船舶动力定位系统状态估计方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究目的与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 数据融合方法研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 噪声参数估计方法研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 自适应滤波方法研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文研究内容及章节安排 | 第14-16页 |
| 第2章 船舶动力定位系统数学模型 | 第16-25页 |
| 2.1 船舶运动模型 | 第16-20页 |
| 2.1.1 坐标系及坐标转换 | 第16-18页 |
| 2.1.2 船舶运动方程 | 第18-20页 |
| 2.2 动力定位系统中的船舶运动数学模型 | 第20-24页 |
| 2.2.1 船舶低频运动模型 | 第21页 |
| 2.2.2 船舶高频运动模型 | 第21-22页 |
| 2.2.3 缓变环境力模型 | 第22-23页 |
| 2.2.4 测量模型 | 第23页 |
| 2.2.5 系统完整数学模型 | 第23-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 多传感器信息融合 | 第25-58页 |
| 3.1 常用传感器简介 | 第25-28页 |
| 3.1.1 位置传感器 | 第25-27页 |
| 3.1.2 姿态传感器 | 第27页 |
| 3.1.3 环境传感器 | 第27-28页 |
| 3.2 传感器故障检测 | 第28-32页 |
| 3.2.1 延时或输入故障 | 第28页 |
| 3.2.2 冻结测试 | 第28-29页 |
| 3.2.3 方差检测 | 第29页 |
| 3.2.4 预测测试 | 第29-30页 |
| 3.2.5 慢漂检测 | 第30-32页 |
| 3.3 传感器测量数据预处理 | 第32-45页 |
| 3.3.1 空间对准 | 第33页 |
| 3.3.2 时间对准 | 第33-34页 |
| 3.3.3 野值剔除 | 第34-37页 |
| 3.3.4 线性滤波 | 第37-40页 |
| 3.3.5 船模实验 | 第40-45页 |
| 3.4 数据融合 | 第45-56页 |
| 3.4.1 自适应加权融合 | 第45-47页 |
| 3.4.2 改进自适应加权融合 | 第47-49页 |
| 3.4.3 改进权值动态分配法 | 第49-50页 |
| 3.4.4 仿真结果与分析 | 第50-56页 |
| 3.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 第4章 状态估计方法及自适应噪声参数估计算法 | 第58-73页 |
| 4.1 卡尔曼滤波 | 第58-62页 |
| 4.2 扩展卡尔曼滤波 | 第62-64页 |
| 4.3 无迹卡尔曼滤波 | 第64-66页 |
| 4.4 自适应噪声估计算法 | 第66-68页 |
| 4.5 仿真结果与分析 | 第68-72页 |
| 4.6 本章小结 | 第72-73页 |
| 第5章 跟踪环境力突变的自适应滤波方法 | 第73-85页 |
| 5.1 环境力突变检测方法 | 第73-75页 |
| 5.2 自适应参数调整 | 第75页 |
| 5.3 自适应无迹卡尔曼滤波算法 | 第75-76页 |
| 5.4 仿真结果与分析 | 第76-84页 |
| 5.5 本章小结 | 第84-85页 |
| 第6章 总结与展望 | 第85-87页 |
| 6.1 本文总结 | 第85-86页 |
| 6.2 不足与展望 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-92页 |
| 攻读硕士学位期间所获学术成果 | 第92页 |
