基于卡尔曼滤波的智能铅鱼设计
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-16页 |
| 1.2 主要工作内容 | 第16-17页 |
| 1.3 论文结构安排 | 第17-18页 |
| 第二章 姿态解算理论基础 | 第18-26页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 坐标系转换与姿态角关系 | 第18-20页 |
| 2.2.1 建立坐标系 | 第18-20页 |
| 2.2.2 求解姿态角 | 第20页 |
| 2.3 四元数姿态解算法 | 第20-23页 |
| 2.3.1 四元数基本概念 | 第21-22页 |
| 2.3.2 四元数矩阵与姿态矩阵的关系 | 第22页 |
| 2.3.3 四元数微分方程求解 | 第22-23页 |
| 2.4 加速度计姿态角度解算 | 第23-24页 |
| 2.5 磁力计姿态角度解算 | 第24-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于卡尔曼滤波的姿态角度解算 | 第26-34页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 卡尔曼滤波算法 | 第26-30页 |
| 3.2.1 卡尔曼滤波算法背景 | 第26-27页 |
| 3.2.2 基本卡尔曼滤波算法原理 | 第27-28页 |
| 3.2.3 扩展卡尔曼滤波算法原理 | 第28-30页 |
| 3.3 基于卡尔曼滤波的姿态角估计算法 | 第30-32页 |
| 3.3.1 基于基本卡尔曼滤波的姿态角估计算法 | 第30-31页 |
| 3.3.2 基于扩展卡尔曼滤波的姿态角估计算法 | 第31-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 第四章 智能铅鱼测量信号桶设计及测试 | 第34-58页 |
| 4.1 系统硬件整体设计 | 第34-35页 |
| 4.2 硬件电路各模块设计 | 第35-56页 |
| 4.2.1 电源模块 | 第35-39页 |
| 4.2.2 STM32最小系统模块 | 第39-41页 |
| 4.2.3 姿态传感器模块 | 第41-45页 |
| 4.2.4 压力传感器模块 | 第45-51页 |
| 4.2.5 Zigbee通信模块 | 第51-54页 |
| 4.2.6 硬件设计制作 | 第54-56页 |
| 4.3 本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 卡尔曼算法在原始数据处理中的应用 | 第58-72页 |
| 5.1 引言 | 第58页 |
| 5.2 基于基本卡尔曼滤波的姿态估计算法 | 第58-68页 |
| 5.2.1 陀螺仪静态数据滤波 | 第58-61页 |
| 5.2.2 陀螺仪动态数据滤波 | 第61-63页 |
| 5.2.3 加速度计静态数据滤波 | 第63-64页 |
| 5.2.4 加速度计动态数据滤波 | 第64-65页 |
| 5.2.5 卡尔曼数据融合 | 第65-68页 |
| 5.3 基于扩展卡尔曼滤波的姿态估计算法 | 第68-71页 |
| 5.3.1 陀螺仪静态数据滤波 | 第68-70页 |
| 5.3.2 陀螺仪动态数据滤波 | 第70-71页 |
| 5.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 涌浪滤波在水深数据修正中的应用 | 第72-80页 |
| 6.1 引言 | 第72-73页 |
| 6.2 水深测量系统的误差来源 | 第73-76页 |
| 6.2.1 传感器自身测量误差分析 | 第73-74页 |
| 6.2.2 涌浪对压力传感器测量误差影响 | 第74-75页 |
| 6.2.3 流速对压力传感器测量误差的影响 | 第75-76页 |
| 6.3 设计水深校正算法 | 第76-78页 |
| 6.3.1 涌浪滤波算法消除姿态影响 | 第76-78页 |
| 6.3.2 伯努利方程消除流速影响 | 第78页 |
| 6.4 本章小结 | 第78-80页 |
| 第七章 总结与展望 | 第80-82页 |
| 7.1 全文总结 | 第80-81页 |
| 7.2 展望 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-90页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间科研成果 | 第90页 |
