |
| 3.2.1 多视角学习 |
| 3.2.2 注意力网络结构 |
| 3.3 多尺度特征融合方法 |
| 3.4 实验结果 |
| 3.4.1 实验数据 |
| 3.4.2 实验设定 |
| 3.4.3 实验结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于零样本学习的语义分割模型 |
| 4.1 基于零样本的语义分割网络模型 |
| 4.2 面向零样本学习的特征生成方法 |
| 4.2.1 自编码器 |
| 4.2.2 生成对抗网络 |
| 4.2.3 基于自编码器的特征生成方法 |
| 4.3 实验结果 |
| 4.3.1 实验数据 |
| 4.3.2 实验设定 |
| 4.3.3 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 变电站巡检机器人语义感知软件系统设计与实现 |
| 5.1 需求分析 |
| 5.1.1 系统功能需求 |
| 5.1.2 系统主要用例图 |
| 5.1.3 系统性能需求 |
| 5.1.4 系统运行环境需求 |
| 5.2 系统总体设计 |
| 5.3 系统的详细设计与实现 |
| 5.3.1 系统功能设计与实现 |
| 5.3.2 数据库设计 |
| 5.4 系统测试 |
| 5.4.1 测试环境 |
| 5.4.2 测试结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间取得研究成果 |
（3）《现代军用直升机》翻译项目实习报告（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 引言 |
| 第一章 翻译项目介绍 |
| 第一节 任务详情 |
| 一、原文内容 |
| 二、原文文本特点 |
| 第二节 目标受众 |
| 第三节 委托方要求 |
| 第二章 翻译审校前期准备 |
| 第一节 统筹审校任务 |
| 第二节 确立审校目标与准则,明确审校质量标准 |
| 第三节 剖析原译文,监控与评估译文质量 |
| 第四节 选择审校理论、资源和技术支持 |
| 第五节 制定审校计划 |
| 第三章 翻译审校中的常见问题及对策 |
| 第一节 词语 |
| 一、专业术语 |
| 二、专有名词 |
| 三、近义词 |
| 第二节 句子 |
| 一、长难句 |
| 二、插入语 |
| 第三节 篇章 |
| 一、前后一致性 |
| 二、语言风格 |
| 第四章 翻译审校实习总结 |
| 第一节 已解决的问题及总结 |
| 第二节 未解决的问题及反思 |
| 第三节 对未来翻译及审校工作的启发 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 附录一 Moderne Milit?rhubschrauber审校原文 |
| 附录二 《现代军用直升机》审校前后译文 |
| 附录三 Moderne Milit?rhubschrauber翻译原文 |
| 附录四 《现代军用直升机》翻译译文 |
| 附录五 (部分)专有名词列表 |
| 致谢 |
（4）高分辨率合成孔径声纳成像关键技术研究（论文提纲范文）
| 缩略语对照表 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 SAS发展历史及研究现状 |
| 1.2.1 典型国外SAS进展 |
| 1.2.2 国外SAS特点 |
| 1.2.3 国内SAS研究进展 |
| 1.2.4 国内SAS特点 |
| 1.3 SAS系统关键技术研制进展 |
| 1.3.1 合成孔径成像算法 |
| 1.3.2 运动补偿算法 |
| 1.4 本文研究的主要内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 合成孔径声纳成像原理 |
| 2.1 实孔径声纳与SAS成像 |
| 2.2 线性调频信号 |
| 2.3 匹配滤波器技术 |
| 2.4 合成孔径成像的几何关系 |
| 2.5 SAS成像距离等式与回波信号模型 |
| 2.6 SAS参数之间的关联性 |
| 2.6.1 PRF(脉冲重复周期)的限制条件 |
| 2.6.2 测绘带与多子阵的限制条件 |
| 2.7 点目标分析 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 RD成像算法及其改进算法 |
| 3.1 目标成像几何 |
| 3.2 点目标回波信号 |
| 3.3 RD算法的基本流程 |
| 3.4 RD算法的局限性分析 |
| 3.5 斜视模式RD算法的改进[87] |
| 3.5.1 斜视模式下RD算法与二次距离压缩问题 |
| 3.5.2 斜视模式下改进RD算法 |
| 3.6 仿真实验及算法性能分析[87] |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 CS成像算法及其改进算法 |
| 4.1 点目标SAS回波信号二维频谱 |
| 4.2 SAS回波的相位谱与相位补偿 |
| 4.3 CS算法 |
| 4.4 改进CS算法 |
| 4.5 仿真实验及算法性能分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 wK成像算法及其改进算法 |
| 5.1 wK算法简介及处理流程 |
| 5.2 改进wK算法处理流程 |
| 5.3 仿真实验 |
| 5.4 改进wK算法与其它算法比较分析 |
| 5.4.1 处理功能对比 |
| 5.4.2 处理误差分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 多子阵合成孔径声纳成像算法 |
| 6.1 多子阵SAS成像几何模型 |
| 6.2 多子阵改进CS算法 |
| 6.2.1 多子阵SAS回波信号预处理 |
| 6.2.2 多子阵改进CS算法成像处理 |
| 6.2.3 仿真实验分析 |
| 6.3 多子阵wK算法 |
| 6.3.1 算法处理流程 |
| 6.3.2 仿真实验 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 多子阵合成孔径声纳运动补偿算法 |
| 7.1 运动误差模型 |
| 7.2 存在运动误差的SAS几何模型 |
| 7.3 单个强散射点目标回波数据的运动误差分析 |
| 7.3.1 相位误差分析 |
| 7.3.2 数据仿真分析 |
| 7.4 重叠相位中心算法 |
| 7.4.1 等效相位中心假设 |
| 7.4.2 等效相位中心的局限性 |
| 7.5 基于相位梯度估计的自聚焦算法 |
| 7.6 扩展的条带模式相位梯度自聚焦算法 |
| 7.6.1 孔径划分和非空变相位误差补偿 |
| 7.6.2 空变相位误差估计和补偿 |
| 7.6.3 全孔径相位误差拼接和滤波 |
| 7.6.4 仿真实验 |
| 7.7 本章小结 |
| 第八章 水池试验及结果分析 |
| 8.1 试验用消声水池及设备 |
| 8.2 单目标成像试验 |
| 8.2.1 水池试验布置 |
| 8.2.2 发射系统和接收系统的测试 |
| 8.2.3 试验参数设计 |
| 8.2.4 试验结果及数据分析 |
| 8.3 双目标成像试验 |
| 8.3.1 水池试验布置 |
| 8.3.2 试验参数设计 |
| 8.3.3 试验结果及数据分析 |
| 8.4 本章小结 |
| 第九章 总结与展望 |
| 9.1 主要工作总结 |
| 9.2 主要创新点 |
| 9.3 工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 驻定相位定理 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文和参加科研情况 |
| 一、发表的学术论文 |
| 二、参加科研情况及获得专利 |
（5）复杂水声环境下反对抗一体化方法研究（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 国内外研究现状 |
| 1.2.1 水声复杂环境的对抗与反对抗方法 |
| 1.2.2 多目标跟踪技术 |
| 1.2.3 水声目标识别与优选方法 |
| 1.2.4 鱼雷波束配置方法 |
| 1.2.5 鱼雷弹道导引设计方法 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第二章 复杂水声环境下一体化反对抗方案设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 潜艇的对抗策略与对抗方式 |
| 2.2.1 潜艇的对抗策略 |
| 2.2.2 潜艇的对抗方式 |
| 2.3 水声目标特性分析 |
| 2.3.1 运动特性 |
| 2.3.2 声学属性 |
| 2.4 一体化反对抗方法 |
| 2.4.1 单一干扰的反对抗方法 |
| 2.4.2 组合干扰的反对抗方法 |
| 2.4.3 一体化反对抗方法总体框架 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 水声目标长度属性辅助下的多目标跟踪方法 |
| 3.1 特征辅助最近邻跟踪算法 |
| 3.1.1 状态方程与量测方程的建立 |
| 3.1.2 数据关联 |
| 3.1.3 航迹的起始与终结 |
| 3.1.4 仿真分析 |
| 3.2 基于回波展宽的EM跟踪方法 |
| 3.2.1 状态方程与量测方程的建立 |
| 3.2.2 基于EM的联合估计 |
| 3.2.3 仿真分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于多类特征融合的目标优选方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 灰度关联优选算法 |
| 4.2.1 目标特征模型 |
| 4.2.2 算法实现 |
| 4.2.3 仿真分析 |
| 4.3 层级式证据理论算法 |
| 4.3.1 目标特征模型 |
| 4.3.2 算法实现 |
| 4.3.3 仿真分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于波瓣效能的自适应波束配置方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.3 波瓣划分方法 |
| 5.4 自适应波束配置算法 |
| 5.4.1 跟踪精度要求 |
| 5.4.2 识别需求 |
| 5.4.3 优选要求 |
| 5.4.4 任务需求 |
| 5.5 仿真分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 水声多诱饵对抗环境下鱼雷导引方法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于人工势场的多目标弹道导引方法 |
| 6.2.1 弹道设计 |
| 6.2.2 仿真分析 |
| 6.2.3 问题讨论 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 鱼雷一体化反对抗系统仿真平台 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 仿真平台设计 |
| 7.2.1 系统仿真平台类设计 |
| 7.2.2 系统仿真时序图 |
| 7.3 系统仿真平台人机交互界面 |
| 7.4 系统平台验证 |
| 7.4.1 对抗器材性能限定 |
| 7.4.2 基本的系统场景仿真 |
| 7.4.3 各种布放方案下的仿真 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 工作总结 |
| 8.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间学术论文情况 |
| 攻读博士学位期间科研工作情况 |
| 致谢 |
（6）美国航空母舰编队作战能力分析（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 美国现役航母编队编成 |
| 2 美国航母编队具体作战装备组成 |
| 2.1 舰载机 |
| 2.2 航母 |
| 2.3 母舰周围其他水面舰艇 |
| 3 美国航母编队作战能力分析 |
| 3.1 侦察预警能力 |
| 3.1.1 远程预警探测能力 |
| 3.1.2 中程预警探测能力 |
| 3.1.3 近程预警探测能力 |
| 3.2 防空反导作战能力 |
| 3.2.1 远程截击系统 |
| 3.2.2 中程区域截击系统 |
| 3.2.3 近程点防御系统 |
| 3.3 对海作战能力:反舰和反潜 |
| 3.3.1 反舰作战 |
| 3.3.2 反潜作战 |
| 3.4 对陆作战能力 |
| (1) 舰载机对陆打击 |
| (2) 巡航导弹对陆打击 |
| (3) 舰炮系统对陆打击 |
| 3.5 电子对抗能力 |
| 4 结束语 |
（7）美海军DDG-1000舰任务系统关键信息技术分析（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 DDG-1000项目背景 |
| 3 DDG-1000任务系统组成 |
| 1)外部通信系统(EXCOMMS) |
| 2)多功能雷达(MFR) |
| 3)敌我识别(IFF) |
| 4)综合水下作战系统(IUSW) |
| 5)光电/红外系统(EO/IR) |
| 6)舰船控制系统(SCS) |
| 7)先进舰炮系统(AGS) |
| 8)垂直发射系统(MK57VLS) |
| 9)近程舰炮系统(CIGS) |
| 10)协同作战能力(CEC) |
| 11)全舰计算环境(TSCE) |
| 12)综合电力系统(IPS) |
| 4 DDG-1000任务系统关键信息技术 |
| 4.1 全舰计算环境(TSCE) |
| 1)TSCE体系架构 |
| 2)TSCE基础设施 |
| 4.2 多功能雷达(MFR) |
| 1)阵面天线 |
| 2)信号处理 |
| 4.3 综合水下作战系统(IUSW) |
| 1)系统组成 |
| (1)双频段舰壳声纳 |
| (2)多功能拖曳阵列声纳(AN/SQR-20) |
| (3)轻型宽带变深声纳(LBVDS) |
| 2)系统特点 |
| (1)多功能集成 |
| (2)自动化设计 |
| (3)协同工作 |
| 4.4 全舰隐身设计 |
| 1)雷达隐身 |
| 2)红外隐身 |
| 3)声学隐身 |
| 5 DDG-1000与我海军舰艇对比分析 |
| 1)信息基础设施 |
| 2)信息系统集成 |
| 3)开放式架构 |
| 4)舰面隐身设计 |
| 6 结语 |
（9）基于MCSP的舰艇训练模拟系统可靠性分配研究（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 系统组成与功能 |
| 2 系统可靠性要求 |
| 2.1 可靠性指标 |
| 2.2 寿命剖面 |
| 2.3 任务剖面 |
| 3 系统可靠性模型 |
| 3.1 基本可靠性模型 |
| 3.2 任务可靠性模型 |
| 3.2.1 对海作战训练任务可靠性模型 |
| 3.2.2 对空作战训练任务可靠性模型 |
| 3.2.3 对潜作战训练任务可靠性模型 |
| 4 系统可靠性分配 |
| 4.1 可靠性分配模型 |
| 4.1.1 固有可靠度分配模型 |
| 4.1.2 任务可靠度分配模型 |
| 4.2 任务可靠性指标分配计算 |
| 4.2.1 各分系统 (设备) 任务可靠性分配计算 |
| 4.2.2 各分系统 (设备) 任务可靠性分配修正 |
| 5 结论 |
（10）军事电子信息系统发展观（论文提纲范文）
| 1 军事电子信息系统概念与发展背景 |
| 1.1 军事电子信息系统概念由来 |
| 1.2 军事电子信息系统定义探讨 |
| 1.2.1 定义 |
| 1.2.2 组成 |
| 1.2.3 军事电子信息系统概念与外延 |
| 1.3 军事电子信息系统发展的原动力 |
| 1.3.1 军事需求 |
| 1.3.2 电子信息技术的推动 |
| 2 军事电子信息系统发展的基本观点 |
| 2.1 军事电子信息系统是一个有机整体 |
| 2.2 军事电子信息系统是一个高度集成的系统 |
| 2.3 军事电子信息系统的核心是指挥控制与对抗 |
| 2.4 军事电子信息系统当前首要任务是实现C3I与C3CM系统的综合 |
| 2.5 军事电子信息系统与作战系统、武器系统的关系 |
| 3 军事电子信息系统理论框架建立的指导思想与边缘理论的发展点 |
| 3.1 建立理论框架的指导思想 |
| 3.2 边缘理论的发展点 |
| 3.2.1 跟踪器信号处理与火控设备数据处理的结合[3, 4] |
| 3.2.2 搜索雷达与指控系统结合点 |
| 3.2.3 红外警戒系统与指控系统结合点 |
| 3.2.4 声纳与指控系统结合点 |
| 3.2.5 电子对抗与指控系统的结合点 |
| 3.2.6 水声对抗与指控两系统结合点 |
| 3.2.7 导航系统与指控系统结合点 |
四、雷达与导航、声纳与对抗（论文参考文献）
- [1]基于语义分割的变电站巡检机器人环境感知技术研究[D]. 陈前. 电子科技大学, 2021(01)
- [2]复合材料在军用电子装备领域的应用现状与发展趋势[J]. 王飞. 纤维复合材料, 2020(03)
- [3]《现代军用直升机》翻译项目实习报告[D]. 陈雅贤. 青岛大学, 2020(02)
- [4]高分辨率合成孔径声纳成像关键技术研究[D]. 范乃强. 西北工业大学, 2018(02)
- [5]复杂水声环境下反对抗一体化方法研究[D]. 禹亮. 西北工业大学, 2018
- [6]美国航空母舰编队作战能力分析[J]. 郭琳琳,彭芃,张建英. 雷达与对抗, 2017(03)
- [7]美海军DDG-1000舰任务系统关键信息技术分析[J]. 姜艳,杨心武,吴明,林健. 舰船电子工程, 2016(12)
- [8]海洋信息获取、传输、处理及融合前沿研究评述[J]. 徐文,鄢社锋,季飞,陈景东,张杰,赵航芳,陈戈,吴永清,余华,张歆,许肖梅,陈惠芳. 中国科学:信息科学, 2016(08)
- [9]基于MCSP的舰艇训练模拟系统可靠性分配研究[J]. 郑晓晖,吴晓锋,冷画屏. 系统仿真学报, 2008(24)
- [10]军事电子信息系统发展观[J]. 董志荣. 火力与指挥控制, 2001(03)