| 摘要 | 第1-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·本课题国内外的研究现状 | 第12-16页 |
| ·目标探测技术 | 第13页 |
| ·信息融合技术 | 第13-15页 |
| ·航迹规划方法 | 第15-16页 |
| ·本课题的研究背景和意义 | 第16-17页 |
| ·论文的主要工作和内容安排 | 第17-18页 |
| 第二章 多传感器信息融合技术与 AUV 航迹规划方法 | 第18-35页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·多传感器信息融合技术 | 第18-29页 |
| ·AUV 多传感器系统 | 第18页 |
| ·多传感器信息融合的层次 | 第18-20页 |
| ·信息融合算法 | 第20-29页 |
| ·AUV 航迹规划方法 | 第29-34页 |
| ·AUV 航迹规划问题的分类 | 第29-30页 |
| ·AUV 航迹规划问题的实现 | 第30页 |
| ·传统和智能航迹规划方法 | 第30-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 双传感器阵纯方位信息融合 | 第35-48页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·双传感器阵纯方位信息融合模型 | 第35-37页 |
| ·模型可观测性分析 | 第37-40页 |
| ·扩展卡尔曼滤波算法 | 第40-41页 |
| ·无迹卡尔曼滤波算法 | 第41-42页 |
| ·信息融合仿真与结果分析 | 第42-47页 |
| ·采样周期 t 对滤波结果的影响 | 第43-44页 |
| ·测量误差对滤波效果的影响 | 第44-45页 |
| ·两种滤波算法对模型精度的影响 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 改进并行遗传算法在 AUV 航迹规划上的应用 | 第48-65页 |
| ·遗传算法的改进 | 第48-54页 |
| ·环境表示 | 第48-49页 |
| ·编码 | 第49页 |
| ·初始种群的生成 | 第49-50页 |
| ·遗传算子操作 | 第50-51页 |
| ·适应度函数定义 | 第51-53页 |
| ·优化准则终止条件 | 第53页 |
| ·基于改进遗传算法的 AUV 航迹规划算法 | 第53-54页 |
| ·改进遗传算法的并行化研究 | 第54-60页 |
| ·典型的遗传算法并行化途径 | 第54-56页 |
| ·一种改进的混合并行遗传算法模型 | 第56-57页 |
| ·混合并行遗传算法的实现 | 第57-60页 |
| ·算法仿真与结果分析 | 第60-64页 |
| ·软件环境 | 第60页 |
| ·硬件环境 | 第60页 |
| ·实验结果与分析 | 第60-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 虚拟试验系统中综合仿真与结果分析 | 第65-74页 |
| ·虚拟试验概述 | 第65页 |
| ·AUV 虚拟试验系统介绍 | 第65-68页 |
| ·系统构成 | 第65-67页 |
| ·Tilepro64 多核处理器简介 | 第67-68页 |
| ·综合仿真与结果分析 | 第68-73页 |
| ·已知环境 | 第69-70页 |
| ·局部已知环境 | 第70-71页 |
| ·未知环境 | 第71-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 结束语 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第82页 |