一、Nonlinear programming modeling and solution of radar target polarization enhancement（论文文献综述）
姜宇虹[1]（2020）在《多精度数据驱动的昂贵优化问题求解及其在天线设计中的应用》文中研究表明作为无线电收发设备的关键部件,天线在通信、雷达等领域有广泛应用。传统的天线设计方法依赖于天线设计人员的电磁理论知识与经验,在面对具有挑战性的需求时,难以快速高效地找到较好的解决方案。数据驱动优化算法辅助的天线自动与半自动设计,能够综合考虑各项设计要求,获得最优天线结构。它降低了天线设计对工程经验的依赖,具有自动化、智能化的优点,是未来天线设计的必然发展趋势。但由于天线设计优化过程中需要频繁调用电磁仿真软件进行天线个体评估,导致算法的整体时间复杂度较大,难以适用于多参数复杂天线的设计。因此,提高优化效率,缩短优化时间成为演化天线设计中的研究热点。对此,部分研究人员在演化算法迭代寻优中调用计算成本低、仿真时间短的代理模型代替电磁仿真。不仅如此,不同精度的代理模型可以看作真实问题的不同近似,即对应不同精度的电磁仿真,会产生不同的近似误差与计算代价。数据驱动的多精度优化算法权衡优化性能与计算代价,旨在减少计算代价的同时得到满意的优化结果。本论文的主要目的就是研究多精度数据驱动的优化在天线设计中的应用。本文的主要研究工作如下:1)针对高斯模型代理建模中的超参数估计,通过观察似然函数特征,设计一个正则量计算表达式来保证超参数估计的计算稳定性与准确度,也就是保证整个数据驱动优化过程的稳定性与准确度,同时还提出一个用于确定高斯模型超参数的取值范围的方法。2)针对多精度高斯过程回归代理模型,分析与总结不同精度评估函数之间的相关性、评估代价比、高精度训练数据个体数以及不同精度评估个体的分配对代理模型的性能的影响,为多精度高斯模型的构造设计一套通用准则。3)针对多精度优化问题设计一个利用多个单响应高斯模型的优化算法,并使用多精度测试问题集验证算法性能。实验结果显示该算法在求解较高维度问题时性能优于同等代价的单精度优化。4)针对火山烟天线设计问题,采用单精度与多精度数据驱动高斯代理模型辅助的演化算法进行求解,并与差分演化算法作比较。除此之外,本文还提出了一种无需额外计算代价的提高演化天线鲁棒性的方法。实验结果表明,在有限的计算代价下,数据驱动代理模型辅助的演化算法求解天线问题具有优势,且双精度情形在消耗更少计算代价时能够获得与单精度情形不相上下的天线个体解。本文有两个创新点:a)针对如何保证高斯代理模型建模过程中超参数估计的计算稳定性与精确度,以及最大化似然函数前如何给定超参数取值范围这两个问题,本文通过观察与分析似然函数特征,给出明确的解决方法。b)针对多精度高斯过程代理模型,挖掘不同精度评估函数之间的相关性、评估代价比、高精度训练数据个体数以及不同精度评估个体的分配对代理模型的性能的影响。
田思源[2]（2019）在《基于时间反演的分布式阵列空间功率合成技术研究》文中指出本文结合“精确电子战”概念的需求以及传统相位控制方法难以对高频电磁波的相位进行精确控制的问题,考虑将时间反演运用于分布式阵列空间功率合成中,以实现信号在目标区域的相干合成,从而达到对该区域内电子设备实施精准干扰的目的。该技术有助于克服传统“粗放式”干扰方式固有的电磁误扰问题,有利于提高己方电子设备的战场生存能力。论文主要工作如下:1.总结归纳分布式阵列、时间反演及空间功率合成国内外研究现状,探讨了基于时间反演的分布式阵列空间功率合成系统组成,从理论角度对时间反演电磁波的空—时同步聚焦特性进行推导。2.建立基于时间反演的分布式固定阵列近场功率合成数学模型,进行无噪声情形下的功率合成仿真实验并对影响合成效果的误差因素进行定量分析。从理论角度分析了噪声环境下的信号合成效果。3.分析了时间反演技术运用于分布式运动阵列空间功率合成的可行性,建立分布式运动阵列远场功率合成数学模型,进行功率合成仿真实验并对影响合成效果的误差因素进行定量分析。4.基于MATLAB的GUI功能设计了一个基于时间反演的分布式阵列空间功率合成仿真软件。5.建立了分布式阵列相干信号合成功率资源优化数学模型。综合使用序列二次规划算法（SQP）和遗传算法（GA）对该问题进行求解,得到最优功率分配方案,达到改善信号合成效果的目的。
刘凯[3]（2019）在《基于频谱搬移的RCS控制技术研究》文中提出随着雷达技术的发展,同时出现了大量对抗雷达探测的技术,其中使用雷达吸波材料仍然是应用最广泛的方式。电磁超材料的出现使得各类吸波材料在吸波带宽、宽入射角和吸收效率等方面都有了很大的提高,尽管如此,也很难满足现在复杂多变的电磁环境。利用电磁超材料的电磁可调特性可以设计反射调制板,实现对雷达波的频谱搬移,这种方法相比于传统的雷达吸波材料在灵活度和实时性上更具优势。本文第一部分介绍了雷达吸波材料的原理和分类,基于电磁超材料的吸波结构研究现状。文中主要的研究内容都是通过基于电磁超材料的反射调制板展开的。第二部分基于反射调制板,研究了雷达信号的频谱搬移。给出了两种调制信号的设计思路,其中将反射信号频谱搬移出雷达接收的带宽更容易实现。反射调制板由有源的频率选择表面、介质层和金属背板组成,通过改变频率选择表面的阻抗使得其在全反射和全透射间切换,就可以实现对对入射波理想的二相调制,使得反射波的功率大幅度降低。通过CST仿真,反射调制板在0.60.75GHz和1.42GHz能吸收超过90%的能量,实测的数据表明,其能对反射信号产生频谱搬移的效果,在原始频率处降低了10dB。第三部分研究了经过反射调制板调制的雷达回波特性,分析了反射波经过匹配滤波器的时域特性,理论和仿真都证明当调制频率大于雷达带宽时,接收机检测不到目标信息;小于雷达带宽时,不仅目标信息消失还会产生多个虚假目标干扰接收机判断。最后,提出了随机离散状态下调制信号的设计方法,解决了理想调制板在实际中很难应用的问题。实验结果表明,提出的方法能使非理想反射板接近理想反射板的频谱搬移效果,经过反射板的雷达回波特性也与理想情况一致,调制频率小于雷达带宽时还会出现更多的虚假目标。
单文昭[4]（2019）在《多平台反舰导弹协同突防任务规划方法研究》文中认为反舰导弹因其速度快、杀伤大等优点扮演着当今海战甚至是未来海战的主要角色。然而,水面舰艇的防御体系逐步增强与完善,给单枚反舰导弹的突防带来了困难,因此对多平台多类型反舰导弹的协同突防任务规划技术提出了很大的需求。针对多平台反舰导弹协同任务规划技术的研究非常有必要。基于突防背景的多平台反舰导弹协同任务规划主要包括多平台反舰导弹目标分配和协同航迹规划问题。本文主要研究思路如下:首先,与一对一的导弹目标分配问题不同,多平台反舰导弹目标分配问题更加复杂,一个平台可分配至多个目标,目标可被多个平台不同类型导弹实现饱和攻击。多平台反舰导弹目标分配需考虑平台导弹与目标匹配、兵力覆盖度和可用反舰导弹数量等多个约束。基于对约束的分析,建立反舰导弹目标分配的整数规划数学模型;设计新的粒子编码方式和基于遗传操作的粒子更新策略,针对传统DPSO算法目标分配计算耗时长的问题,将禁忌搜索算法引入至DPSO算法,利用局部操作以提高目标分配算法的效率。然后,分析了反舰导弹协同突防航迹规划问题的自身特点,并与无人机航迹规划特点进行比较。针对反舰导弹突防面临的海面复杂威胁,建立了雷达探测系统威胁、武器威胁、岛屿及海面气象威胁构成的环境模型。为规划不同平台反舰导弹同时到达目标的多条协同航迹,建立了考虑空域、时域、威胁、通信等多约束的最优控制模型,设计基于hp自适应Radau伪谱法的求解框架。设计自适应调整网格策略和逐步增加约束的优化策略,提升了协同航迹规划算法的计算效率。最后,本文对基于DPSO-TS算法的多平台反舰导弹目标分配问题进行仿真研究,同时对基于hp自适应Radau伪谱法的协同突防航迹规划问题展开多个场景的的仿真研究。仿真结果表明,本文设计的方法能快速有效的解决多平台反舰导弹的协同突防任务规划问题。
朱云学[5]（2019）在《基于伪谱法的车用复合电源能量管理策略与参数匹配研究》文中指出汽车电动化作为缓解环境污染与能源安全的有效途径,正逐渐在全球推广。作为电动汽车的核心部分,储能系统的特性将影响整车的动力性及经济性。以锂离子电池为储能系统的电动汽车越来越多,在一定程度上减少了环境污染,但目前电动汽车的续航里程与电池的耐久性还有待提高,且在电池寿命终止时的置换成本也很高。因此,如何解决电动汽车储能系统的寿命及成本问题,成为目前电动汽车学术界和产业界共同关心的热点。超级电容具有功率密度高、使用寿命长和充放电电流大等优点,能够弥补锂电池的不足。将超级电容与电池联合起来组成复合电源系统（Hybrid Energy Storage System,HESS）,是解决上述电动汽车问题的良好方案。本文以某款乘用车为对象,以优化整车运行下的电池使用寿命、系统能耗及部件成本为目标,从复合电源的拓扑结构、部件特性与模型、能量管理策略及参数匹配优化等方面进行了分析和研究。在不同构型复合电源系统特性分析的基础上,结合目标车型的特点选定合适的复合电源构型,并对其关键部件进行试验及特性分析。包括对锂离子电池的容量、内阻与极化特性进行试验分析,测量电池开路电压（Open Circuit Voltage,OCV）与荷电状态（Battery State of Charge,BSOC）的关系,对超级电容的容量、内阻及充放电特性进行分析,最后对双向DC/DC变换器的效率特性进行分析。基于整车参数与电机参数,建立了归一化的电机效率模型,建立了考虑了充放电内阻特性的电池等效Thevenin模型、超级电容经典RC模型、整车系统功率平衡模型,进行了系统部件的初步参数匹配,为基于全局优化算法进行能量管理策略制定和参数匹配优化奠定基础。提出一种基于Radau伪谱法的能量管理策略优化法,以加入惩罚因子的电池寿命模型为目标函数,将复合电源电动汽车中的电池使用寿命与单一电池能量源在NEDC循环工况下对比分析,验证了Radau伪谱法求解复合电源能量管理策略的可行性。考虑到复合电源系统中电池使用寿命和系统能耗往往相互冲突,将上述复合电源能量管理策略转换为多目标优化问题,构建了包括电池使用寿命和系统能耗的目标函数,通过Radau伪谱法进行求解,得到相应的Pareto最优解集。选取解集中具有代表性的电池使用寿命最长、系统能耗最低及二者均衡最优三组解,进行了基于电池使用寿命与系统能耗的分析讨论。均衡最优解与单一电池能量源计算结果的对比分析表明,经Radau伪谱法优化后的复合电源系统能量管理策略延长了电池组的使用寿命,同时降低了系统能耗。由于复合电源能量管理策略与参数匹配优化具有高度耦合性,以基于伪谱法的多目标能量管理策略优化算法为基础,提出一种参数匹配优化方法。选取电池与超级电容的并联数为优化变量,并考虑两者质量变化对复合电源优化结果的影响,以系统能耗、电池寿命及部件成本为优化目标进行参数匹配。基于多目标的参数匹配结果分析表明:随着复合电源系统成本的增加,系统能耗逐渐增大,而电池使用寿命逐渐延长。设计人员可根据对复合电源系统各目标的侧重点不同,赋予三个目标不同的权重系数,即可得到相应的最优参数配置。
刘松[6]（2019）在《边缘无线网络全双工介质访问控制关键技术研究》文中研究表明随着5G时代的到来,物联网应用的大量部署,边缘无线网络迫切需要更大的网络容量、更小的传输延迟和更高的频谱利用率来支撑数据流量的爆炸式增长和多样化的应用需求。作为5G候选技术的带内全双工技术凭借着可以在同一频率上同时收发报文实现频谱利用效率的倍增,得到了学术界和业界的广泛关注。然而,如何利用全双工技术点到点之间的潜在通信优势,实现网络级的性能提升,需要介质访问控制（MAC）层和更高层协议的配合。其中,MAC层协议的性能直接关系到上层协议的表现,决定了上层协议的网络性能上限。因此,本文重点研究全双工MAC协议的设计与实现。为了解决无线全双工信道竞争中的节点间干扰和非对称流量问题,本文首先提出了一种新型的集中式全双工MAC协议,pFD-MAC。在该协议中,本文设计了一种基于轮询的传输机制,并对轮询策略在全双工网络中的影响进行了研究。通过将节点间干扰特征表征为有向非冲突图,将全双工网络中的轮询策略生成问题进行了理论建模,并证明该问题是NP难问题。为了可以在报文传输的同时并行快速的生成轮询策略,设计了一个流量感知的启发式算法。采用该算法生成的轮询策略,使得接入点（AP）可以有效地利用全双工通信机会,实现报文的高效并行传输。此外,为了在不牺牲网络吞吐率的情况下保证公平性,本文将并行传输时间纳入公平性评估标准中,并针对新的公平性评估标准改进了现有的差额轮询（DRR）算法。仿真结果表明,与现有的两种集中式MAC协议相比,pFD-MAC协议在保持公平性的同时,可以在网络吞吐率和传输延迟方面获得更高的性能。考虑到集中式传输调度的局限性和网络通信环境动态变化的特点,本文提出了一个基于载波侦听多路访问（CSMA）机制的分布式全双工MAC协议。在该协议中,假设接入点使用全双工通信模式而终端工作在半双工模式。为了充分利用全双工传输以提升网络性能,本文以最优化网络吞吐率为目标,将全双工中的传输调度问题转化为一个多臂赌博机问题。为了自适应地解决动态通信环境中的全双工传输调度问题,设计了一个具有在线学习功能的基于窗口约束的贝叶斯优化算法,主要包括:1)重新设计了奖励函数以激励全双工吞吐率提升;2)引入学习增幅因子以提升算法收敛速度;3)增加窗口约束函数以提高算法对动态通信环境的适应性。此外,本文还设计了一种基于两次握手机制的报文传输流程,并对该机制使用马尔科夫链进行了理论建模分析。仿真结果表明,本文提出的分布式全双工MAC协议可以提高全双工通信的利用机会,且可以在动态变化的通信环境中保持稳定的网络性能。最后,考虑到基于AP的无线网络中,全双工AP的部署不但影响着网络覆盖质量还一定程度决定了全双工传输机会,本文从全双工AP部署的角度对优化MAC协议的全双工传输机会进行了研究。首先,从理论上推导了不同AP部署方案下的全双工传输概率密度函数,分析了不同的全双工AP部署方案对于网络吞吐率的影响。分析结果表明,优化AP部署策略可以获得更多的全双工传输机会,进而有效地提高网络性能。其次,以获得最优化网络吞吐率为目标,对全双工AP部署问题进行了建模,将AP部署问题表述为一个整数非线性规划问题。为了有效地求解该问题,本文设计并实现了一种基于局部束搜索的启发式算法。通过仿真实验,深入比较了全双工AP部署与传统半双工网络的不同,以及不同的全双工AP部署策略对全双工网络吞吐率的影响。实验结果表明,本文提出的启发式算法在全双工AP部署问题中可以以较低的代价逼近网格搜索算法获得的最优解。
张全南[7]（2019）在《反渗透海水淡化系统集成优化控制策略研究》文中研究表明随着全球水资源危机的加剧,海水淡化技术得到了快速发展。膜法反渗透海水淡化技术（Seawater Reverse Osmosis Desalination,SWRO）与其他海水淡化技术相比,在成本和工艺方面具有较大的优势,被认为是发展前景最好的海水淡化技术。膜法反渗透海水淡化系统运行成本仍然偏高,受到膜组件性能和其他参数动态影响较大。本文基于反渗透过程的流程特点和反渗透机理,开展系统动态操作优化方法和相关技术研究,力图为降低膜法反渗透海水淡化系统运行成本提供支持。基于此,本文的主要研究内容如下:1.分析了反渗透海水淡化优化运行的研究概况,给出了动态优化求解相关策略和具体实现技术。在此基础上,结合典型反渗透海水淡化系统的工艺特点,并根据反渗透膜的溶解扩散理论和质量守恒定律,建立了包含众多微分代数形式的严格机理描述的系统整体模型。然后,给出了基于有限元正交配置的方程离散策略和联立求解方法,在GAMS平台上完成了系统求解和模拟,为下一步的工作奠定基础。2.该策略首先计算有限元固定而配置点分别为3阶和4阶Radau方程根的情况下,各部分状态变量随着时间的变化情况,然后基于误差分析和方程特性给出新的有限元网格动态划分策略,直到离散误差满足要求。所提策略通过两个动态算例和SWRO系统优化命题的验证,能够得到该策略在减少有限元个数的同时还可以保证精度要求。3.根据反渗透海水淡化工艺,提出把制水过程和供水过程结合起来,充分利用SWRO系统蓄水缓冲功能以及负荷、电价、进料温度等变化来进一步降低反渗透海水淡化能耗成本的思路。但该方法需要准确获得未来时刻时均用水负荷与海水进料温度变化情况,为此本文提出一种基于用水负荷及温度预测的SWRO系统动态操作优化策略,采用自回归和校正策略对用水负荷和海水温度进行实时预测和更新,并基于此重新进行优化求解和重新更新优化操作轨线,通过滚动优化的方式达到降低系统运行成本的目标。不同情况下的仿真结果表明,本文提出的策略在能够较好的预测负荷和海水温度变化情况下,取得更好的降低SWRO系统操作成本的效果,并且更符合实际。
王鑫奎[8]（2018）在《基于解析物理光学的典型结构三维电磁散射建模与特征提取方法研究》文中研究说明目标在雷达高频区表现出明显的散射中心特性,目标散射中心的特征提取为雷达图像解译和目标的分类识别提供了有力支撑。基于电磁散射参数化模型的特征提取方法可以有效地从目标回波数据中提取反映目标物理属性和电磁散射特性的特征。本文利用解析物理光学法构建了矩形平板结构和空间分离二面角结构的电磁散射参数化模型,基于参数化模型研究了目标间距对目标散射中心特征提取的影响,提出了一种特征提取新方法。目标电磁散射参数化模型的建立是目标散射中心特征提取的基础。本文从典型空间目标中抽象出空间分离的二面角结构,在利用矩形平板结构验证解析物理光学法建模有效性的基础上,将解析物理光学法和几何光学法结合起来构建了空间分离二面角结构的三维双基地电磁散射参数化模型。实验结果表明建立的参数化模型在达到了与电磁仿真软件的数值算法相似计算精度的同时极大地提高了计算效率。基于参数化模型的散射中心特征提取是一类参数估计问题。本文在精确建立矩形平板和空间分离二面角结构电磁散射参数化模型的基础上,采用图像域解耦最大似然估计的方法研究了目标间距对散射中心特征提取的影响,提出了一种特征提取的新思路。分别通过散射中心图像域响应和频域响应进行参数初始化和参数优化,验证了特征提取方法的有效性。
陈硕[9]（2018）在《密集异构无线环境中基于极化信号处理的频谱共享研究》文中研究表明在频谱资源紧缺、空口技术提升容量有限的现状下,无线网络架构的革新被认为是支撑网络容量需求指数级增长的基础。在传统宏蜂窝覆盖范围内密集部署小蜂窝网络,可实现多层覆盖增强和边缘用户性能改善,使得无线通信环境具有密集和异构特征,成为了未来无线移动通信的主要存在形式。然而,由于小蜂窝的频率复用和密集部署,密集异构无线环境存在宏蜂窝与小蜂窝间同频复用的跨层干扰以及小蜂窝间共享频谱的同层干扰。通过采用认知无线电的频谱共享技术,小蜂窝网络（认知网络）智能重用宏蜂窝（授权网络）的授权频谱资源,同时规避与授权网络和多个认知网络之间的有害干扰,成为了解决密集异构无线环境中复杂干扰问题的有效手段。传统的频谱共享技术利用存在的频谱机会（包含时域、频域、空域、功率域、距离域以及码域等）,使得认知网络和授权网络动态访问同一频段。密集异构无线环境中,传统的频谱共享技术面临着可用频谱机会减少的问题。除以上无线资源之外,作为信号本质属性的极化信息也是可被利用的重要资源。在传统频谱共享技术的基础上,论文通过挖掘极化信息蕴含的极化资源,研究基于极化信号处理的频谱共享技术,可实现认知网络和授权网络的同时同频同空间共存,进一步提升密集异构无线环境的频谱效率。论文以国家自然科学基金项目“密集异构无线环境下极化资源感知与利用研究”（项目编号:61571062）为依托,围绕密集异构无线环境具体包含的异构蜂窝网络、密集小蜂窝网络和密集异构蜂窝网络三种网络模型,探索挖掘基于极化信号处理的频谱共享新理论和新方法,有效避免频率复用所引入复杂干扰带来频谱效率的性能损伤,使得提升系统整体容量的目标真正得以实现。论文具体研究工作如下:（1）对密集异构无线环境、传统的频谱共享技术和基于极化信号处理的频谱共享技术进行了综述和分析。首先归纳了密集异构无线环境的研究现状,指出了干扰问题是制约容量增长的关键问题。其次对解决干扰问题的认知无线电频谱共享技术进行了总结,分析了密集异构无线环境中传统频谱共享技术面临的资源不足问题。然后梳理了极化信号处理技术的研究现状,重点分析了无线通信中极化信号处理技术的研究进展。最后总结了现有的基于极化信号处理的频谱共享技术,指出了在密集异构无线环境中研究基于极化信号处理的频谱共享技术的可行性和性能增益。（2）在异构蜂窝网络中,针对宏蜂窝和小蜂窝同频部署导致的跨层干扰问题,论文提出了异构蜂窝网络中极化域频谱共享方法以及极化-功率域协同的频谱共享方法,实现了宏蜂窝和小蜂窝间的无干扰共存。首先在避免对授权网络产生有害干扰的前提下,挖掘认知网络可利用的极化资源,提出了异构蜂窝网络中极化域频谱共享方法。其次根据小蜂窝发送功率受限的特征,提出了极化—功率域协同的频谱共享方法,在利用极化资源的基础上增加功率域自由度,提高极化域频谱共享的频谱效率。（3）在密集小蜂窝网络中,针对密集部署的小蜂窝之间同频部署导致的同层干扰问题,论文通过挖掘密集小蜂窝网络中的极化资源,建立了密集小蜂窝网络中基于极化信号处理的频谱共享模型,提出了密集小蜂窝网络中极化—多域协同的频谱共享算法,增加了密集小蜂窝网络频谱共享的自由度。分析和仿真结果表明,相比于密集小蜂窝网络中的传统频谱共享算法,论文所提的极化—多域协同的频谱共享算法通过增加极化自由度,实现了密集小蜂窝网络整体容量的提升。（4）在密集异构蜂窝网络中,针对同时存在的宏蜂窝与小蜂窝间的跨层干扰以及密集小蜂窝网络间的同层干扰问题,论文挖掘认知网络规避对授权网络产生有害干扰时所能利用的极化资源和多域资源范围的频谱机会,提出了密集异构蜂窝网络中基于极化—多域协同的频谱共享方法,实现了宏蜂窝和密集部署的小蜂窝的同时同频同空间共存。分析和仿真结果验证了挖掘极化资源与多域资源结合对于密集异构蜂窝网络资源的利用和系统整体容量的提升的重要意义。论文充分挖掘极化资源,同时结合传统无线资源实现多域资源的协同优化,针对异构蜂窝网络、密集小蜂窝网络和密集异构蜂窝网络的频谱共享方法展开了系统研究。本文取得的研究成果对于提高未来无线通信系统的频谱效率具有一定的借鉴意义。
田喆童[10]（2018）在《低空无人机三维航迹规划与可视化仿真》文中认为无人机技术在现代战争和民用领域都有着十分广阔的应用,如何使无人机实现在规划区域内完成飞行任务成为了国内外研究的热点。无人机的航迹规划的核心内容是在满足一系列条件和性能的约束下选择最优或可行的航迹,是实现自主飞行的技术保证。论文围绕低空无人机三维航迹规划与可视化仿真展开研究。文章首先介绍了无人机任务规划系统、航迹规划算法以及视景仿真技术的国内外研究概况,并对无人机航迹规划环境进行建模。论文对蚁群算法的基本原理进行研究,提出了一种改进蚁群算法的航迹规划方法。该算法利用BC值对蚂蚁的引导因子进行确定,以改善复杂环境下蚂蚁搜索的效率,同时考虑无人机航迹规划中的相关约束条件,对蚂蚁的搜索节点方式进行设计,并引入蚂蚁重生机制以保证算法每次迭代的成功率。为了降低初始非最优路径中信息素对后续规划的影响,增加蚂蚁对信息素的感知,论文提出了信息素在三维空间中的扩散机制。最后通过仿真实验对本文提出的改进蚁群算法航迹规划方法的可行性和有效性进行验证。针对无人机在飞行过程中遇到突发威胁的紧急情况,论文基于快速随机搜索树RRT算法提出了一种自适应R-A*算法,该算法设计了基于地形平坦程度的变步长扩展策略,可快速规划出有效规避突发威胁的可行航迹,并通过仿真实验对算法进行验证。为了使无人机航迹规划人员对规划航迹的可行性有更加直观有效的判断,论文对三维航迹的可视化仿真技术进行研究。论文以无人机模拟训练系统为应用平台,基于Unity3D平台完成无人机战场环境的建模,完成无人机三维航迹规划的可视化仿真软件的设计,并在大地图场景下完成了基于改进蚁群算法和自适应R-A*算法规划航迹的可视化仿真。
二、Nonlinear programming modeling and solution of radar target polarization enhancement（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、Nonlinear programming modeling and solution of radar target polarization enhancement（论文提纲范文）
（1）多精度数据驱动的昂贵优化问题求解及其在天线设计中的应用（论文提纲范文）
| 作者简历 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 天线设计昂贵优化求解问题介绍 |
| 1.2 演化天线概述 |
| 1.2.1 演化算法 |
| 1.2.2 演化天线设计 |
| 1.3 多精度数据驱动优化的国内外前沿进展 |
| 1.3.1 数据驱动代理模型 |
| 1.3.2 常用代理模型 |
| 1.3.3 代理模型辅助优化框架 |
| 1.3.4 多精度数据驱动 |
| 1.3.5 数据驱动优化发展现状 |
| 1.4 本论文的主要研究工作和创新之处 |
| 1.5 本文的组织结构 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 多精度数据高斯模型的超参数估计改进 |
| 2.1 最大似然估计 |
| 2.2 改进设计 |
| 2.2.1 问题描述 |
| 2.2.2 改进基本思想 |
| 2.3 测试函数与所选算法 |
| 2.3.1 测试函数 |
| 2.3.2 所选算法介绍 |
| 2.4 参数设置与结果分析 |
| 2.4.1 参数设置 |
| 2.4.2 实验结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于多精度高斯模型辅助的多精度数据优化 |
| 3.1 多精度高斯过程模型 |
| 3.2 多精度模型的构造 |
| 3.3 测试函数 |
| 3.4 精度相关性与评估代价比的影响 |
| 3.5 高精度评估次数的影响 |
| 3.6 高低精度评估个体数分配的影响 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于多个单精度高斯模型辅助的多精度优化算法 |
| 4.1 设计思路 |
| 4.2 算法框架 |
| 4.3 测试问题及实验结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 多精度数据驱动的天线设计 |
| 5.1 天线智能优化软件 |
| 5.1.1 软件体系结构 |
| 5.1.2 软件界面 |
| 5.1.3 软件接口 |
| 5.1.4 数据结构 |
| 5.1.5 软件模块设计 |
| 5.1.6 数据驱动演化天线流程 |
| 5.2 天线性能参数 |
| 5.3 鲁棒性研究 |
| 5.4 火山烟天线设计 |
| 5.4.1 天线问题构造 |
| 5.4.2 优化设计结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 6.2.1 工作不足 |
| 6.2.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（2）基于时间反演的分布式阵列空间功率合成技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的目的和意义 |
| 1.2 基本概念及国内外研究现状 |
| 1.2.1 分布式阵列天线 |
| 1.2.2 空间功率合成技术 |
| 1.2.3 时间反演电磁波 |
| 1.3 论文结构及工作安排 |
| 第二章 基于时间反演的分布式阵列空间功率合成原理 |
| 2.1 基于时间反演的分布式阵列空间功率合成系统组成 |
| 2.2 空间功率合成原理 |
| 2.2.1 平行波束合成原理 |
| 2.2.2 交叉波束功率合成原理 |
| 2.3 时间反演电磁波理论基础 |
| 2.3.1 电磁场矢量波动方程的时反不变性 |
| 2.3.2 电磁场的洛伦兹互易定理 |
| 2.3.3 时间反演电磁波的空时聚焦特性 |
| 2.4 时间反演的实现方式 |
| 2.4.1 基于数字信号处理的时间反演技术 |
| 2.4.2 基于模拟信号处理的时间反演技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于时间反演的分布式固定阵列近场功率合成建模及仿真分析 |
| 3.1 理想环境下固定阵列近场功率合成建模 |
| 3.1.1 近场功率合成数学模型 |
| 3.1.2 合成效率函数与栅格尺度 |
| 3.1.3 信号仿真实验及误差分析 |
| 3.2 噪声环境下信号合成效果分析 |
| 3.2.1 噪声来源分析 |
| 3.2.2 噪声条件下的合成效果分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于时间反演的分布式运动阵列远场功率合成建模及仿真分析 |
| 4.1 时间反演技术应用于运动阵列空间功率合成的可行性分析 |
| 4.1.1 近场情形 |
| 4.1.2 远场情形 |
| 4.2 基于时间反演的运动阵列远场功率合成建模及仿真 |
| 4.2.1 远场功率合成数学模型 |
| 4.2.2 功率合成仿真实验 |
| 4.2.3 功率合成误差分析 |
| 4.3 基于MATLAB GUI的分布式TR阵列功率合成仿真软件设计 |
| 4.3.1 MATLAB GUI设计方法 |
| 4.3.2 软件功能需求分析 |
| 4.3.3 案例分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 分布式阵列功率资源优化方法 |
| 5.1 功率资源优化问题建模 |
| 5.2 基于遗传算法的改进SQP算法 |
| 5.2.1 序列二次规划算法(SQP) |
| 5.2.2 遗传算法(GA) |
| 5.2.3 SQP-GA算法 |
| 5.3 功率资源优化仿真实验 |
| 5.3.1 传统SQP算法与SQP-GA混合算法优化效果对比 |
| 5.3.2 理想情况下的优化仿真实验 |
| 5.3.3 非理想情况下的优化仿真实验 |
| 5.4 本章小结 |
| 结束语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（3）基于频谱搬移的RCS控制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注释表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 吸波材料概述 |
| 1.2.1 吸波原理 |
| 1.2.2 吸波材料分类 |
| 1.3 电磁超材料 |
| 1.3.1 电磁超材料概念 |
| 1.3.2 基于电磁超材料的吸波结构研究现状 |
| 1.3.3 可重构电磁超材料吸波结构研究现状 |
| 1.4 本文研究的主要内容及章节安排 |
| 第2章 理论基础及关键技术 |
| 2.1 雷达的基本原理 |
| 2.1.1 雷达测距 |
| 2.1.2 距离分辨率 |
| 2.1.3 多普勒频率 |
| 2.1.4 线性调频信号 |
| 2.1.5 雷达接收机匹配滤波器 |
| 2.1.6 RCS概述 |
| 2.2 频谱搬移基础 |
| 2.2.1 幅度调制的原理 |
| 2.2.2 角度调制的原理 |
| 2.3 频率选择表面 |
| 2.3.1 频率选择表面概述 |
| 2.3.2 频率选择表面的传输线分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 雷达信号的频谱搬移 |
| 3.1 基于反射调制板的频谱搬移 |
| 3.1.1 频谱搬移基本原理 |
| 3.1.2 反射调制板的工作原理 |
| 3.1.3 频谱搬移的仿真分析 |
| 3.2 二相调制板设计和实测 |
| 3.2.1 二相调制板的设计 |
| 3.2.2 调制板的频谱搬移的实测验证 |
| 3.3 雷达的频谱搬移对于目标检测的影响 |
| 3.3.1 频谱搬移后的雷达信号匹配滤波器输出 |
| 3.3.2 仿真结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 非理想状态下调制信号的设计方法 |
| 4.1 非理想调制板频谱转移性能分析 |
| 4.1.1 非理想状态下的频谱转移 |
| 4.1.2 非理想状态下的匹配滤波器输出仿真 |
| 4.2 随机离散状态下调制信号的设计方法 |
| 4.2.1 非线性规划方程组的参数建立与求解 |
| 4.2.2 仿真结果 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 论文总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 |
（4）多平台反舰导弹协同突防任务规划方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 任务规划系统研究现状及分析 |
| 1.2.2 目标分配研究现状及分析 |
| 1.2.3 航迹规划研究现状及分析 |
| 1.2.4 协同航迹规划算法研究现状及分析 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第2章 任务规划建模 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 导弹编队任务规划问题描述 |
| 2.2.1 反舰导弹任务规划背景 |
| 2.2.2 多平台反舰导弹编队协同任务规划的主要功能 |
| 2.3 导弹编队任务规划模型 |
| 2.3.1 导弹编队数学模型 |
| 2.3.2 导弹编队目标分配模型 |
| 2.3.3 导弹编队航迹规划模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 多平台目标分配方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 多平台目标分配建模 |
| 3.2.1 问题描述 |
| 3.2.2 优化指标 |
| 3.2.3 约束条件设计 |
| 3.2.4 目标分配整数规划模型 |
| 3.3 DPSO-TS目标分配算法设计 |
| 3.3.1 PSO算法原理 |
| 3.3.2 DPSO目标分配算法 |
| 3.3.3 DPSO-TS目标分配算法 |
| 3.4 仿真研究 |
| 3.4.1 仿真条件 |
| 3.4.2 仿真与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 协同突防航迹规划方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 反舰导弹航迹规划特点与模型假设 |
| 4.3 多平台时间协同航迹规划模型 |
| 4.3.1 反舰导弹面对的威胁模型建立 |
| 4.3.2 协同航迹规划的最优控制模型 |
| 4.4 基于hp自适应Radau伪谱法的协同航迹规划方法 |
| 4.4.1 hp自适应Radau伪谱法 |
| 4.4.2 多约束求解策略 |
| 4.5 仿真研究 |
| 4.5.1 仿真参数设计 |
| 4.5.2 仿真1:简单场景下多枚导弹同时到达 |
| 4.5.3 仿真2:复杂场景下多枚导弹同时到达 |
| 4.5.4 仿真3:导弹过程变量结果和约束分析 |
| 4.6 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 |
（5）基于伪谱法的车用复合电源能量管理策略与参数匹配研究（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 电动汽车能量源发展现状 |
| 1.2.1 动力电池发展现状 |
| 1.2.2 超级电容发展现状 |
| 1.2.3 燃料电池发展现状 |
| 1.3 电动汽车复合电源研究现状 |
| 1.3.1 复合电源能量管理研究现状 |
| 1.3.2 复合电源参数匹配研究现状 |
| 1.4 研究课题来源及内容 |
| 1.4.1 课题来源 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 第二章 复合电源构型分析及部件性能试验 |
| 2.1 复合电源构型分析 |
| 2.2 锂离子电池特性分析 |
| 2.2.1 电池容量特性 |
| 2.2.2 电池内阻与极化特性 |
| 2.2.3 电池开路电压测量 |
| 2.3 超级电容特性分析 |
| 2.3.1 超级电容容量特性 |
| 2.3.2 超级电容内阻特性 |
| 2.3.3 超级电容充放电特性 |
| 2.4 DC/DC功率变换器特性分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 复合电源系统参数初步匹配 |
| 3.1 复合电源工作模式 |
| 3.2 复合电源部件模型与参数匹配 |
| 3.2.1 整车参数与驱动电机模型 |
| 3.2.2 电池模型与参数匹配 |
| 3.2.3 超级电容模型与参数匹配 |
| 3.3 总线功率平衡模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 复合电源系统能量管理策略优化 |
| 4.1 伪谱优化方法概述 |
| 4.2 基于伪谱法的复合电源单目标能量管理策略优化 |
| 4.2.1 伪谱法优化求解步骤 |
| 4.2.2 参数设置及优化结果 |
| 4.3 基于伪谱法的复合电源多目标能量管理策略优化 |
| 4.3.1 多目标能量管理策略优化问题的构建 |
| 4.3.2 优化结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于多目标的复合电源参数匹配优化 |
| 5.1 复合电源参数匹配优化 |
| 5.1.1 优化问题 |
| 5.1.2 循环工况的选择 |
| 5.2 参数匹配优化结果与分析 |
| 5.3 多目标权重系数与最优参数匹配 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（6）边缘无线网络全双工介质访问控制关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 符号使用说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 边缘无线网络简介 |
| 1.1.2 边缘无线网络中的研究内容 |
| 1.2 带内全双工通信中的研究内容 |
| 1.3 本文主要研究工作 |
| 1.3.1 集中式全双工MAC协议设计 |
| 1.3.2 分布式全双工MAC协议设计 |
| 1.3.3 全双工部署问题分析与优化 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 相关技术与研究 |
| 2.1 全双工通信技术 |
| 2.1.1 全双工通信的基本概念 |
| 2.1.2 自干扰消除技术 |
| 2.1.3 全双工通信中的干扰模型 |
| 2.1.4 全双工通信中的传输模型 |
| 2.2 无线MAC协议 |
| 2.2.1 IEEE802.11协议 |
| 2.2.2 全双工MAC协议分类 |
| 2.2.3 典型的全双工MAC协议 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于集中式调度的全双工MAC协议 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 系统模型与问题描述 |
| 3.2.1 系统模型 |
| 3.2.2 问题描述 |
| 3.3 基于轮询的MAC协议框架设计 |
| 3.3.1 信息采集 |
| 3.3.2 传输调度 |
| 3.3.3 报文传输 |
| 3.4 轮询策略生成算法 |
| 3.4.1 公平性调度 |
| 3.4.2 非冲突图构建 |
| 3.4.3 轮询策略生成问题 |
| 3.4.4 流量感知的轮询策略生成算法 |
| 3.4.5 示例 |
| 3.5 性能评估 |
| 3.5.1 仿真参数 |
| 3.5.2 仿真结果 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于分布式调度的全双工MAC协议 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 系统模型与问题建模 |
| 4.2.1 系统模型 |
| 4.2.2 全双工非对称传输调度问题建模 |
| 4.3 基于窗口约束的贝叶斯优化算法设计 |
| 4.3.1 贝叶斯优化框架 |
| 4.3.2 奖励函数设计 |
| 4.3.3 收敛速度提升 |
| 4.3.4 动态环境支持 |
| 4.3.5 算法描述 |
| 4.4 传输机制设计 |
| 4.4.1 传输机制概述 |
| 4.4.2 非对称传输流程设计 |
| 4.4.3 帧格式设计 |
| 4.5 MAC协议设计 |
| 4.6 性能分析 |
| 4.6.1 报文成功传输的概率 |
| 4.6.2 全双工有效负载 |
| 4.6.3 网络吞吐率 |
| 4.7 性能评估 |
| 4.7.1 仿真参数设置 |
| 4.7.2 协议模型测试 |
| 4.7.3 优化算法有效性测试 |
| 4.7.4 网络吞吐率提升 |
| 4.7.5 学习增幅因子ρ对算法收敛性影响 |
| 4.7.6 移动性支持 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 全双工接入点部署问题分析与优化 |
| 5.1 问题描述 |
| 5.2 系统模型 |
| 5.2.1 网络模型 |
| 5.2.2 传播和干扰模型 |
| 5.2.3 全双工传输模型 |
| 5.3 全双工传输机会理论分析 |
| 5.3.1 全双工传输概率 |
| 5.3.2 全双工传输阈值 |
| 5.3.3 信号距离与干扰距离的概率分布 |
| 5.3.4 理论结果与分析 |
| 5.4 全双工AP部署问题建模 |
| 5.4.1 上行链路的接收信号质量 |
| 5.4.2 下行链路的接收信号质量 |
| 5.4.3 问题建模 |
| 5.5 基于局部束搜索的启发式算法 |
| 5.5.1 用户分布中心位置计算 |
| 5.5.2 局部束搜索 |
| 5.6 性能评估 |
| 5.6.1 仿真实验场景与关键参数设置 |
| 5.6.2 仿真结果 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 未来工作 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（7）反渗透海水淡化系统集成优化控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 海水淡化研究意义 |
| 1.2 海水淡化技术 |
| 1.3 反渗透海水淡化研究现状 |
| 1.3.1 建模方面的研究现状 |
| 1.3.2 优化操作研究现状 |
| 1.4 动态优化 |
| 1.4.1 动态优化简介 |
| 1.4.2 动态优化求解方法 |
| 1.4.3 非线性规划问题求解 |
| 1.5 本文研究内容及体系结构 |
| 第2章 反渗透海水淡化工艺流程及模拟仿真 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 SWRO的工艺流程分析 |
| 2.3 SWRO系统建模 |
| 2.3.1 卷式反渗透建模过程 |
| 2.3.2 反渗透系统稳态膜传输模型 |
| 2.4 SWRO系统模型求解 |
| 2.4.1 模型求解策略 |
| 2.4.2 基于有限元配置的联立法求解 |
| 2.5 反渗透系统模型模拟与分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 SWRO系统动态网格划分策略 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 动态优化问题研究 |
| 3.2.1 动态优化问题基本描述 |
| 3.2.2 动态优化问题研究方法 |
| 3.3 基于离散有限元配置的优化方法 |
| 3.3.1 非配置点处有限元的误差分析 |
| 3.3.2 自定义非配置点状态误差 |
| 3.4 移动有限元网格精细化策略 |
| 3.5 数值计算验证分析 |
| 3.5.1 非等温间歇式化学反应问题 |
| 3.5.2 间歇式啤酒发酵问题 |
| 3.5.3 SWRO海水淡化过程问题 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于负荷及温度预测的SWRO系统动态操作优化 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 温度和用水负荷预测及求解分析优化命题 |
| 4.2.1 预测方法简介 |
| 4.2.2 SWRO优化命题分析 |
| 4.3 实例求解分析 |
| 4.3.1 给定温度条件下,预测用水负荷求解优化命题 |
| 4.3.2 同时预测温度和用水量求解优化命题 |
| 4.3.3 以上两种情况对比分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（8）基于解析物理光学的典型结构三维电磁散射建模与特征提取方法研究（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 国内外研究现状 |
| 1.2.1 目标电磁散射参数化模型建模 |
| 1.2.2 基于参数化模型的特征提取方法 |
| 1.3 存在的问题 |
| 1.4 本文主要研究内容及结构安排 |
| 第二章 解析物理光学三维电磁散射建模方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 解析物理光学三维电磁散射建模原理 |
| 2.3 解析物理光学法三维电磁散射建模有效性验证 |
| 2.3.1 基于解析物理光学法构建矩形平板结构的三维电磁散射模型 |
| 2.3.2 基于三维等效法构建矩形平板结构的三维电磁散射模型 |
| 2.3.3 基于SBR数值算法计算矩形平板结构回波响应 |
| 2.3.4 实验结果与分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 构建空间分离二面角结构的三维电磁散射参数化模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 空间分离二面角结构照射情况分析 |
| 3.2.1 平板I的一次照射情况 |
| 3.2.2 平板I的二次照射情况 |
| 3.2.3 平板II的照射情况 |
| 3.3 空间分离二面角结构的三维电磁散射参数化建模 |
| 3.3.1 一次散射项建模 |
| 3.3.2 二次散射项建模 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 与SBR算法比较 |
| 3.4.2 与MOM算法比较 |
| 3.4.3 退化为标准二面角结构时结果比较 |
| 3.4.4 退化为单基地情况下的结果比较 |
| 3.4.5 计算时间比较 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于三维电磁散射模型的特征提取方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于三维电磁散射参数化模型的散射中心特征提取思路 |
| 4.2.1 基于CLEAN的图像域解耦最大似然估计理论依据 |
| 4.2.2 改进的散射中心特征提取思路 |
| 4.3 基于三维电磁散射参数化模型的散射中心特征提取流程 |
| 4.3.1 目标三维成像 |
| 4.3.2 三维图像分割 |
| 4.3.3 基于参数化模型的参数估计 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结束语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（9）密集异构无线环境中基于极化信号处理的频谱共享研究（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 主要研究工作 |
| 1.3 主要研究成果 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 参考文献 |
| 第二章 频谱共享相关技术研究综述 |
| 2.1 密集异构无线环境 |
| 2.1.1 异构蜂窝网络 |
| 2.1.2 密集小蜂窝网络 |
| 2.1.3 密集异构蜂窝网络 |
| 2.2 认知无线电技术 |
| 2.2.1 认知无线电技术概述 |
| 2.2.2 认知无线电频谱共享技术 |
| 2.2.3 密集异构无线环境中的频谱共享技术 |
| 2.3 极化信号处理技术 |
| 2.3.1 极化基础理论 |
| 2.3.2 无线通信中的极化信号处理技术 |
| 2.4 基于极化信号处理的频谱共享技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第三章 异构蜂窝网络中基于极化信号处理的频谱共享技术研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统模型 |
| 3.3 异构蜂窝网络中极化域频谱共享技术 |
| 3.3.1 极化域频谱共享模型 |
| 3.3.2 极化域频谱共享算法 |
| 3.3.3 仿真结果与分析 |
| 3.4 异构蜂窝网络中基于极化—功率域协同的频谱共享技术 |
| 3.4.1 基于极化—功率域协同的频谱共享模型 |
| 3.4.2 基于极化—功率域协同的频谱共享算法 |
| 3.4.3 仿真结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第四章 密集小蜂窝网络中基于极化信号处理的频谱共享技术研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统模型 |
| 4.3 密集小蜂窝网络中基于极化信号处理的频谱共享模型 |
| 4.4 密集小蜂窝网络中基于极化—多域协同的频谱共享算法 |
| 4.4.1 极化状态、功率和子载波联合优化 |
| 4.4.2 算法实现和复杂度分析 |
| 4.5 仿真结果与分析 |
| 4.5.1 算法复杂度 |
| 4.5.2 算法收敛性 |
| 4.5.3 系统容量 |
| 4.6 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第五章 密集异构蜂窝网络中基于极化信号处理的频谱共享技术研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统模型 |
| 5.3 密集异构蜂窝网络中基于极化信号处理的频谱共享模型 |
| 5.4 密集异构蜂窝网络中基于极化—多域协同的频谱共享算法 |
| 5.4.1 极化状态、功率和子载波联合优化 |
| 5.4.2 算法实现和复杂度分析 |
| 5.5 仿真结果与分析 |
| 5.5.1 宏蜂窝容量 |
| 5.5.2 密集小蜂窝容量 |
| 5.5.3 系统频谱效率 |
| 5.6 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文研究工作总结 |
| 6.2 未来研究工作展望 |
| 缩略语 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的学术成果 |
（10）低空无人机三维航迹规划与可视化仿真（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究概况 |
| 1.2.1 任务规划系统国内外研究概况 |
| 1.2.2 航迹规划算法国内外研究概况 |
| 1.2.3 视景仿真技术发展概况 |
| 1.3 本文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 无人机航迹规划环境建模 |
| 2.1 航迹及搜索空间的表示方式 |
| 2.1.1 航迹的表示方式 |
| 2.1.2 搜索空间的表示方式 |
| 2.2 航迹综合评价指标 |
| 2.3 航迹规划威胁空间模型 |
| 2.3.1 雷达威胁空间模型 |
| 2.3.2 地空导弹威胁模型 |
| 2.3.3 高射炮威胁空间模型 |
| 2.3.4 恶劣气象条件威胁空间模型 |
| 2.4 航迹规划约束条件建模 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 一种改进蚁群算法的三维航迹规划 |
| 3.1 蚁群算法原理及描述 |
| 3.1.1 蚁群算法的基本原理 |
| 3.1.2 基于TSP问题的蚁群算法建模 |
| 3.1.3 基本蚁群算法在TSP问题中的实现流程 |
| 3.2 无人机三维航迹规划问题建模 |
| 3.3 基于改进蚁群算法的三维航迹规划 |
| 3.3.1 地图预处理 |
| 3.3.1.1 空间节点阵的构建及空间节点状态向量的定义 |
| 3.3.1.2 节点的BC值计算及BC矩阵的构建 |
| 3.3.2 改进策略 |
| 3.3.2.1 待转移节点搜索方式 |
| 3.3.2.2 基于三线性插值法的空间节点BC值计算 |
| 3.3.2.3 基于BC值的引导因子的确定 |
| 3.3.2.4 蚂蚁重生机制 |
| 3.3.2.5 信息素扩散机制 |
| 3.4 改进蚁群算法实现三维航迹规划的描述 |
| 3.5 仿真实验及结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 自适应R-A~*算法的快速航迹规划 |
| 4.1 RRT算法原理 |
| 4.2 稀疏A~*算法原理及描述 |
| 4.2.1 稀疏A~*算法的基本原理 |
| 4.2.2 稀疏A~*算法的具体实现描述 |
| 4.3 无人机航迹规划问题建模 |
| 4.4 基于自适应R-A~*算法的快速航迹规划 |
| 4.4.1 基于RRT算法的关键节点筛选 |
| 4.4.1.1 基于RRT算法初始节点的生成 |
| 4.4.1.2 关键节点筛选规则 |
| 4.4.2 基于自适应R-A~*算法的分段航迹规划方法 |
| 4.4.2.1 分段航迹规划的代价函数 |
| 4.4.2.2 约束条件的应用 |
| 4.4.2.3 变步长扩展策略 |
| 4.4.2.4 扩展子节点的坐标解算 |
| 4.5 自适应R-A~*算法描述 |
| 4.6 仿真实验及结果分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 无人机三维航迹规划的可视化仿真 |
| 5.1 无人机模拟训练系统组成 |
| 5.1.1 无人机模拟训练系统总体方案设计 |
| 5.1.2 无人机三维航迹规划可视化仿真软件设计 |
| 5.2 三维战场环境的搭建 |
| 5.2.1 基于Unity3D的地形建模 |
| 5.2.2 无人机战场环境的建模 |
| 5.3 低空无人机三维航迹规划可视化仿真 |
| 5.3.1 仿真实验环境硬件配置列表 |
| 5.3.2 基于无人机三维航迹规划可视化仿真软件的可视化仿真 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 |
| 致谢 |
四、Nonlinear programming modeling and solution of radar target polarization enhancement（论文参考文献）
- [1]多精度数据驱动的昂贵优化问题求解及其在天线设计中的应用[D]. 姜宇虹. 中国地质大学, 2020(03)
- [2]基于时间反演的分布式阵列空间功率合成技术研究[D]. 田思源. 国防科技大学, 2019(02)
- [3]基于频谱搬移的RCS控制技术研究[D]. 刘凯. 重庆邮电大学, 2019(02)
- [4]多平台反舰导弹协同突防任务规划方法研究[D]. 单文昭. 哈尔滨工业大学, 2019(02)
- [5]基于伪谱法的车用复合电源能量管理策略与参数匹配研究[D]. 朱云学. 广东工业大学, 2019(02)
- [6]边缘无线网络全双工介质访问控制关键技术研究[D]. 刘松. 国防科技大学, 2019(01)
- [7]反渗透海水淡化系统集成优化控制策略研究[D]. 张全南. 杭州电子科技大学, 2019(01)
- [8]基于解析物理光学的典型结构三维电磁散射建模与特征提取方法研究[D]. 王鑫奎. 国防科技大学, 2018(01)
- [9]密集异构无线环境中基于极化信号处理的频谱共享研究[D]. 陈硕. 北京邮电大学, 2018(09)
- [10]低空无人机三维航迹规划与可视化仿真[D]. 田喆童. 北京理工大学, 2018(07)