一、稳像火控系统误差研究（论文文献综述）
岳鑫,李亮亮,王红军,吕志刚,刘丙才[1]（2021）在《拟合标定模型的火炮稳像标定方法研究》文中研究说明火炮武器瞄准镜标定的性能指标好坏直接影响首发命中概率,为了提高火炮稳像标定精度,建立了一种拟合标定模型。构建融合频域滤波的阈值分割模型消除成像灰度级不均匀的影响,构建长直线拟合模型实现火炮稳像靶心的标定,构建标定定位轴模型实现稳像精准标定检测。所提方法可有效地消除成像灰度级不均匀现象,具备较好的分割去噪效果,横纵向标定长直线的拟合相关系数分别为0.995646和0.993913,横纵向坐标标定误差分别为小于等于0.15%和小于等于0.005%。实验结果表明,所提标定方法可精准地实现火炮瞄准镜的标定检测。
卢志刚,刘涛,武云鹏,宋泉良,翟晓燕[2]（2021）在《多武器平台目标域协同射击控制模型研究》文中进行了进一步梳理目标域协同射击控制模型是在单平台火控系统空域窗射击控制、射击门控制等基础上,针对多武器平台对点目标或面目标协同射击的需求,进行了目标域和射击效能的定义,提出了空间/时间复合三维射击门的概念,设计了三维射击门模型,分别建立了多武器平台对点目标射击控制模型和多武器平台对面目标射击控制模型,通过对多武器平台协同射击效能的计算分析,证明了目标域协同射击控制模型可显着提高多武器平台协同射击对目标的火力打击效能。
丁思源,曾梁杭[3]（2020）在《关于坦克火控系统误差的探讨》文中研究说明基于笔者个人经验,首先就坦克火控系统误差形成的常见原因进行分析,并在此基础上,分析了坦克火控系统的误差传递关系,最后,通过相关的案例讲解,论述了降低坦克火控系统误差的有效方法,希望能够为从事相关领域研究的技术人员提供一定有价值的参考。
林俤[4]（2020）在《复杂背景下反无人机的智能光电搜索跟踪技术研究》文中进行了进一步梳理随着国际反恐和安保形式的变化,必须对来自空中的“低慢小”目标进行有效的防范。城市空中安保面临的空中威胁多为“低慢小”目标,固定翼目标机动飞行的速度可达30～50m/s,飞行角速度较大,且存在机动。在目标机动情况下,高精度拦截系统需要光电搜索跟踪系统的激光测距光轴实时照准目标,以获取目标位置信息,并实时估计目标机动运动参数,这对光电搜索跟踪系统的跟踪精度提出了很高的要求。另一方面,由于城市环境楼宇及建筑物众多,背景复杂,相对于常规净空背景下的无人机目标跟踪,对光电搜索跟踪系统复杂背景下的目标探测及图像跟踪能力也提出了新的要求。智能光电搜索跟踪系统能够实现城市复杂背景下对空中“低慢小”目标的实时搜索、捕获和跟踪,以便为高精度的拦截系统提供目标运动参数。针对复杂背景下“低慢小”目标探测及高精度跟踪的难点,本文分析了目标和复杂背景成像特点,提出了多光谱多元探测光学系统设计方案,将目标信息获取从常规的单一通道扩展为多个通道,使目标和背景可以在不同的波段上进行区分。在多光谱成像探测的基础上重点研究了复杂背景下的目标图像搜索跟踪技术和高精度伺服跟踪技术。在多光谱成像探测的基础上,对于目标机动情况下的高精度伺服跟踪技术,针对多种类型的“低慢小”目标机动能力和典型飞行方式的不同,提出了基于神经网络的IMM卡尔曼滤波前馈补偿跟踪方法。该方法将各种类型目标的机动特性建模后加入IMM卡尔曼滤波机动模型中,并采用神经网络目标识别模型来对搜索到的空中目标进行识别,根据识别到的目标类型自动调整IMM卡尔曼滤波参数,使滤波器对目标的机动特性获得最佳估计。从而为前馈补偿控制算法提供精确的前馈补偿控制量。高精度的伺服控制可保证在目标机动情况下,光学系统光轴仍可以稳定对准目标,使得测距激光可实时连续对目标进行测距。对于城市复杂背景下的目标图像搜索跟踪技术,提出了基于多光谱探测的多模复合TLD目标跟踪算法。在实际系统应用中,TLD算法存在耗时较长,容易产生跟踪漂移等缺点。因此,为了获得实时稳定的跟踪算法,本文提出了改进的复合TLD目标跟踪算法,一方面,图像处理前端首先对获取的图像进行融合处理,融合后的视频帧一路经过抽取（原始50Hz,抽取后为10Hz）,之后送入TLD目标跟踪算法,另一路直接送入KCF目标跟踪算法中,KCF算法实时性高,运算速度快,在运行正常的情况下,TLD算法会对KCF样本进行更新,以弥补KCF算法不能适应目标尺度变化及局部遮挡的情况,最外层采用基于先验信息的神经网络目标识别技术,在内层算法丢失目标后重新捕获目标,复合跟踪算法将三种算法进行优势互补,提高了跟踪稳定性和可靠性。对于城市复杂背景下建筑物对无人机的遮挡情况,通过IMM卡尔曼滤波技术来解决目标进入遮挡区域后对其运动轨迹的预测问题。无人机在进入遮挡区域后,其轨迹预测误差随时间的增长而增加。在短时间内,IMM卡尔曼滤波器的预测精度较高,随着时间的增长,目标出现各种机动的概率增加。提出了抗长时遮挡的IMM卡尔曼滤波-TLD目标跟踪算法,并进行了单机试验验证。对多机联合跟踪情况进行了仿真。本章算法根据目标出现区域的概率来自适应的调整跟踪波门,以使目标脱离遮挡区域后能够以较大概率重新进入跟踪视场。本文对以上关键技术在理论分析的基础上,进行了相关试验验证,证明了其算法的有效性。对于机动目标的跟踪精度验证,在实验室环境采用目标模拟器模拟各种目标机动,采用光电搜索跟踪系统实时跟踪并评估其跟踪精度,采用基于神经网络的IMM卡尔曼滤波前馈补偿控制器较常规控制器精度可提高3倍以上,实际系统在外场验证目标典型机动跟踪精度优于0.5mrad;在外场环境验证了多模复合TLD目标跟踪算法,较常规KCF或TLD算法,包含复杂背景下测试视频集的平均测试精度评估为0.9。单次抗遮挡跟踪试验中,基于IMM卡尔曼滤波将轨迹预测误差从常规预测的53m减小到15m。提高光电搜索跟踪系统的智能化水平、抗遮挡能力和精确跟踪能力是未来城市复杂背景反无人机系统的发展方向。对反无人机相关关键技术进行深入研究无论是军用还是民用反恐都将具有重要意义。
徐兴贵[5]（2020）在《近地面扩展目标远距成像识别关键技术研究》文中认为目标从毫米波雷达进入近地面光学系统探测范围时,目标2D图像信息成为战场情报的关键。然而,大气中的湍流、分子和气溶胶等光传输介质使得近地面远距离成像系统获取的目标图像发生模糊、几何畸变、纹理缺失等退化降质。为提高该类近地面远距离成像场景下的扩展目标检测与识别能力,本文围绕扩展目标识别的关键技术展开研究。首先,采用预处理手段增强目标图像和去除湍流几何畸变。接着,针对运动的暗弱扩展目标提出了有效的检测算法。在以上预处理和检测算法获取较为完备的动静态轮廓形状目标基础上,改进了方向形状上下文匹配算法以提高远距离湍流杂波场景下的点集形状扩展目标匹配识别精度,同时还针对湍流形变轮廓扩展目标提出了融合轮廓形状关键点结构和热核特征的分类识别算法。具体研究工作可分为以下五个方面:（1）提出了一种无需任何先验信息的自适应全尺度Retinex（AFSR）目标图像增强算法。与传统复原方法需依靠自然成像场景中的海量数据和先验知识来构建数学模型或者深度网络模型不同,所提方法无需先验信息便可利用图像光传输透射率自适应地引导构建全尺度环绕函数,改进了传统Retinex方法不能表征深度光照信息以及手调尺度参数的缺点。同时,采用简单的线性逼近策略代替对数函数运算进行反射分量解算,降低了算法的计算复杂度,能够在997×658×3大小的视频图像序列中达到0.055s/帧的准实时处理。大量实验表明:所提算法能够有效地提高外场近地面薄膜衍射成像系统获取的目标图像能量,提高扩展目标的鉴别力。（2）提出了一种基于自适应混合高斯子空间分解（AMoGSF）的扩展目标图像去几何畸变算法。为克服自适应光学系统在近地面非等晕成像中的局限,以及传统的（半）盲复原算法难以获得准确先验知识和无法处理时空变化畸变的问题,提出了一种在线式的去几何畸变算法。所提方法利用混合高斯分布模型对湍流前景中的目标、噪声和湍流分量建模,同时利用多帧低秩结构进行在线子空间分解以实现包含运动目标的几何畸变矫正。在合成的湍流退化图像序列、薄膜衍射成像实验系统和外场远距离光学成像系统等三类图像数据上实验,结果表明:所提的AMoGSF算法能够平均提高湍流畸变图像的峰值信噪比（PSNR）约30dB,降低归一化均方误差（NMSE）约4.5%。与此同时,所提方法提高了目标鉴别力,获得了较为完备的轮廓形状扩展目标,也为后续自动目标识别奠定了基础。（3）提出了一种由粗到精的暗弱运动扩展目标检测算法。针对机载、车载等近地面远距成像场景中出现相机抖动或平台旋转导致视频序列背景低秩假设受到破坏,以及湍流分量与真实运动物体咬合交织导致目标检测识别准确率降低等问题,提出了转移操作算子的T-AMoGSF模型以保证相机抖动或平台移动下的背景低秩特性,改进了算法在动态背景下提取‘粗’运动目标的鲁棒性。同时,改进的可变加权管道滤波（VWPF）方法能充分利用多帧序列的时空结构特性以有效地对暗弱刚体或非刚体目标进行‘细’识别。对比了7种方法在5种不同湍流场景中的实验结果,验证了所提方法在近地面可见光和红外成像数据集上获得最好的检测精度,最小的漏检率和虚警率。该方法实现了远距离成像探测系统中感兴趣区域（ROI）的运动暗弱扩展目标直接检测识别。（4）针对近地面湍流杂波场景中形状点集扩展目标匹配误差较大的问题,提出了一种形状边连续性约束下的方向形状上下文（OSC）能量代价函数模型。所提方法首先构造了一个具有旋转和尺度不变特征的OSC描述算子,然后在形状边连续性先验约束条件下构建了匹配能量代价函数模型,最后利用有序的动态匹配算法实现目标代价函数优化,算法的时间复杂度也由传统的O（n4）下降到O（nm2）,其中（n>m）。在仿真的湍流杂波点集形状和实际的近地面形状目标场景中实验,结果表明:所提方法较其他2种典型的方法更具鲁棒性,匹配精度平均提高约7%。（5）针对发生形变的轮廓形状扩展目标导致识别精度下降问题,提出了一种改进形状上下文和几何等距不变特征的融合描述算子。所提方法首先理论推导出广义的形状特征融合模型和贝叶斯分类器模型,然后利用改进的加权离散轮廓演化算法（WDCE）有效地获取湍流杂波场景中目标轮廓形状的稀疏关键点。在此基础上,构建了基于关键点形状结构（CP-IDSC）和局部等距不变热核（SI-HKS）的融合特征算子进行分类和匹配识别。在仿真和实际的湍流形变数据集上实验表明:所提出的融合特征描述子对轮廓形变、旋转和尺度变化具有不变性,并可有效地用于湍流退化杂波场景下的远距离（红外或可见光成像）形变扩展目标识别。与其他4种典型的方法相比,所提方法获得最高为92.8%的识别精度。总之,本文以问题为导向,以算法模型为核心,以实验为落脚点,围绕近地面远距离探测成像场景下智能扩展目标识别中的关键技术展开研究,取得了一些理论和工程应用方面的成果。
孙胜昊[6]（2019）在《炮长瞄准镜故障诊断专家系统的研究》文中指出炮长瞄准镜是坦克观瞄系统的重要组成部分,以积木式结构安装在坦克内部,具有观察、搜索、瞄准目标的功能。其精密度高,结构复杂,仅依靠专业人员的维修经验进行检测维修很难保证准确度和维修效率,需要开发智能化检测系统,快速准确地检测炮长瞄准镜性能指标。因此,本文设计了炮长瞄准镜故障诊断专家系统。主要研究内容如下:提出了炮长瞄准镜故障诊断专家系统的知识获取方式,采用减法聚类算法和故障树分析法对炮长瞄准镜的部件和控制信号故障实现了知识获取。在减法聚类算法中引入了斯皮尔曼相关性系数排除了无关输入项的干扰,避免了知识的冗余。根据炮长瞄准镜的组成结构和工作原理,构建了炮长瞄准镜故障树,明确了故障间逻辑关系,确定了故障的具体原因从而完成知识获取。构建了炮长瞄准故障诊断专家系统的知识库。明确了产生式规则的知识表达方式,以SQL Server 2012数据库为搭建工具,根据推理机的推理方式将知识库划分为条件表、规则表、结论表、解释表四部分进行搭建与管理。设计了炮长瞄准镜故障诊断专家系统的推理机。通过对KMP字符匹配算法的改进提高了匹配效率,设置了故障等级解决了规则匹配冲突的问题。在正向推理的方法的思想基础上,采用改进的KMP字符匹配算法将事实与规则进行匹配的方式实现了推理机的设计。实现了炮长瞄准镜故障诊断专家系统的软件开发。将专家系统的结构组成划分为软件的四大模块进行开发,设计了系统软件的工作流程,使用Visual Studio 2013编程工具和SQL Server 2012数据库完成了系统软件的开发。通过实例测试表明,能够实现炮长瞄准镜的故障诊断功能并给出合理的维修建议。
江山青[7]（2019）在《基于规则和案例D-S证据融合的坦克火控系统故障诊断专家系统的研究与应用》文中提出随着各行业技术的飞速发展,我国坦克的性能得到了极大提升,但是随着坦克性能的提升,其设备复杂度也不断提高,给坦克的维修检测、故障诊断带来了极大的挑战。坦克火控系统是坦克火力控制的枢纽,决定了坦克火力的输出情况,直接影响到坦克的作战能力。因此提高坦克火控系统的可靠性和稳定性对于我军作战任务的完成和坦克部队作战能力的提高具有很大的实际意义和价值。首先提出了基于产生式规则的故障诊断推理方法,通过对坦克火控系统各个部件建立故障树和对故障树进行定性、定量分析得到坦克火控系统的产生式规则,根据带可信度因子的产生式规则与事实条件的相似度得到被激发的规则结论的可靠度。其次创建了矩阵的知识表示形式,用矩阵的形式表示案例知识库中的源案例,通过计算待诊断案例与源案例中单个属性的相似度和整体的相似度,最终得到带诊断案例与每一个源案例的相似度。最后提出了通过D-S证据理论对基于规则的推理结果和基于案例的推理结果进行融合的方法。根据实际情况,确定了 D-S证据融合的识别框架和基本概率赋值函数,分析了融合时存在的问题,对于“一票否决”和证据间的高冲突问题进行了改进,把融合后支持度最高的结果作为最终的诊断结果。相比于传统的维修手段和方法,本文所研究的方法极大的提高了坦克火控系统故障诊断的效率。通过对单一的诊断方法与D-S证据融合诊断方法的结果进行对比,证明了 D-S证据融合的有效性,提高了故障诊断的准确率,减少了误诊和漏诊率。用C#编程软件和SQL server数据库实现了故障诊断专家系统的各项功能,使一般的操作人员也能结合本系统对坦克火控系统进行故障诊断。
周辉[8]（2019）在《稳像云台控制系统设计与分析》文中指出稳像云台是基于电控信号的稳定平台,用以搭载高精密光学仪器,可实现广范围的监控、通信和探测功能。由于载体运动及其他外部扰动易对稳像云台姿态产生干扰,进而影响光学仪器的稳定工作,需对稳像云台控制系统进行相关研究。本文以车载稳像云台为控制对象,对稳像云台控制系统进行设计与分析,旨在实现稳像云台手动定位和稳定随动的控制需求。首先,本文针对车载应用背景,分析了稳像云台系统控制架构,为满足云台两自由度定位和随动功能,研究了两轴两框架的稳像云台架构及其工作原理,设计了稳像云台总体控制方案,提出了基于永磁同步电机的高精度直驱方案。针对云台系统稳像随动控制需求,分析了两轴两框架稳像云台的动力学模型,研究了稳像云台系统的随动控制方法,针对车载工况下的刚性冲击和高频速率扰动现象,进行了运动规划设计,提出了位置环并联速度环的复合随动控制策略,实现了低频位控,高频减振的控制效果。其次,为满足稳像云台驱控系统的高集成化需求,进行了驱控系统的分析与实现。针对稳像云台系统低转速、大扭矩、输出平稳的驱动需求,分析了矢量控制模型及空间电压矢量脉宽调制技术,提出了基于矢量控制的PID复合控制方法;为满足驱控系统的驱控集成化和大电流驱动需求,进行了驱控一体化分析与实现,阐述了驱控系统的关键电路处理方法,并针对驱控系统的电磁兼容特性进行了抗干扰研究;为满足驱控系统实时控制需求,研究了控制系统实时软件处理,提出了由硬件层、功能模块层和框架层组成的分层化实时软件架构,对系统参数初始化、存储布局以及多任务调度进行了分析与实现。最后,搭建了实验测试平台,从驱控系统硬件性能测试和控制系统随动定位两方面进行了半实物测试,实验验证了本文所研究的稳像云台控制系统满足信号处理和伺服驱动的性能设计,整机相关性能指标满足项目需求。
和明[9]（2019）在《基于重复控制和周期信号检测的舰载光电跟踪仪的研究》文中认为自20世纪60年代以来,光电跟踪仪逐渐成为各国海军大、中、小型水面舰艇的主要搜索探测、目标识别、目标跟踪、目标空间坐标的测量设备,但随着科学技术的不断进步,对光电跟踪仪使用需求不断提高,高精度稳像、高精度跟踪、远距离探测目标及强抗干扰能力,是当今世界高技术光电跟踪仪装备研究的重点之一。本文首先研究了重复控制算法和周期信号检测方法,设计一种基于重复控制和周期信号检测的舰载光电跟踪仪算法。该算法通过采样并计算出周期信号,为重复控制提供前提。实现在不改变现有装备的光电跟踪仪的结构形式,提高现有光电跟踪仪的稳像隔摇精度,进一步减小调节时间和超调,使光电跟踪仪在水面舰艇摇摆状态下,稳像隔摇的指标提高,使其跟踪目标更加平稳、跟踪目标的精度进一步提高。其次设计了一种基于重复控制和周期信号检测算法的舰载光电跟踪仪,并从电气方面、软件方面、结构方面和光学方面等多方面进行优化。电气设计主要针对硬件电路、跟踪器和供电系统进行了优化设计,从而达到消除偏差、跟踪目标的目的;软件设计主要通过在光电跟踪仪的伺服控制系统中嵌入该算法,使光电跟踪仪提高稳像和跟踪指标;结构设计主要针对指向器和显控台设计进行了优化,提高了跟踪数据的精度;光学设计主要针对光路机构设计和探测器设计进行了优化,实现了图像质量提高的目的。最后,经过仿真数据计算和装备系统实测数据曲线,证实了基于重复控制和周期信号检测算法在提高舰载光电跟踪仪的稳像隔摇和跟踪精度上的有效性。
张小聪[10]（2019）在《上反射镜稳瞄伺服系统控制器的设计与研究》文中指出上反射镜稳瞄系统能够隔离载车的扰动,使安装在载车上的瞄准设备不会因为载车运动时受到干扰而丢失目标,确保瞄准设备在载车静止或行进间都能够稳定地瞄准和跟踪目标。本文在已有的上反射镜稳像式火控系统的基础上,对稳瞄系统的伺服控制器部分进行重新设计,以提高稳瞄系统的稳像精度。作者在研究了大量关于上反射镜稳瞄伺服系统的资料后,设计了一款基于ARM7微处理器的上反射镜稳瞄伺服控制器,并对控制器中涉及到的伺服控制算法进行了仿真研究。本文的主要工作如下:首先,对上反射镜稳瞄伺服控制系统进行了概括性的描述;介绍了上反射镜稳瞄伺服控制系统的组成及其稳定机理,并给出上反射镜稳瞄伺服控制系统的技术指标。其次,分析了上反射镜稳瞄伺服系统的仿真控制方案与系统可能受到的干扰;在确定稳瞄伺服系统控制方案的基础上,建立了稳瞄伺服系统各个功能模块的仿真模型,并且还分析了经典PID控制算法的弊端,提出将非线性PID算法、扰动观测器思想以及自抗扰控制算法应用于上反射镜稳瞄系统伺服控制器的设计当中;对稳瞄伺服系统可能受到的干扰进行分析,着重考虑路面不平度对稳瞄系统控制精度的影响,为后续对上反射镜稳瞄伺服系统的仿真分析提供理论依据。接着,介绍了上反射镜稳瞄伺服控制器的硬件及软件设计;伺服控制器的主要硬件电路包括主控制器最小系统电路、通信模块电路和电机驱动电路等。然后,针对上反射镜稳瞄伺服控制器硬件电路的设计,设计出伺服控制器各个硬件功能模块的软件程序,为伺服控制器的数据通信、模-数转换和电机驱动等硬件模块提供软件解决方案,并且还对各个硬件模块的软件程序进行了功能测试,测试结果满足伺服控制器的功能要求。最后,对上反射镜稳瞄伺服控制系统进行仿真分析;分别将非线性PID算法、扰动观测器思想以及自抗扰控制算法应用于上反射镜稳瞄系统伺服控制器的设计当中,通过仿真来分析稳瞄系统的控制精度、扰动隔离性能和鲁棒性。仿真结果表明,基于非线性PID算法和扰动观测器的伺服控制系统可以提高伺服系统的控制精度;基于自抗扰控制算法的伺服控制系统能有效抑制仿真系统所受到的外界干扰,能够改善伺服控制系统的扰动隔离性能和鲁棒性。
二、稳像火控系统误差研究（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、稳像火控系统误差研究（论文提纲范文）
（1）拟合标定模型的火炮稳像标定方法研究（论文提纲范文）
| 1 引 言 |
| 2 基本原理 |
| 2.1 标定装置参数 |
| 2.2 整体框架 |
| 2.3 融合频域滤波的阈值分割 |
| 2.4 建立长直线拟合模型 |
| 2.5 建立标定轴模型 |
| 1) 基于轮廓的掩模 |
| 2) LSD局部短线标定定位 |
| 3 实验结果与分析 |
| 3.1 阈值分割模型测试 |
| 3.2 长直线拟合模型测试 |
| 3.3 标定轴模型测试 |
| 3.4 定量指标描述 |
| 1) 直线拟合模型的相关性描述 |
| 2) 局部短线标定定位的相关性描述 |
| 3) 标定系数的相关性描述 |
| 4) 装置标定的相关性描述 |
| 4 结 论 |
（3）关于坦克火控系统误差的探讨（论文提纲范文）
| 1 坦克火控系统的误差源分析 |
| 2 坦克火控系统误差传递分析 |
| 3 降低坦克火控系统误差的有效措施 |
| 3.1 开展误差仿真分析 |
| 3.2 坦克火控系统的优化设计 |
| 4 结语 |
（4）复杂背景下反无人机的智能光电搜索跟踪技术研究（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 国内外研究现状 |
| 1.2.1 反无人机系统国内外研究现状 |
| 1.2.2 目标探测跟踪领域国内外研究现状 |
| 1.3 当前光电跟踪装备及目标搜索跟踪技术中存在的问题 |
| 1.4 研究难点 |
| 1.5 论文主要研究内容 |
| 第二章 目标成像特点及基本跟踪设计理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 “低慢小”目标在复杂背景下的成像特点 |
| 2.2.1 光谱特征 |
| 2.2.2 颜色特征 |
| 2.2.3 偏振特性 |
| 2.2.4 三维特征 |
| 2.2.5 运动特征 |
| 2.3 基于多光谱探测的光学载荷设计 |
| 2.4 光电跟踪基本伺服跟踪理论 |
| 2.4.1 基本控制原理 |
| 2.4.2 复合前馈控制 |
| 2.4.3 目标跟踪及轨迹预测 |
| 2.4.4 动载体情况下的陀螺稳像控制 |
| 2.5 基于复杂背景的基本图像跟踪理论 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 改进的多模TLD目标跟踪算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 TLD算法的主要模块 |
| 3.2.1 跟踪器 |
| 3.2.2 检测器 |
| 3.2.3 整合器 |
| 3.2.4 P-N学习模块 |
| 3.3 KCF算法简介 |
| 3.3.1 构造样本 |
| 3.3.2 训练分类器 |
| 3.3.3 目标检测 |
| 3.3.4 分类器的更新 |
| 3.4 多模复合TLD目标跟踪算法 |
| 3.4.1 TLD算法中改进的多特征融合目标跟踪器 |
| 3.4.2 改进的多模复合TLD算法 |
| 3.4.3 仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于神经网络的IMM卡尔曼滤波前馈补偿伺服控制算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 伺服系统构成及工作原理 |
| 4.3 基于神经网络的IMM卡尔曼滤波复合控制器 |
| 4.4 用于估计模型最优参数的神经网络参数训练器 |
| 4.5 仿真分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 抗长时遮挡的联合IMM卡尔曼滤波-TLD目标跟踪算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基本原理 |
| 5.3 目标遮挡时对可能出现区域的概率估计 |
| 5.4 仿真分析 |
| 5.5 多机联合IMM卡尔曼滤波-TLD目标跟踪 |
| 5.6 基于抗长时遮挡IMM卡尔曼滤波器轨迹预估的延伸功能 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 硬件设计与实现 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 智能光电搜索跟踪系统构成和工作原理 |
| 6.3 光学系统设计 |
| 6.4 搜索跟踪系统的伺服控制模块设计 |
| 6.4.1 伺服控制系统设计要点 |
| 6.4.2 伺服控制系统总体构架 |
| 6.4.3 伺服控制电控设计 |
| 6.5 时序控制模块设计 |
| 6.6 GPU图像处理平台设计 |
| 6.7 关键技术 |
| 6.8 本章小结 |
| 第七章 智能光电搜索跟踪系统试验分析 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 IMM卡尔曼滤波前馈补偿控制跟踪精度试验 |
| 7.3 多模复合TLD目标跟踪试验 |
| 7.4 抗长时遮挡IMM卡尔曼滤波-TLD目标跟踪试验 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 工作总结与展望 |
| 8.1 总结 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（5）近地面扩展目标远距成像识别关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 目标检测与识别研究现状 |
| 1.2.1 图像清晰化预处理 |
| 1.2.2 几何畸变校正预处理 |
| 1.2.3 目标检测算法 |
| 1.2.4 目标识别算法 |
| 1.3 成像特性分析 |
| 1.3.1 模糊退化图像特性 |
| 1.3.2 湍流退化图像特性 |
| 1.4 面临的主要问题 |
| 1.5 研究内容及技术路线 |
| 1.6 本文组织结构 |
| 第二章 低秩矩阵分解与形状不变特征表示理论基础 |
| 2.1 低秩矩阵分解 |
| 2.1.1 相关定义 |
| 2.1.2 矩阵分解原理 |
| 2.1.3 低秩矩阵恢复方法 |
| 2.2 形状不变特征表示与识别原理 |
| 2.2.1 形状上下文特征 |
| 2.2.2 热核特征 |
| 2.2.3 基于特征匹配的目标识别 |
| 2.2.4 基于分类器模型的目标识别 |
| 2.3 小结 |
| 第三章 基于自适应全尺度Retinex的扩展目标图像增强 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 图像清晰化模型 |
| 3.2.1 光学传输模型 |
| 3.2.2 Retinex原理 |
| 3.3 自适应全尺度Retinex算法 |
| 3.3.1 算法数学模型 |
| 3.3.2 算法优化 |
| 3.3.3 算法鲁棒性分析 |
| 3.3.4 算法流程 |
| 3.4 实验结果及分析 |
| 3.4.1 实验数据及评价指标 |
| 3.4.2 薄膜衍射成像系统的扩展目标图像增强 |
| 3.4.3 背光图像和夜间模糊图像增强 |
| 3.4.4 图像增强预处理后的扩展目标检测 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 基于自适应混合高斯空间分解的扩展目标几何畸变校正 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 湍流退化图像序列统计模型 |
| 4.2.1 湍流前景统计模型 |
| 4.2.2 低秩背景模型 |
| 4.3 扩展目标几何畸变校正 |
| 4.3.1 自适应混合高斯子空间分解模型 |
| 4.3.2 求解方法及步骤 |
| 4.3.3 分解结果 |
| 4.3.4 运动扩展目标掩模 |
| 4.3.5 算法流程 |
| 4.4 结果与分析 |
| 4.4.1 实验数据及参数设置 |
| 4.4.2 评价指标 |
| 4.4.3 湍流合成图像校正 |
| 4.4.4 薄膜衍射成像系统的扩展目标图像校正 |
| 4.4.5 外场湍流退化扩展目标图像校正 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 改进低秩分解和管道滤波的远距离运动扩展目标检测 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 由粗到精检测 |
| 5.2.1 转移算子模型 |
| 5.2.2 可变加权管道滤波的目标精识别 |
| 5.2.3 算法流程 |
| 5.3 实验结果及分析 |
| 5.3.1 实验数据及参数设置 |
| 5.3.2 评价指标 |
| 5.3.3 实验结果对比 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 基于方向形状上下文的杂波点集形状扩展目标匹配识别 |
| 6.1 概述 |
| 6.2 形状上下文匹配算法原理 |
| 6.2.1 轮廓形状识别过程 |
| 6.2.2 图表示 |
| 6.2.3 优化匹配 |
| 6.3 改进的方向上下文目标匹配算法 |
| 6.3.1 方向上下文特征表示 |
| 6.3.2 边连续性约束的目标函数优化模型 |
| 6.3.3 点集形状目标匹配优化实现 |
| 6.3.4 算法总结 |
| 6.4 实验结果与分析 |
| 6.4.1 实验数据 |
| 6.4.2 参数设置与评价指标 |
| 6.4.3 仿真杂波场景的实验结果 |
| 6.4.4 现实湍流杂波场景的实验结果 |
| 6.5 小结 |
| 第七章 融合形状结构和热核特征的几何形变扩展目标识别 |
| 7.1 概述 |
| 7.2 广义形状不变特征融合模型 |
| 7.3 融合形状结构和热核不变特征的分类模型 |
| 7.3.1 尺度不变热核特征 |
| 7.3.2 关键点IDSC形状结构特征 |
| 7.3.3 贝叶斯架构下的分类识别模型 |
| 7.3.4 融合特征的识别算法实现 |
| 7.4 实验结果与分析 |
| 7.4.1 实验数据及参数设置 |
| 7.4.2 合成的形变扩展目标匹配识别 |
| 7.4.3 实际畸变扩展形状目标匹配识别 |
| 7.4.4 热核特征的形变扩展目标分类识别 |
| 7.4.5 融合特征的形变扩展目标分类识别 |
| 7.5 小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 论文总结 |
| 8.2 论文创新工作 |
| 8.3 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（6）炮长瞄准镜故障诊断专家系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 课题研究的目的和意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 专家系统系统概述 |
| 1.5 主要研究内容 |
| 第2章 炮长瞄准镜故障诊断专家系统知识获取的研究 |
| 2.1 炮长瞄准镜的结构及故障分析 |
| 2.1.1 工作原理的概述 |
| 2.1.2 炮长瞄准镜的故障分析 |
| 2.2 基于引入相关性系数的减法聚类的信号故障知识获取 |
| 2.2.1 减法聚类算法 |
| 2.2.2 斯皮尔曼相关性系数 |
| 2.2.3 炮长瞄准镜信号故障的知识获取 |
| 2.2.4 算例分析 |
| 2.3 基于故障树分析法的部件故障知识获取 |
| 2.3.1 故障树的建立步骤 |
| 2.3.2 故障树的数学表示方式 |
| 2.3.3 炮长瞄准镜故障树的建立 |
| 2.3.4 炮长瞄准镜故障树的定性分析 |
| 2.3.5 炮长瞄准镜故障树的定量分析 |
| 2.3.6 炮长瞄准镜的部件故障知识获取 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 炮长瞄准镜故障诊断专家系统的知识库和推理机设计 |
| 3.1 专家系统的知识表达 |
| 3.1.1 知识的表示原则 |
| 3.1.2 知识的表达形式 |
| 3.2 炮长瞄准镜故障诊断专家系统知识库的建立 |
| 3.2.1 炮长瞄准镜故障诊断专家系统的知识表示 |
| 3.2.2 炮长瞄准镜故障诊断专家系统知识库的建立 |
| 3.2.3 炮长瞄准镜故障诊断专家系统知识库的管理 |
| 3.3 专家系统推理机的机制 |
| 3.3.1 推理机的推理方法 |
| 3.3.2 推理机的推理策略 |
| 3.3.3 推理机的冲突消减策略 |
| 3.3.4 改进的KMP模式匹配算法 |
| 3.4 基于改进的KMP模式匹配算法的推理机设计 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 炮长瞄准镜故障诊断专家系统的软件设计与实现 |
| 4.1 软件的总体设计 |
| 4.2 软件的工作流程 |
| 4.3 炮长瞄准镜故障诊断专家系统功能模块的实现 |
| 4.3.1 登入模块 |
| 4.3.2 知识库管理模块 |
| 4.3.3 知识获取模块 |
| 4.3.4 故障诊断模块 |
| 4.3.5 辅助模块 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）基于规则和案例D-S证据融合的坦克火控系统故障诊断专家系统的研究与应用（论文提纲范文）
| 学位论文数据集 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 故障诊断技术的发展和现状 |
| 1.3 坦克火控系统概述 |
| 1.4 专家系统概述及现状 |
| 1.4.1 专家系统的发展 |
| 1.4.2 专家系统概述 |
| 1.4.3 专家系统的分类 |
| 1.5 本文研究内容和结构安排 |
| 第二章 基于规则的故障诊断推理 |
| 2.1 故障树分析法 |
| 2.1.1 故障树的建立原则 |
| 2.1.2 故障树定性分析 |
| 2.1.3 故障树定量分析 |
| 2.2 带可信度因子的产生式规则 |
| 2.3 规则前件与事实条件的相似度计算 |
| 2.4 规则结论的可信度计算 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于案例的故障诊断推理 |
| 3.1 案例推理的过程 |
| 3.2 案例的知识表示 |
| 3.3 案例相似度计算 |
| 3.4 实例分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于规则和案例D-S证据融合的诊断 |
| 4.1 D-S证据理论的基本概念 |
| 4.2 D-S证据融合的混合故障诊断 |
| 4.2.1 融合要素 |
| 4.2.2 融合存在的问题 |
| 4.2.3 解决方案 |
| 4.2.4 融合步骤 |
| 4.3 单一诊断方法与混合诊断方法结果对比 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 火控系统故障诊断实现 |
| 5.1 系统的设计目标 |
| 5.2 火控系统故障诊断专家系统结构 |
| 5.2.1 人机操作界面 |
| 5.2.2 系统各模块示意图 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究成果及发表的学术论文 |
| 作者及导师简介 |
| 附件 |
（8）稳像云台控制系统设计与分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 课题背景及研究意义 |
| 1.3 稳像云台控制国内外研究现状 |
| 1.4 论文主要研究内容及章节安排 |
| 第2章 稳像云台系统控制架构及随动控制策略 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 稳像云台系统控制架构 |
| 2.3 稳像云台随动控制策略研究 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 稳像云台驱动控制系统分析与实现 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 稳像云台驱控方法及仿真分析 |
| 3.3 稳像云台驱控系统一体化实现 |
| 3.4 稳像云台驱控系统实时软件处理 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 系统调试与实验 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验平台搭建 |
| 4.3 稳像云台驱控系统硬件性能测试 |
| 4.4 系统跟随运动实验验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（9）基于重复控制和周期信号检测的舰载光电跟踪仪的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 光电跟踪仪国内外研究现状 |
| 1.3.1 光电跟踪仪国外研究现状 |
| 1.3.2 光电跟踪仪国内研究现状 |
| 1.3.3 重复控制理论的发展及应用 |
| 1.4 研究内容和章节安排 |
| 第2章 重复控制理论及在光电跟踪系统中的适用性分析 |
| 2.1 重复控制理论基本原理 |
| 2.2 光电跟踪仪重复控制器的设计 |
| 2.2.1 内模分析 |
| 2.2.2 周期延时环节设计 |
| 2.2.3 补偿器的设计 |
| 2.3 基于重复控制的光电跟踪系统性能分析方法 |
| 2.3.1 平台稳定性分析 |
| 2.3.2 谐波抑制特性分析 |
| 2.3.3 收敛性分析 |
| 2.3.4 稳态误差分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于重复控制和周期信号检测的控制与跟踪算法研究 |
| 3.1 基于重复控制理论的改进PID算法研究 |
| 3.1.1 PID算法设计 |
| 3.1.2 改进PID算法的设计与实现 |
| 3.2 舰船摇摆周期信号检测 |
| 3.2.1 周期检测方法设计 |
| 3.2.2 周期检测原理分析 |
| 3.3 光电跟踪仪跟踪算法研究 |
| 3.3.1 最大对比度跟踪算法及其应用 |
| 3.3.2 二值跟踪算法及其应用 |
| 3.3.3 相关跟踪算法及其应用 |
| 3.4 基于非均匀校正的CCD图像校准方法 |
| 3.5 光学成像系统距离估算方法研究 |
| 3.5.1 作用距离估算 |
| 3.5.2 失控距离估算 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 舰载光电跟踪仪的设计与实现 |
| 4.1 总体设计思路及系统构成 |
| 4.2 电气设计 |
| 4.2.1 电气系统总体设计 |
| 4.2.2 硬件电路设计 |
| 4.2.3 跟踪器设计 |
| 4.2.4 供电系统设计 |
| 4.2.5 关键器件选型 |
| 4.3 软件设计 |
| 4.3.1 主控程序设计 |
| 4.3.2 CpuTimer0 中断程序 |
| 4.3.3 模拟量(AD)采样周期信号程序 |
| 4.3.4 串口中断程序 |
| 4.4 结构设计 |
| 4.4.1 指向器结构设计 |
| 4.4.2 显控台结构设计 |
| 4.5 光学设计 |
| 4.5.1 主要技术指标 |
| 4.5.2 光路结构设计 |
| 4.5.3 探测器设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 舰载光电跟踪仪系统仿真及实验 |
| 5.1 光电跟踪仪系统仿真建模 |
| 5.1.1 力矩电机数学建模 |
| 5.1.2 光纤陀螺数学建模 |
| 5.1.3 功放及跟踪器数学建模 |
| 5.1.5 稳定回路仿真建模 |
| 5.1.6 跟踪回路仿真建模 |
| 5.2 基于Matlab的光电跟踪仪性能仿真分析 |
| 5.2.1 基于重复控制的仿真 |
| 5.2.2 未嵌入重复控制的仿真 |
| 5.3 光电跟踪仪实验与性能分析 |
| 5.4 对比结果与精度分析 |
| 5.4.1 仿真结果对比与精度分析 |
| 5.4.2 实验结果对比与精度分析 |
| 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取得的科研成果 |
| 致谢 |
（10）上反射镜稳瞄伺服系统控制器的设计与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外发展情况 |
| 1.3 论文的主要工作 |
| 1.4 论文的结构安排及主要内容 |
| 2 上反射镜稳瞄伺服系统的总体分析 |
| 2.1 上反射镜稳瞄伺服系统的组成 |
| 2.2 上反射镜稳瞄伺服系统的稳定机理 |
| 2.3 上反射镜稳瞄伺服系统的工作原理 |
| 2.4 上反射镜稳瞄伺服控制系统的技术指标 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 上反射镜稳瞄伺服系统控制方案的研究 |
| 3.1 上反射镜稳瞄系统控制方案的设计 |
| 3.1.1 上反射镜稳瞄系统控制方案的选择 |
| 3.1.2 上反射镜稳瞄系统控制方案的实现 |
| 3.2 上反射镜稳瞄伺服系统控制策略的研究 |
| 3.2.1 基于经典PID算法的伺服控制系统的研究 |
| 3.2.2 基于非线性PID控制算法的伺服控制系统的研究 |
| 3.2.3 基于扰动观测器的伺服控制系统的研究 |
| 3.2.4 基于自抗扰控制算法的伺服控制系统的研究 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 上反射镜稳瞄伺服系统的扰动分析 |
| 4.1 路面不平度对稳瞄伺服系统的干扰 |
| 4.1.1 路面不平度的统计学特征 |
| 4.1.2 基于线性滤波白噪声法的路面不平度数值模拟 |
| 4.1.3 基于谐波叠加法的路面不平度数值模拟 |
| 4.1.4 路面不平度数值模拟仿真分析 |
| 4.1.5 路面不平度对稳瞄系统俯仰角的影响 |
| 4.2 稳瞄伺服系统受到的其他干扰 |
| 4.2.1 摩擦力矩干扰 |
| 4.2.2 电机波动力矩干扰 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 上反射镜稳瞄伺服系统控制器的硬件设计 |
| 5.1 控制器硬件设计的总体方案 |
| 5.2 主控制器的选型 |
| 5.2.1 伺服控制器的工作流程及功能任务 |
| 5.2.2 伺服控制器主控芯片的选型 |
| 5.3 主控制器最小系统的电路设计 |
| 5.3.1 电源电路 |
| 5.3.2 时钟电路 |
| 5.3.3 复位电路 |
| 5.3.4 JTAG接口电路 |
| 5.4 通信模块电路设计 |
| 5.4.1 RS-232 接口电路 |
| 5.4.2 CAN总线接口电路 |
| 5.5 电机驱动电路设计 |
| 5.5.1 电机驱动器电路 |
| 5.5.2 电机电流反馈电路 |
| 5.6 伺服控制器硬件电路PCB的设计 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 上反射镜稳瞄伺服系统控制器的软件设计 |
| 6.1 伺服控制系统软件设计的需求分析 |
| 6.1.1 控制器软件程序的功能分析 |
| 6.1.2 伺服控制器软件程序的总体流程 |
| 6.2 数据通信模块的软件设计 |
| 6.2.1 RS-232 通信模块软件程序设计 |
| 6.2.2 CAN通信模块软件程序设计 |
| 6.3 A/D模块程序设计 |
| 6.4 电机驱动模块的软件设计 |
| 6.4.1 PWM驱动程序设计 |
| 6.4.2 定时器中断程序设计 |
| 6.4.3 三闭环PID控制程序设计 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 上反射镜稳瞄伺服系统的仿真分析 |
| 7.1 上反射镜稳瞄系统仿真模型的建立 |
| 7.1.1 直流力矩电机的仿真模型 |
| 7.1.2 光纤陀螺的仿真模型 |
| 7.1.3 电流反馈环节的仿真模型 |
| 7.1.4 PWM驱动器的仿真模型 |
| 7.2 基于非线性PID控制算法的伺服系统的仿真分析 |
| 7.2.1 基于非线性PID算法的控制系统的阶跃响应 |
| 7.2.2 基于非线性PID算法的控制系统的跟踪性能 |
| 7.2.3 基于非线性PID算法的控制系统的鲁棒性分析 |
| 7.3 基于扰动观测器的伺服系统的仿真分析 |
| 7.3.1 基于扰动观测器的伺服控制系统的阶跃响应 |
| 7.3.2 基于扰动观测器的伺服控制系统的跟踪性能 |
| 7.3.3 基于扰动观测器的伺服控制系统的鲁棒性分析 |
| 7.4 基于自抗扰控制算法的伺服系统的仿真分析 |
| 7.4.1 基于自抗扰控制算法的伺服控制系统的阶跃响应 |
| 7.4.2 基于自抗扰控制算法的伺服控制系统的跟踪性能 |
| 7.4.3 基于自抗扰控制算法的伺服控制系统的鲁棒性分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 总结与展望 |
| 8.1 论文工作总结 |
| 8.2 后续工作与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
四、稳像火控系统误差研究（论文参考文献）
- [1]拟合标定模型的火炮稳像标定方法研究[J]. 岳鑫,李亮亮,王红军,吕志刚,刘丙才. 光学学报, 2021(15)
- [2]多武器平台目标域协同射击控制模型研究[J]. 卢志刚,刘涛,武云鹏,宋泉良,翟晓燕. 火力与指挥控制, 2021(04)
- [3]关于坦克火控系统误差的探讨[J]. 丁思源,曾梁杭. 中国设备工程, 2020(18)
- [4]复杂背景下反无人机的智能光电搜索跟踪技术研究[D]. 林俤. 中国科学院大学(中国科学院西安光学精密机械研究所), 2020(06)
- [5]近地面扩展目标远距成像识别关键技术研究[D]. 徐兴贵. 电子科技大学, 2020(07)
- [6]炮长瞄准镜故障诊断专家系统的研究[D]. 孙胜昊. 沈阳工业大学, 2019(01)
- [7]基于规则和案例D-S证据融合的坦克火控系统故障诊断专家系统的研究与应用[D]. 江山青. 北京化工大学, 2019(06)
- [8]稳像云台控制系统设计与分析[D]. 周辉. 华中科技大学, 2019(03)
- [9]基于重复控制和周期信号检测的舰载光电跟踪仪的研究[D]. 和明. 哈尔滨工程大学, 2019(05)
- [10]上反射镜稳瞄伺服系统控制器的设计与研究[D]. 张小聪. 南京理工大学, 2019(06)