| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6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 辨识概述及国内外研究现状 | 第11-18页 |
| 1.2.1 辨识概述 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内外研究现状 | 第13-18页 |
| 1.3 论文内容及结构安排 | 第18-19页 |
| 第2章 相关理论和方法 | 第19-39页 |
| 2.1 船舶运动模型 | 第19-24页 |
| 2.1.1 水动力模型 | 第19-23页 |
| 2.1.2 响应型模型 | 第23-24页 |
| 2.2 传统参数辨识方法 | 第24-34页 |
| 2.2.1 最小二乘法 | 第25-28页 |
| 2.2.2 卡尔曼滤波 | 第28-29页 |
| 2.2.3 神经网络 | 第29-31页 |
| 2.2.4 支持向量机 | 第31-34页 |
| 2.3 多新息辨识理论 | 第34-38页 |
| 2.3.1 多新息辨识 | 第34-35页 |
| 2.3.2 多新息最小二乘法 | 第35-37页 |
| 2.3.3 多新息卡尔曼滤波 | 第37-38页 |
| 2.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 USV运动模型参数辨识方法 | 第39-60页 |
| 3.1 USV运动模型选取 | 第39-42页 |
| 3.2 基于MILS方法的USV运动模型参数辨识 | 第42-47页 |
| 3.2.1 MILS辨识USV水动力模型 | 第42-45页 |
| 3.2.2 MILS辨识USV响应型模型 | 第45-47页 |
| 3.3 基于改进MI-LS-SVM的USV运动模型参数辨识 | 第47-53页 |
| 3.3.1 在线LS-SVM辨识方法 | 第47-49页 |
| 3.3.2 改进MI-LS-SVM辨识USV运动模型 | 第49-51页 |
| 3.3.3 改进MI-LS-SVM的设定参数优化 | 第51-53页 |
| 3.4 基于改进MI-EKF的USV运动模型参数辨识 | 第53-59页 |
| 3.4.1 MI-EKF辨识USV响应型模型 | 第53-55页 |
| 3.4.2 改进MI-EKF辨识USV响应型模型 | 第55-56页 |
| 3.4.3 改进MI-EKF辨识方法的收敛性理论分析 | 第56-59页 |
| 3.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第4章 参数辨识实验验证 | 第60-85页 |
| 4.1 实验平台 | 第60-65页 |
| 4.1.1 平台总体设计 | 第60-61页 |
| 4.1.2 硬件设备 | 第61-62页 |
| 4.1.3 软件平台 | 第62-65页 |
| 4.2 实验方法 | 第65-68页 |
| 4.2.1 自航模实验 | 第66页 |
| 4.2.2 实验数据预处理 | 第66-68页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第68-83页 |
| 4.3.1 水动力模型参数辨识结果及分析 | 第68-74页 |
| 4.3.2 响应型模型参数辨识结果及分析 | 第74-83页 |
| 4.4 本章小结 | 第83-85页 |
| 第5章 总结与展望 | 第85-87页 |
| 5.1 全文总结 | 第85页 |
| 5.2 创新点 | 第85-86页 |
| 5.3 展望 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-93页 |
| 硕士期间获得的成果 | 第93-95页 |
| 1.参与的研究项目 | 第93页 |
| 2.发表的论文 | 第93-94页 |
| 3.获得的软著 | 第94页 |
| 4.获得的奖项 | 第94-95页 |
| 附录 | 第95-100页 |
| A 不同多新息下MILS辨识水动力模型参数结果 | 第95-97页 |
| B 改进前后MI-LS-SVM辨识水动力模型参数结果 | 第97-98页 |
| C 不同多新息下MI-LS-SVM辨识水动力模型参数结果 | 第98-100页 |
| D 多新息方法中物理量含义 | 第100页 |
