| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 课题研究目的及意义 | 第13页 |
| 1.2 水下导航技术的分类与发展 | 第13-15页 |
| 1.2.1 地球物理导航 | 第13-14页 |
| 1.2.2 惯性导航 | 第14页 |
| 1.2.3 声学导航 | 第14-15页 |
| 1.2.4 组合导航 | 第15页 |
| 1.3 水下组合导航关键技术及其发展状况 | 第15-18页 |
| 1.3.1 初始对准技术 | 第16页 |
| 1.3.2 数字信号处理技术 | 第16-17页 |
| 1.3.3 多传感器信息融合技术 | 第17-18页 |
| 1.4 论文的研究内容 | 第18-19页 |
| 第2章 递推贝叶斯滤波及其近似算法 | 第19-43页 |
| 2.1 最优贝叶斯滤波估计 | 第19-20页 |
| 2.2 非线性高斯滤波近似算法 | 第20-27页 |
| 2.2.1 扩展卡尔曼滤波 | 第21-22页 |
| 2.2.2 无迹卡尔曼滤波 | 第22-24页 |
| 2.2.3 容积卡尔曼滤波 | 第24-27页 |
| 2.3 粒子滤波算法 | 第27-31页 |
| 2.3.1 序贯重要性采样 | 第27-28页 |
| 2.3.2 重采样 | 第28-30页 |
| 2.3.3 标准粒子滤波算法 | 第30页 |
| 2.3.4 仿真分析 | 第30-31页 |
| 2.4 粒子滤波优化算法研究 | 第31-42页 |
| 2.4.1 重要性密度函数的选择 | 第31-35页 |
| 2.4.2 边缘化处理方法 | 第35-39页 |
| 2.4.3 重采样技术的改进 | 第39-42页 |
| 2.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第3章 水下航行器动基座对准技术研究 | 第43-63页 |
| 3.1 捷联惯性导航系统 | 第43-48页 |
| 3.1.1 捷联惯导系统概述 | 第43-44页 |
| 3.1.2 捷联惯导系统误差模型 | 第44-48页 |
| 3.1.3 SINS大方位失准角动基座对准误差模型 | 第48页 |
| 3.2 基于CPF的SINS大方位失准角动基座对准数值仿真 | 第48-51页 |
| 3.2.1 仿真条件 | 第48-49页 |
| 3.2.2 仿真分析 | 第49-51页 |
| 3.3 基于抗差自适应CKF的改进粒子滤波算法研究 | 第51-58页 |
| 3.3.1 抗差卡尔曼滤波方程的推导 | 第51-53页 |
| 3.3.2 自适应卡尔曼滤波方程 | 第53-55页 |
| 3.3.3 抗差自适应CKF算法研究 | 第55-57页 |
| 3.3.4 基于抗差自适应CKF的粒子滤波重要性密度函数设计 | 第57-58页 |
| 3.4 抗差自适应CPF在水下航行器动基座初始对准中的应用 | 第58-62页 |
| 3.4.1 仿真分析 | 第58-60页 |
| 3.4.2 试验验证 | 第60-62页 |
| 3.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第4章 基于边缘粒子滤波的SINS/LBL组合导航方法研究 | 第63-84页 |
| 4.1 水下声学定位系统 | 第63-67页 |
| 4.1.1 长基线水声定位系统的应用模式 | 第64页 |
| 4.1.2 长基线定位系统的跟踪算法 | 第64-67页 |
| 4.2 基于浮标网络的水下GPS长基线定位系统 | 第67-68页 |
| 4.3 边缘粒子滤波在SINS/LBL组合导航中的应用 | 第68-80页 |
| 4.3.1 SINS/LBL组合导航系统模型的建立 | 第68-71页 |
| 4.3.2 自适应粒子滤波算法研究 | 第71-78页 |
| 4.3.3 RB-APF算法在SINS/LBL组合导航中的应用 | 第78-80页 |
| 4.4 SINS/LBL组合导航中的仿真分析 | 第80-83页 |
| 4.4.1 仿真条件 | 第80-81页 |
| 4.4.2 仿真分析 | 第81-82页 |
| 4.4.3 试验验证 | 第82-83页 |
| 4.5 本章小结 | 第83-84页 |
| 第5章 惯导/重力组合导航定位方法研究 | 第84-106页 |
| 5.1 地球重力场模型 | 第84-88页 |
| 5.1.1 地球重力场逼近的基础理论 | 第84-86页 |
| 5.1.2 地球重力扰动位的莫洛金斯基边值解 | 第86-87页 |
| 5.1.3 地球重力位系数的离散化表示 | 第87-88页 |
| 5.2 地球重力位模型的解算方法 | 第88-91页 |
| 5.2.1 最小二乘法 | 第88-89页 |
| 5.2.2 调和分析法 | 第89-91页 |
| 5.2.3 剪接综合分析方法 | 第91页 |
| 5.3 基于局部重力数据改进的重力场模型 | 第91-97页 |
| 5.3.1 全球重力场模型EGM2008 | 第92页 |
| 5.3.2 重力位系数局部改进方法研究 | 第92-94页 |
| 5.3.3 仿真结果分析 | 第94-97页 |
| 5.4 基于MCMC正则粒子滤波的惯导/重力异常组合导航系统 | 第97-105页 |
| 5.4.1 惯导/重力异常组合导航工作原理 | 第97页 |
| 5.4.2 惯导/重力异常组合导航系统模型 | 第97-99页 |
| 5.4.3 基于MCMC的正则粒子滤波算法 | 第99-103页 |
| 5.4.4 MCMC-RPF算法在惯导/重力组合导航中的应用 | 第103-105页 |
| 5.5 本章小结 | 第105-106页 |
| 第6章 水下航行器信息融合技术研究 | 第106-125页 |
| 6.1 导航传感器及其组合导航系统模型 | 第106-107页 |
| 6.1.1 多普勒计程仪及其误差模型 | 第106页 |
| 6.1.2 电子罗盘及其误差模型 | 第106-107页 |
| 6.1.3 水下航行器多传感器组合导航系统 | 第107页 |
| 6.2 多传感器组合导航系统模型 | 第107-109页 |
| 6.2.1 系统状态方程的建立 | 第107-108页 |
| 6.2.2 系统量测方程的建立 | 第108-109页 |
| 6.3 联邦滤波器 | 第109-111页 |
| 6.3.1 联邦滤波器的结构设计 | 第109-110页 |
| 6.3.2 骤联邦滤波器的设计步骤 | 第110-111页 |
| 6.4 混合联邦滤波器 | 第111-118页 |
| 6.4.1 混合联邦滤波器的结构设计 | 第111-112页 |
| 6.4.2 非线性子滤波器的设计 | 第112-117页 |
| 6.4.3 混合联邦滤波器的设计步骤 | 第117-118页 |
| 6.5 基于混合联邦滤波器的组合导航系统 | 第118-124页 |
| 6.5.1 子滤波器的建模 | 第118-119页 |
| 6.5.2 混合联邦滤波器在组合导航系统中的实现 | 第119-121页 |
| 6.5.3 基于混合联邦滤波器的组合导航系统仿真分析 | 第121-124页 |
| 6.6 本章小结 | 第124-125页 |
| 结论 | 第125-127页 |
| 参考文献 | 第127-137页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第137-138页 |
| 致谢 | 第138页 |
