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水下航行器导航及数据融合技术研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第1章 绪论第12-24页
   ·课题研究的背景及意义第12-13页
   ·水下航行器导航技术及其发展状况第13-18页
     ·海洋地球物理学导航第14-15页
     ·惯性导航第15-16页
     ·声学导航第16-17页
     ·协同导航第17-18页
   ·水下航行器导航定位关键技术及其发展现状第18-22页
     ·初始对准技术第18-20页
     ·滤波技术第20-21页
     ·信息融合技术第21-22页
   ·论文的研究内容第22-24页
第2章 高斯域贝叶斯估计及其近似算法第24-44页
   ·最优贝叶斯估计第24-26页
   ·高斯域贝叶斯估计第26-28页
   ·高斯域贝叶斯线性最优滤波算法第28-30页
   ·高斯域贝叶斯非线性近似滤波算法第30-39页
     ·扩展卡尔曼滤波第31-32页
     ·无迹卡尔曼滤波第32-34页
     ·容积卡尔曼滤波第34-39页
   ·各种非线性滤波算法比较第39-43页
     ·一维非线性系统实例第39-41页
     ·多维非线性系统例子第41-43页
   ·本章小结第43-44页
第3章 水下航行器动基座对准技术研究第44-58页
   ·捷联惯导系统误差模型第45-50页
     ·欧拉平台误差角微分方程第45-46页
     ·姿态误差方程第46-48页
     ·速度误差方程第48页
     ·位置误差方程第48-49页
     ·惯性仪表误差方程第49页
     ·捷联惯导系统误差模型第49-50页
   ·水下航行器海上对准第50-57页
     ·非线性预测滤波第50-53页
     ·基于 NPF-CKF 的动基座初始对准第53-54页
     ·海上对准数值仿真第54-57页
   ·本章小结第57-58页
第4章 水下航行器组合导航技术研究第58-87页
   ·水下航行器导航传感器第58-65页
     ·捷联惯性导航系统第58-61页
     ·多普勒计程仪第61-64页
     ·磁航向仪第64-65页
     ·地形辅助导航系统第65页
   ·SINS/DVL 组合导航数学模型第65-67页
     ·状态方程第65-66页
     ·量测方程第66-67页
   ·SINS/DVL 组合校正方式第67-75页
     ·输出校正与反馈校正第68-70页
     ·SINS/DVL 组合的混合校正第70-71页
     ·不同校正方式仿真验证第71-75页
   ·自适应滤波算法在组合导航中的应用第75-85页
     ·Sage-Husa 自适应滤波算法第76-77页
     ·强跟踪卡尔曼滤波算法第77-80页
     ·量测噪声时变的强跟踪自适应滤波算法第80-82页
     ·试验验证第82-85页
   ·本章小结第85-87页
第5章 水下航行器信息融合技术研究第87-105页
   ·联邦滤波器第87-98页
     ·联邦滤波器的结构第87-89页
     ·各子滤波器不相关时的联邦滤波算法第89-91页
     ·各子滤波器相关时的联邦滤波算法第91-95页
     ·联邦滤波器的信息分配算法第95-98页
   ·水下航行器组合导航系统数学模型的建立第98-100页
     ·SINS/DVL 子滤波器第98页
     ·SINS/MCP 子滤波器第98-99页
     ·SINS/TAN 子滤波器第99-100页
   ·自适应联邦滤波器在水下航行器导航定位中的应用第100-103页
     ·基于自适应滤波算法的局部滤波器第100页
     ·自适应联邦滤波器的实现第100-101页
     ·仿真验证第101-103页
   ·本章小结第103-105页
第6章 水下航行器协同导航定位技术研究第105-121页
   ·基于多领航者的协同导航定位技术第105-112页
     ·多领航者协同导航定位原理第105-106页
     ·多领航者协同导航定位模型第106-108页
     ·基于 EKF 的多领航者协同导航定位算法第108-109页
     ·多领航者协同导航定位仿真分析第109-112页
   ·基于单领航者的协同导航定位技术第112-120页
     ·单领航者协同导航定位原理第113-114页
     ·单领航者协同导航定位模型第114-115页
     ·可观测性分析第115-118页
     ·单领航者协同导航定位仿真验证第118-120页
   ·本章小结第120-121页
结论第121-124页
参考文献第124-132页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第132-133页
致谢第133-134页

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