基于前视声纳的水下无人航行器自导技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 选题目的及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 水下无人航行器自导技术研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 水下目标检测识别研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 水下无人航行器导引研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 技术难点 | 第16-17页 |
| 1.4 本文研究内容及安排 | 第17-20页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4.2 章节安排 | 第18-20页 |
| 第2章 前视声纳成像 | 第20-29页 |
| 2.1 前视声纳成像原理 | 第20-23页 |
| 2.2 声纳图像类型及其统计特性 | 第23-27页 |
| 2.3 目标在前视声纳图像中的特点 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小节 | 第28-29页 |
| 第3章 声纳图像的预处理 | 第29-38页 |
| 3.1 灰度变换 | 第29-30页 |
| 3.2 图像滤波 | 第30-34页 |
| 3.2.1 图像去噪评价标准 | 第30-31页 |
| 3.2.2 声纳图像滤波 | 第31-34页 |
| 3.3 实验与结果分析 | 第34-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 前视声纳目标检测识别 | 第38-60页 |
| 4.1 基于模板匹配的多目标检测方法 | 第38-43页 |
| 4.1.1 检测方法对比及选择 | 第38-40页 |
| 4.1.2 单帧图像模板匹配 | 第40-42页 |
| 4.1.3 图像序列目标检测 | 第42-43页 |
| 4.2 基于聚类的目标分割 | 第43-50页 |
| 4.2.1 聚类分割原理 | 第43-44页 |
| 4.2.2 K-means分割 | 第44-46页 |
| 4.2.3 改进Otsu分割 | 第46-50页 |
| 4.3 基于轮廓信息的目标初步筛选 | 第50-52页 |
| 4.4 目标特征提取识别 | 第52-57页 |
| 4.4.1 特征的分类及确定 | 第52-55页 |
| 4.4.2 基于不变矩的水下目标识别 | 第55-57页 |
| 4.5 实验与湖试 | 第57-59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 水下无人航行器导引仿真 | 第60-72页 |
| 5.1 航行器导引原理 | 第60页 |
| 5.2 航向控制器组成 | 第60-67页 |
| 5.2.1 航向控制输入 | 第61-62页 |
| 5.2.2 控制环节 | 第62-63页 |
| 5.2.3 执行机构 | 第63-64页 |
| 5.2.4 控制对象 | 第64-66页 |
| 5.2.5 海洋环境干扰 | 第66-67页 |
| 5.3 航向控制器的设计与仿真 | 第67-71页 |
| 5.3.1 航向控制数学模型 | 第67页 |
| 5.3.2 航向控制仿真 | 第67-71页 |
| 5.4 本章小节 | 第71-72页 |
| 第6章 总结及展望 | 第72-74页 |
| 6.1 全文总结 | 第72页 |
| 6.2 展望 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 学术论文和科研成果目录 | 第80页 |
