| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究目的及意义 | 第10页 |
| 1.2 重力测量仪器国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 重力辅助导航国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 水下重力测量数据处理方法研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4.1 滤波方法 | 第13页 |
| 1.4.2 重力数据改正算法 | 第13-14页 |
| 1.4.3 运动测量信息处理方法 | 第14页 |
| 1.5 本文的主要内容 | 第14-16页 |
| 1.6 本章小结 | 第16-18页 |
| 第二章 重力敏感器长期随机漂移误差建模及补偿方法研究 | 第18-40页 |
| 2.1 基于高阶时间序列建模的重力仪长期漂移建模方法研究 | 第18-21页 |
| 2.1.1 自回归模型基础理论 | 第18-19页 |
| 2.1.2 建模数据预处理 | 第19页 |
| 2.1.2.1 平稳性检验 | 第19页 |
| 2.1.2.2 零均值检验 | 第19页 |
| 2.1.3 模型参数估计 | 第19-20页 |
| 2.1.4 模型结构识别和定阶方法 | 第20-21页 |
| 2.2 基于卡尔曼滤波算法的重力敏感器长期漂移误差补偿方法研究 | 第21-27页 |
| 2.2.1 卡尔曼滤波算法 | 第21-23页 |
| 2.2.2 卡尔曼滤波方法仿真 | 第23-24页 |
| 2.2.3 基于卡尔曼滤波算法的重力敏感器长期漂移时序建模及补偿试验 | 第24-27页 |
| 2.3 基于神经网络的重力仪长期漂移建模及补偿方法研究 | 第27-37页 |
| 2.3.1 径向基函数神经网络 | 第27-31页 |
| 2.3.1.1 RBF神经网络的网络结构 | 第28-29页 |
| 2.3.1.2 RBF神经网络的学习算法 | 第29-31页 |
| 2.3.2 重力敏感器长期随机漂移误差建模试验 | 第31-34页 |
| 2.3.2.1 网络设计 | 第31-32页 |
| 2.3.2.2 网络训练 | 第32页 |
| 2.3.2.3 散布常数的选择与网络测试 | 第32-34页 |
| 2.3.3 基于时间序列参数特征的多输入改进型建模及补偿方法 | 第34-37页 |
| 2.3.3.1 网络训练 | 第34-35页 |
| 2.3.3.2 网络测试 | 第35-36页 |
| 2.3.3.3 重力敏感器长期随机漂移误差补偿结果对比分析 | 第36-37页 |
| 2.4 本章小结 | 第37-40页 |
| 第三章 水下动态重力测量数据滤波方法研究 | 第40-54页 |
| 3.1 基于RBF神经网络的滤波方法研究 | 第40-45页 |
| 3.1.1 基于径向基函数神经网络的非线性自适应滤波器 | 第40-41页 |
| 3.1.1.1 用于自适应滤波的径向基函数神经网络 | 第40-41页 |
| 3.1.1.2 基于径向基函数神经网络的非线性自适应滤波器 | 第41页 |
| 3.1.2 非线性系统仿真 | 第41-42页 |
| 3.1.3 重力动态测量数据滤波预处理试验 | 第42-45页 |
| 3.1.3.1 自适应滤波器网络训练 | 第42-43页 |
| 3.1.3.2 自适应滤波器滤波预处理试验 | 第43-45页 |
| 3.2 水下动态重力测量数据实时滤波方法研究 | 第45-52页 |
| 3.2.1 基于RLS算法的在线建模方法 | 第45-47页 |
| 3.2.2 实时滤波器的选择 | 第47-48页 |
| 3.2.3 H∞滤波算法 | 第48-49页 |
| 3.2.4 H∞滤波仿真试验 | 第49页 |
| 3.2.5 重力动态数据在线建模与实时滤波试验 | 第49-52页 |
| 3.3 本章小结 | 第52-54页 |
| 第四章 DVL测量数据处理方法研究 | 第54-66页 |
| 4.1 多普勒计程仪测速工作原理 | 第54-56页 |
| 4.1.1 多普勒计程仪测速原理 | 第54-55页 |
| 4.1.2 多普勒计程仪测速计算 | 第55-56页 |
| 4.2 多普勒计程仪速度测量误差分析 | 第56-59页 |
| 4.2.1 一体化误差分析及补偿 | 第56-58页 |
| 4.2.1.1 多普勒计程仪安装误差 | 第56-57页 |
| 4.2.1.2 一体化误差校正 | 第57-58页 |
| 4.2.2 多普勒计程仪测速误差 | 第58-59页 |
| 4.2.2.1 多普勒计程仪刻度因子误差分析 | 第58-59页 |
| 4.2.2.2 多普勒计程仪测速误差模型 | 第59页 |
| 4.3 多普勒计程仪随机测量误差补偿方法研究 | 第59-65页 |
| 4.3.1 自适应卡尔曼滤波器 | 第60-61页 |
| 4.3.2 突变噪声及其检测方法 | 第61-62页 |
| 4.3.2.1 多普勒计程仪速度突变分析 | 第61页 |
| 4.3.2.2 多普勒计程仪速度保持算法 | 第61-62页 |
| 4.3.3 仿真试验 | 第62-65页 |
| 4.3.3.1 仿真条件设置 | 第62页 |
| 4.3.3.2 仿真结果及分析 | 第62-65页 |
| 4.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 水下重力测量数据改正算法 | 第66-76页 |
| 5.1 厄特弗斯改正 | 第66-70页 |
| 5.1.1 改正计算模型 | 第66页 |
| 5.1.2 误差分析 | 第66-68页 |
| 5.1.3 近似计算模型与严密计算模型对比分析 | 第68-70页 |
| 5.2 干扰加速度改正 | 第70-74页 |
| 5.2.1 干扰加速度分析 | 第70-71页 |
| 5.2.2 水平加速度改正 | 第71页 |
| 5.2.3 垂直加速度改正 | 第71-74页 |
| 5.2.3.1 高频垂直加速度改正 | 第72-73页 |
| 5.2.3.2 低频垂直加速度改正 | 第73-74页 |
| 5.3 水下航行深度改正 | 第74-75页 |
| 5.3.1 自由空间改正 | 第74页 |
| 5.3.2 层间改正 | 第74-75页 |
| 5.4 本章小结 | 第75-76页 |
| 第六章 基于海上实测重力数据的验证试验 | 第76-84页 |
| 6.1 重力数据处理流程 | 第76页 |
| 6.2 重复测线验证试验 | 第76-79页 |
| 6.3 交叉点重复性验证试验 | 第79-82页 |
| 6.4 本章小结 | 第82-84页 |
| 第七章 总结与展望 | 第84-86页 |
| 7.1 总结 | 第84-85页 |
| 7.2 展望 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-92页 |
| 攻读硕士学位期间科研成果 | 第92页 |
