基于粒子滤波的船舶非线性状态估计方法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 动力定位系统研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 动力定位系统介绍 | 第12-13页 |
| 1.2.2 动力定位系统的发展 | 第13-15页 |
| 1.3 非线性状态估计研究现状 | 第15-17页 |
| 1.4 论文主要内容及安排 | 第17-19页 |
| 第2章 动力定位船数学模型及海洋环境模型 | 第19-35页 |
| 2.1 船舶运动参考系 | 第19-22页 |
| 2.1.1 WGS-84 坐标系 | 第19-20页 |
| 2.1.2 北东坐标系 | 第20-21页 |
| 2.1.3 船体坐标系 | 第21-22页 |
| 2.2 船舶运动数学模型 | 第22-28页 |
| 2.2.1 船体运动学 | 第22-25页 |
| 2.2.2 船舶低频运动模型 | 第25-26页 |
| 2.2.3 船舶高频运动模型 | 第26-27页 |
| 2.2.4 船舶动力定位测量模型 | 第27-28页 |
| 2.3 海洋环境力数学模型 | 第28-33页 |
| 2.3.1 海风模型 | 第28-30页 |
| 2.3.2 海浪模型 | 第30-32页 |
| 2.3.3 海流模型 | 第32-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第3章 动力定位非线性滤波方法研究 | 第35-53页 |
| 3.1 基于贝叶斯估计的非线性滤波方法 | 第35-42页 |
| 3.1.1 递推贝叶斯估计理论 | 第35-37页 |
| 3.1.2 扩展卡尔曼滤波 | 第37-40页 |
| 3.1.3 无迹卡尔曼滤波 | 第40-42页 |
| 3.2 粒子滤波及其改进算法 | 第42-49页 |
| 3.2.1 序贯重要性采样法 | 第42-44页 |
| 3.2.2 标准粒子滤波 | 第44-47页 |
| 3.2.3 高斯粒子滤波 | 第47-49页 |
| 3.2.4 无迹高斯粒子滤波 | 第49页 |
| 3.3 粒子滤波收敛性 | 第49-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-53页 |
| 第4章 动力定位船非线性状态估计器设计 | 第53-69页 |
| 4.1 动力定位模型离散化 | 第53-56页 |
| 4.1.1 动力定位状态空间模型 | 第53-54页 |
| 4.1.2 动力定位状态空间模型离散化 | 第54-56页 |
| 4.2 UGPF状态估计器设计 | 第56-57页 |
| 4.3 RB-AUGPF状态估计器设计 | 第57-65页 |
| 4.3.1 基于噪声估计的边缘化粒子滤波 | 第58-62页 |
| 4.3.2 基于KLD的自适应采样 | 第62-65页 |
| 4.4 平方根容积卡尔曼非线性状态估计器 | 第65-67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-69页 |
| 第5章 动力定位船非线性状态估计器仿真验证 | 第69-81页 |
| 5.1 仿真总体流程与相关参数设定 | 第69-70页 |
| 5.2 基于UGPF的状态估计器仿真验证 | 第70-75页 |
| 5.3 基于RB-AUGPF的状态估计器仿真验证 | 第75-79页 |
| 5.4 本章小结 | 第79-81页 |
| 结论 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第87-89页 |
| 致谢 | 第89页 |
