| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题的背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 动力定位系统和多传感器信息融合简介 | 第12-14页 |
| 1.2.1 动力定位系统简介 | 第12-13页 |
| 1.2.2 多传感器系统简介 | 第13-14页 |
| 1.3 动力定位系统和多传感器技术的国内外发展现状 | 第14-15页 |
| 1.3.1 动力定位系统国内外发展现状 | 第14-15页 |
| 1.3.2 多传感器技术国内外发展状况 | 第15页 |
| 1.4 论文的主要内容 | 第15-17页 |
| 第2章 动力定位船运动系统及传感器建模 | 第17-37页 |
| 2.1 船舶动力定位坐标系 | 第17-19页 |
| 2.1.1 北东坐标系 | 第17页 |
| 2.1.2 地心惯性与固定坐标系 | 第17-18页 |
| 2.1.3 船体坐标系 | 第18-19页 |
| 2.2 船舶运动数学模型 | 第19-31页 |
| 2.2.1 船舶低频与高频数学模型 | 第19-21页 |
| 2.2.2 船舶运动变量定义 | 第21-22页 |
| 2.2.3 船体坐标系与北东坐标系的转换 | 第22-23页 |
| 2.2.4 DGPS位置参考系统 | 第23-25页 |
| 2.2.5 水声定位系统模型 | 第25-27页 |
| 2.2.6 张紧索位置的参考系统模型 | 第27-31页 |
| 2.3 船舶姿态传感器测量模型 | 第31页 |
| 2.4 海洋环境模型 | 第31-36页 |
| 2.4.1 风模型 | 第32-34页 |
| 2.4.2 海浪模型 | 第34-36页 |
| 2.4.3 海流模型 | 第36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 动力定位船多传感器系统管理与融合数据预处理 | 第37-43页 |
| 3.1 多传感器管理的结构与内容 | 第37-38页 |
| 3.1.1 多传感器系统管理的结构方式 | 第37页 |
| 3.1.2 多传感器管理的内容 | 第37-38页 |
| 3.2 多传感器融合数据预处理 | 第38-42页 |
| 3.2.1 空间对准 | 第38-39页 |
| 3.2.2 时间对准 | 第39-40页 |
| 3.2.3 传感器测量质量检测方法 | 第40-42页 |
| 3.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 动力定位船位置参考系统非线性滤波方法研究 | 第43-65页 |
| 4.1 贝叶斯滤波 | 第43-46页 |
| 4.1.1 贝叶斯滤波基本原理 | 第43-45页 |
| 4.1.2 高斯域中的贝叶斯滤波 | 第45-46页 |
| 4.2 容积卡尔曼滤波 | 第46-50页 |
| 4.2.1 容积卡尔曼滤波原理 | 第47页 |
| 4.2.2 容积卡尔曼滤波方程 | 第47-49页 |
| 4.2.3 CKF算法的实现过程 | 第49-50页 |
| 4.3 平方根容积卡尔曼滤波 | 第50-52页 |
| 4.3.1 时间更新 | 第50-51页 |
| 4.3.2 测量更新 | 第51-52页 |
| 4.4 基于协方差拟合的平方根容积卡尔曼滤波 | 第52-56页 |
| 4.4.1 基于协方差拟合的噪声统计估计器 | 第52-54页 |
| 4.4.2 基于协方差拟合的容积卡尔曼滤波方程 | 第54-55页 |
| 4.4.3 基于协方差拟合的平方根容积卡尔曼滤波方程 | 第55-56页 |
| 4.5 仿真验证 | 第56-63页 |
| 4.6 本章小结 | 第63-65页 |
| 第5章 动力定位船位置多传感器异步IMM融合方法研究 | 第65-81页 |
| 5.1 多传感器信息融合技术 | 第65-67页 |
| 5.1.1 多传感器信息融合技术种类 | 第65-67页 |
| 5.1.2 多传感器信息融合结构 | 第67页 |
| 5.2 IMM算法的基本原理 | 第67-69页 |
| 5.3 IMM算法 | 第69-71页 |
| 5.4 系统描述 | 第71-72页 |
| 5.5 异步IMM‐CMASRCKF融合滤波算法 | 第72-76页 |
| 5.6 异步IMM算法仿真分析 | 第76-79页 |
| 5.7 本章小结 | 第79-81页 |
| 结论 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-85页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86页 |
