| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.2 多AUV研究现状 | 第10-20页 |
| 1.2.1 多AUV国内外的应用研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 多AUV协同导航方法研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.3 多AUV协同导航定位算法的研究现状 | 第18-20页 |
| 1.3 本文主要研究内容及工作安排 | 第20-22页 |
| 第2章 多AUV协同导航定位系统设计 | 第22-32页 |
| 2.1 水下航行器导航结构 | 第22-24页 |
| 2.2 领航者的组合校正系统 | 第24-25页 |
| 2.3 主从式多AUV协同导航定位原理 | 第25-30页 |
| 2.3.1 单领航者多AUV协同导航 | 第25-28页 |
| 2.3.2 多领航者多AUV协同导航 | 第28-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 多AUV协同导航的可观测性分析 | 第32-44页 |
| 3.1 可观测性分析的必要性 | 第32页 |
| 3.2 系统可观测性理论 | 第32-34页 |
| 3.2.1 线性系统的可观测性理论[59] | 第32-33页 |
| 3.2.2 非线性系统局部可观测性理论[60] | 第33-34页 |
| 3.3 单领航者协同导航系统的可观测性分析 | 第34-35页 |
| 3.4 海流影响下单领航者协同导航系统的可观测性分析 | 第35-38页 |
| 3.5 仿真验证 | 第38-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于卡尔曼滤波的多AUV协同导航定位算法 | 第44-64页 |
| 4.1 标准卡尔曼滤波算法 | 第44-45页 |
| 4.2 基于EKF的多AUV协同导航定位算法 | 第45-47页 |
| 4.3 基于UKF的多AUV协同导航定位算法 | 第47-53页 |
| 4.3.1 无迹卡尔曼滤波基本原理 | 第47-50页 |
| 4.3.2 无迹卡尔曼滤波算法的实现 | 第50-53页 |
| 4.4 基于CKF的多AUV协同导航定位算法 | 第53-59页 |
| 4.4.1 容积卡尔曼相关规则[62] | 第53-56页 |
| 4.4.2 容积卡尔曼滤波原理 | 第56-57页 |
| 4.4.3 容积卡尔曼滤波算法的实现 | 第57-59页 |
| 4.5 三种滤波算法比较 | 第59页 |
| 4.6 仿真验证 | 第59-62页 |
| 4.7 本章小结 | 第62-64页 |
| 第5章 海流影响下多AUV协同导航滤波算法 | 第64-72页 |
| 5.1 一种基于蚁群与CKF相结合的多AUV协同导航算法 | 第64-65页 |
| 5.2 算法的实现 | 第65-68页 |
| 5.3 海流影响下协同定位系统的稳定性分析 | 第68-69页 |
| 5.4 仿真验证 | 第69-71页 |
| 5.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 结论 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及取得的科研成果 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |