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基于动力学模型辅助的AUV组合导航方法研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
目录第8-10页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 课题背景及研究意义第10-11页
    1.2 AUV 导航国内外的发展动态及研究概况第11-13页
    1.3 水下航行器导航技术的发展趋势第13-14页
    1.4 论文的主要工作及结构安排第14-16页
第2章 基于偏振光辅助导航方法第16-28页
    2.1 引言第16页
    2.2 传统水下航行器的导航方法第16-18页
    2.3 偏振光观测载体姿态原理第18-20页
    2.4 PL/DVL/SINS 组合系统模型第20-21页
        2.4.1 DVL/SINS 组合模型第20-21页
        2.4.2 PL/SINS 组合模型第21页
    2.5 PL/DVL/SINS 联邦滤波器设计第21-23页
        2.5.1 连续系统离散化方法第21-22页
        2.5.2 连续系统离散化第22-23页
        2.5.3 主滤波器信息融合第23页
    2.6 仿真结果及分析第23-27页
        2.6.1 仿真条件第23-24页
        2.6.2 仿真结果及分析第24-27页
    2.7 本章小结第27-28页
第3章 AUV 运动学模型辅助导航方法第28-48页
    3.1 引言第28页
    3.2 AUV 运动模型设计第28-39页
        3.2.1 坐标系和参数第29-31页
        3.2.2 AUV 运动方程第31-33页
        3.2.3 AUV 受力分析第33-37页
        3.2.4 AUV 运动方程第37-39页
    3.3 其他辅助导航技术第39-40页
        3.3.1 电子罗盘第39-40页
        3.3.2 深度计第40页
    3.4 对现有运动学模型辅助导航进行滤波器设计第40-46页
        3.4.1 设计原则第40-41页
        3.4.2 状态方程的选取第41-42页
        3.4.3 量测方程的建立第42-46页
    3.5 本章小结第46-48页
第4章 基于自适应滤波的组合导航方法第48-70页
    4.1 引言第48页
    4.2 海洋干扰模型第48-49页
    4.3 Sage-Husa 自适应滤波第49-59页
        4.3.1 Sage-Husa 自适应卡尔曼滤波器设计第49-51页
        4.3.2 简化的 Sage-Husa 算法第51页
        4.3.3 Sage-Husa 自适应滤波器仿真第51-59页
    4.4 多渐消因子卡尔曼滤波器设计与仿真第59-67页
        4.4.1 单渐消因子卡尔曼滤波第59-60页
        4.4.2 多渐消因子卡尔曼滤波第60-62页
        4.4.3 仿真与分析第62-67页
    4.5 本章小结第67-70页
第5章 基于模糊自适应卡尔曼滤波器的设计与仿真第70-84页
    5.1 引言第70页
    5.2 模糊控制与实时自适应滤波第70-73页
    5.3 仿真及结果分析第73-78页
    5.4 改进模糊自适应卡尔曼滤波第78-82页
    5.5 本章小结第82-84页
结论第84-86页
参考文献第86-90页
攻读硕士学位期间所发表的学术论文第90-92页
致谢第92页

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