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AUV路径规划中的目标估计与跟踪技术研究

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第1章绪论第10-19页
    1.1 课题的背景及意义第10-11页
    1.2 AUV研究现状及发展趋势第11-15页
        1.2.1 AUV的基本概念第11-12页
        1.2.2 国内外研究现状第12-15页
        1.2.3 AUV发展趋势展望第15页
    1.3 目标跟踪理论基础与发展第15-17页
        1.3.1 目标跟踪基础第15-16页
        1.3.2 目标跟踪技术的发展第16-17页
    1.4 论文主要工作及结构第17-19页
第2章水下目标运动状态建模第19-29页
    2.1 引言第19页
    2.2 坐标系转换第19-22页
        2.2.1 直角坐标系转换到球坐标系第19-21页
        2.2.2 球坐标系转换到直角坐标系第21-22页
    2.3 目标运动建模第22-27页
        2.3.1 基于线性系统的目标运动模型第22-27页
        2.3.2 基于非线性系统的目标运动建模第27页
    2.4 本章小结第27-29页
第3章基于离散卡尔曼滤波的线性目标跟踪第29-41页
    3.1 目标运动状态估计准则第29-32页
        3.1.1 递推最小二乘估计算法第29-31页
        3.1.2 线性最小方差估计算法第31-32页
    3.2 离散型卡尔曼滤波第32-38页
        3.2.1 离散型卡尔曼滤波基本方程第32-34页
        3.2.2 离散系统的卡尔曼滤波方差误差分析第34-36页
        3.2.3 卡尔曼滤波发散抑制第36-38页
    3.3 仿真实验及结果分析第38-40页
    3.4 本章小结第40-41页
第4章基于非线性卡尔曼滤波的目标跟踪算法第41-61页
    4.1 引言第41页
    4.2 基于函数近似法的非线性滤波第41-47页
        4.2.1 非线性函数近似线性化第41-42页
        4.2.2 扩展卡尔曼滤波算法第42-44页
        4.2.3 仿真实验及结果分析第44-47页
    4.3 基于确定性采样的非线性滤波算法第47-53页
        4.3.1 Unscented变换第48-49页
        4.3.2 不敏卡尔曼滤波第49-51页
        4.3.3 仿真实验及结果分析第51-53页
    4.4 基于求积近似的非线性滤波算法第53-59页
        4.4.1 Spherical-Radial容积规则第53-54页
        4.4.2 求容积卡尔曼滤波第54-56页
        4.4.3 仿真实验及结果分析第56-59页
    4.5 本章小结第59-61页
结论第61-63页
参考文献第63-67页
攻读硕士学位期间的发表论文和取得的科研成果第67-68页
致谢第68页

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