| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-30页 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外水下航行器发展现状 | 第12-22页 |
| 1.2.1 美国自主水下航行器的研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.2 其它国家自主水下航行器的研究现状 | 第16-20页 |
| 1.2.3 我国自主水下航行器研究现状 | 第20-22页 |
| 1.3 AUV组合导航系统的发展现状 | 第22-24页 |
| 1.4 AUV组合导航信息融合方法发展现状 | 第24-28页 |
| 1.4.1 信息预处理技术 | 第24-25页 |
| 1.4.2 估计理论与方法 | 第25-26页 |
| 1.4.3 多模型(MM)估计 | 第26-27页 |
| 1.4.4 联邦滤波器 | 第27-28页 |
| 1.5 论文主要研究内容 | 第28-30页 |
| 第二章 高斯和确定采样型滤波算法研究 | 第30-51页 |
| 2.1 非线性贝叶斯滤波理论 | 第30-32页 |
| 2.2 非线性变换方法 | 第32-37页 |
| 2.2.1 泰勒级数展开非线性变换 | 第32-33页 |
| 2.2.2 UT变换 | 第33-34页 |
| 2.2.3 其它确定采样型数值积分准则 | 第34-37页 |
| 2.3 高阶无味卡尔曼滤波算法 | 第37-45页 |
| 2.3.1 高阶UT变换 | 第37-40页 |
| 2.3.2 高阶无味卡尔曼滤波算法 | 第40-41页 |
| 2.3.3 高斯和-高阶无味卡尔曼滤波算法 | 第41-45页 |
| 2.4 仿真实验 | 第45-50页 |
| 2.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第三章 AUV多源导航传感器及信息预处理 | 第51-71页 |
| 3.1 引言 | 第51-52页 |
| 3.2 坐标系及参数定义 | 第52-54页 |
| 3.2.1 常用坐标系 | 第52页 |
| 3.2.2 姿态角定义 | 第52-54页 |
| 3.3 AUV组合导航传感器测量原理及误差分析 | 第54-62页 |
| 3.3.1 捷联惯性导航系统 | 第54-56页 |
| 3.3.2 多普勒计程仪 | 第56-59页 |
| 3.3.3 磁航向仪 | 第59-60页 |
| 3.3.4 地形辅助导航系统 | 第60-61页 |
| 3.3.5 动力学模型辅助导航 | 第61-62页 |
| 3.4 传感器信号降噪 | 第62-66页 |
| 3.4.1 基于小波变换的阈值滤波算法 | 第62-63页 |
| 3.4.2 经验模态分解EMD降噪方法 | 第63-66页 |
| 3.5 仿真实验 | 第66-70页 |
| 3.6 本章小结 | 第70-71页 |
| 第四章 多模型估计AUV组合导航信息融合研究 | 第71-87页 |
| 4.1 引言 | 第71-72页 |
| 4.2 多模型方法概述 | 第72-77页 |
| 4.2.1 混合系统描述 | 第72页 |
| 4.2.2 广义伪贝叶斯估计方法 | 第72-74页 |
| 4.2.3 交互式多模型(IMM)算法 | 第74-76页 |
| 4.2.4 变结构多模型估计VSMM | 第76-77页 |
| 4.3 基于期望模式修正方法的IMM算法 | 第77-79页 |
| 4.3.1 期望模式修正方法 | 第77-78页 |
| 4.3.2 EMA-IMM算法 | 第78-79页 |
| 4.4 SINS/DVL组合导航 | 第79-81页 |
| 4.5 仿真实验 | 第81-85页 |
| 4.6 本章小结 | 第85-87页 |
| 第五章 贝叶斯网络多模型估计AUV组合导航研究 | 第87-105页 |
| 5.1 引言 | 第87页 |
| 5.2 模型概率自适应交互式多模型算法 | 第87-94页 |
| 5.2.1 影响模型概率的因素分析 | 第88-89页 |
| 5.2.2 新息交互式多模型IFIMM算法 | 第89-91页 |
| 5.2.3 仿真验证 | 第91-94页 |
| 5.3 贝叶斯网络交互式多模型算法 | 第94-104页 |
| 5.3.1 贝叶斯网络 | 第94-95页 |
| 5.3.2 BN-IMM算法 | 第95-97页 |
| 5.3.3 贝叶斯网络AUV组合导航系统 | 第97-100页 |
| 5.3.4 仿真实验 | 第100-104页 |
| 5.4 本章小结 | 第104-105页 |
| 第六章 AUV组合导航联邦多模型估计信息融合方法研究 | 第105-131页 |
| 6.1 引言 | 第105-106页 |
| 6.2 AUV组合导航联邦信息融合方法 | 第106-116页 |
| 6.2.1 联邦滤波器 | 第106-108页 |
| 6.2.2 组合导航系统误差模型 | 第108-112页 |
| 6.2.3 仿真实验 | 第112-116页 |
| 6.3 联邦多模型估计信息融合算法 | 第116-125页 |
| 6.3.1 联邦多模型估计器结构 | 第116-117页 |
| 6.3.2 联邦多模型估计算法 | 第117-119页 |
| 6.3.3 AUV组合导航多模型联邦信息融合结构 | 第119-120页 |
| 6.3.4 仿真实验 | 第120-125页 |
| 6.4 跑车试验数据半物理仿真 | 第125-130页 |
| 6.5 本章小结 | 第130-131页 |
| 第七章 结论与展望 | 第131-134页 |
| 7.1 工作内容总结 | 第131-132页 |
| 7.2 本文创新成果 | 第132页 |
| 7.3 下一步工作展望 | 第132-134页 |
| 参考文献 | 第134-145页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第145-146页 |
| 致谢 | 第146页 |