| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 水声定位技术的发展概况及现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本论文结构安排 | 第12-15页 |
| 第二章 系统硬件设计及基线阵构成 | 第15-21页 |
| 2.1 水下目标定位原理 | 第15-18页 |
| 2.1.1 水下定位原理与基线阵选择 | 第15-17页 |
| 2.1.2 定位方法 | 第17-18页 |
| 2.2 定位系统硬件总体设计 | 第18-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 时延估计 | 第21-37页 |
| 3.1 基本时延估计模型 | 第21页 |
| 3.2 影响时延估计的因素 | 第21-23页 |
| 3.2.1 信噪比的影响 | 第21-22页 |
| 3.2.2 采样率的影响 | 第22-23页 |
| 3.2.3 多径现象的影响 | 第23页 |
| 3.3 基本时延估计模型的CRLB | 第23页 |
| 3.4 多径时延估计模型 | 第23-24页 |
| 3.5 多径时延估计模型的CRLB | 第24-25页 |
| 3.6 时延估计及检测方法 | 第25-30页 |
| 3.6.1 互相关法 | 第25-26页 |
| 3.6.2 广义互相关法 | 第26-28页 |
| 3.6.3 相关函数的峰值检测 | 第28-30页 |
| 3.7 水下声线与声速修正 | 第30-33页 |
| 3.8 时延估计实验结果分析 | 第33-36页 |
| 3.9 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 水声定位算法 | 第37-75页 |
| 4.1 水声定位系统模型 | 第37-39页 |
| 4.1.1 水声定位工作原理 | 第37页 |
| 4.1.2 系统模型建立 | 第37-38页 |
| 4.1.3 最小二乘定位算法 | 第38-39页 |
| 4.2 人工智能算法 | 第39-52页 |
| 4.2.1 遗传算法 | 第40-42页 |
| 4.2.2 自适应遗传算法 | 第42-44页 |
| 4.2.3 人工蜂群算法 | 第44-50页 |
| 4.2.4 实验结果分析 | 第50-52页 |
| 4.3 卡尔曼滤波算法 | 第52-65页 |
| 4.3.1 扩展卡尔曼滤波 | 第53-55页 |
| 4.3.2 无迹卡尔曼滤波 | 第55-60页 |
| 4.3.3 实验结果分析 | 第60-65页 |
| 4.4 人工蜂群算法与卡尔曼滤波算法对比 | 第65-67页 |
| 4.5 人工智能算法与卡尔曼滤波算法相结合的定位算法 | 第67-74页 |
| 4.5.1 混合算法概述 | 第67-68页 |
| 4.5.2 混合算法运行流程 | 第68-69页 |
| 4.5.3 实验结果分析 | 第69-74页 |
| 4.6 本章小结 | 第74-75页 |
| 第五章 误差仿真分析 | 第75-85页 |
| 5.1 测深误差与测距误差的影响 | 第75-80页 |
| 5.1.1 仿真实验条件及过程 | 第75-76页 |
| 5.1.2 仿真结果分析 | 第76-80页 |
| 5.1.3 综合分析 | 第80页 |
| 5.2 短基线阵元布局结构的影响 | 第80-84页 |
| 5.2.1 仿真实验条件及过程 | 第80-82页 |
| 5.2.2 仿真结果分析 | 第82-84页 |
| 5.2.3 综合分析 | 第84页 |
| 5.3 本章小结 | 第84-85页 |
| 第六章 总结与展望 | 第85-87页 |
| 6.1 全文总结 | 第85-86页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87-89页 |
| 参考文献 | 第89-93页 |
| 作者简介 | 第93页 |