| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-29页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 USV研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 USV导航系统研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 基于MEMS-IMU的INS/GNSS导航技术现状 | 第17-22页 |
| 1.4.1 GNSS技术现状 | 第17-18页 |
| 1.4.2 MEMS-IMU技术现状 | 第18-20页 |
| 1.4.3 INS/GNSS组合导航技术研究现状 | 第20-22页 |
| 1.5 基于贝叶斯估计理论的滤波方法在导航系统的研究现状 | 第22-26页 |
| 1.5.1 滤波方法的理论发展 | 第22-25页 |
| 1.5.2 非线性滤波方法在组合导航系统中的应用 | 第25-26页 |
| 1.6 基于观测器理论的状态估计方法在导航系统中的研究现状 | 第26页 |
| 1.7 课题的主要研究内容 | 第26-29页 |
| 第2章 USV轨迹及传感器测量仿真 | 第29-50页 |
| 2.1 引言 | 第29页 |
| 2.2 USV导航系统常用坐标系及其之间的转换关系 | 第29-37页 |
| 2.2.1 坐标系的定义 | 第29-32页 |
| 2.2.2 坐标系之间的转换关系 | 第32-37页 |
| 2.3 USV轨迹仿真 | 第37-39页 |
| 2.4 全球卫星导航定位系统(GNSS)仿真 | 第39-45页 |
| 2.4.1 卫星轨道模型及卫星位置速度计算 | 第39-40页 |
| 2.4.2 伪距测量模型 | 第40-41页 |
| 2.4.3 多普勒测量模型 | 第41-42页 |
| 2.4.4 GNSS仿真系统 | 第42-45页 |
| 2.5 MEMS-IMU仿真系统建模 | 第45-48页 |
| 2.5.1 IMU误差模型 | 第45-46页 |
| 2.5.2 INS惯性导航参数反演解算 | 第46-48页 |
| 2.6 仿真系统结构 | 第48-49页 |
| 2.7 本章小结 | 第49-50页 |
| 第3章 USV组合导航系统非线性贝叶斯估计 | 第50-90页 |
| 3.1 引言 | 第50页 |
| 3.2 非线性贝叶斯滤波算法 | 第50-66页 |
| 3.2.1 基于高斯分布假设的递归贝叶斯状态估计 | 第51-56页 |
| 3.2.2 粒子滤波(PF) | 第56-59页 |
| 3.2.3 无迹粒子滤波(UPF) | 第59-62页 |
| 3.2.4 仿真验证 | 第62-66页 |
| 3.3 基于MEMS-IMU的捷联惯导方程 | 第66-72页 |
| 3.3.1 惯性坐标系机理模型 | 第66-67页 |
| 3.3.2 基于MEMS-IMU的导航坐标系机理模型 | 第67-68页 |
| 3.3.3 基于MEMS-IMU的组合导航系统一阶线性化系统过程模型 | 第68-71页 |
| 3.3.4 测量模型 | 第71-72页 |
| 3.4 基于四元数的INS/GNSS组合导航非线性滤波算法 | 第72-84页 |
| 3.4.1 INS/GNSS组合导航EKF滤波算法 | 第72-75页 |
| 3.4.2 INS/GNSS组合导航UKF滤波算法 | 第75-79页 |
| 3.4.3 INS/GNSS组合导航UPF滤波算法 | 第79-80页 |
| 3.4.4 仿真验证 | 第80-84页 |
| 3.5 基于残差序列的AUPF滤波算法应用于INS/GNSS组合导航 | 第84-89页 |
| 3.5.1 基于新息的自适应卡尔曼滤波 | 第85页 |
| 3.5.2 基于残差序列的AUPF算法 | 第85-87页 |
| 3.5.3 仿真验证 | 第87-89页 |
| 3.6 本章小结 | 第89-90页 |
| 第4章 USV组合导航系统变分贝叶斯鲁棒自适应估计 | 第90-113页 |
| 4.1 引言 | 第90页 |
| 4.2 变分贝叶斯噪声方差自适应估计滤波 | 第90-97页 |
| 4.2.1 量测噪声方差未知的最优贝叶斯后验估计 | 第90-91页 |
| 4.2.2 逆伽马分布 | 第91-92页 |
| 4.2.3 量测噪声方差未知的自适应变分贝叶斯滤波 | 第92-95页 |
| 4.2.4 仿真验证 | 第95-97页 |
| 4.3 变分贝叶斯噪声协方差自适应估计非线性卡尔曼滤波 | 第97-103页 |
| 4.3.1 基于高斯分布假设的非线性系统变分贝叶斯估计滤波 | 第97-101页 |
| 4.3.2 变分贝叶斯噪声协方差自适应无迹卡尔曼滤波 | 第101-102页 |
| 4.3.3 仿真验证 | 第102-103页 |
| 4.4 基于Huber估计的鲁棒自适应变分贝叶斯无迹卡尔曼滤波器设计 | 第103-112页 |
| 4.4.1 基于Huber估计的鲁棒卡尔曼滤波 | 第103-105页 |
| 4.4.2 基于Huber估计的变分贝叶斯鲁棒自适应无迹卡尔曼滤波 | 第105-108页 |
| 4.4.3 仿真验证 | 第108-112页 |
| 4.5 本章小结 | 第112-113页 |
| 第5章 基于观测器理论的USV导航系统状态估计 | 第113-148页 |
| 5.1 引言 | 第113页 |
| 5.2 非线性内反馈级联系统观测器设计 | 第113-124页 |
| 5.2.1 具有陀螺仪偏差估计的非线性姿态观测器设计 | 第115-119页 |
| 5.2.2 基于地磁传感器辅助的姿态观测器设计 | 第119页 |
| 5.2.3 线运动观测器设计 | 第119-124页 |
| 5.3 具有高程约束和时变增益的USV导航系统非线性观测器设计 | 第124-131页 |
| 5.3.1 具有时变增益的姿态观测器设计 | 第125页 |
| 5.3.2 具有高程约束和时变增益的线运动观测器设计 | 第125-126页 |
| 5.3.3 稳定性分析 | 第126-131页 |
| 5.4 基于非线性观测器的自适应海浪滤波设计 | 第131-141页 |
| 5.4.1 一阶波浪力运动模型 | 第133页 |
| 5.4.2 海浪遭遇频率估计 | 第133-135页 |
| 5.4.3 采用切换增益的海浪遭遇频率估计 | 第135-137页 |
| 5.4.4 自适应海浪滤波观测器 | 第137-141页 |
| 5.5 仿真验证 | 第141-147页 |
| 5.6 本章小结 | 第147-148页 |
| 结论 | 第148-151页 |
| 参考文献 | 第151-161页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第161-162页 |
| 致谢 | 第162-163页 |
| 附录 四元数运算 | 第163-164页 |
