基于分散式增广信息滤波的多艇协同导航
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·无人水面艇概述 | 第11-12页 |
| ·协同导航的研究背景和意义 | 第12-13页 |
| ·分散式协同导航的发展概况 | 第13-17页 |
| ·分散式协同导航的研究现状 | 第13-14页 |
| ·数据融合结构分类 | 第14-16页 |
| ·分散式协同导航算法分类 | 第16-17页 |
| ·增广信息滤波及马尔科夫随机场 | 第17页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第2章 无人艇协同导航建模的基础理论 | 第19-29页 |
| ·多无人艇协同导航特征分析 | 第19-20页 |
| ·水面系统常用坐标系 | 第20页 |
| ·内部传感器描述 | 第20-21页 |
| ·外部传感器描述 | 第21-22页 |
| ·测距传感器描述 | 第22-23页 |
| ·协同导航建模的基础理论 | 第23-25页 |
| ·运动方程的建立 | 第23-24页 |
| ·观测方程的建立 | 第24-25页 |
| ·一般滤波估计理论 | 第25-28页 |
| ·卡尔曼滤波理论 | 第25-27页 |
| ·非线性问题近似线性化处理 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 协同导航增广信息滤波设计 | 第29-42页 |
| ·协同导航的高斯滤波 | 第29-30页 |
| ·协同导航的信息滤波 | 第30-33页 |
| ·协同导航的增广信息滤波 | 第33-35页 |
| ·基于 Cholesky 分解的状态恢复法 | 第35-38页 |
| ·均值恢复 | 第36页 |
| ·协方差恢复 | 第36-38页 |
| ·马尔科夫随机场 | 第38-41页 |
| ·马尔科夫随机场介绍 | 第38-39页 |
| ·信息矩阵与马尔科夫链的对应关系 | 第39-40页 |
| ·增广信息滤波的马尔可夫随机场 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 协同导航增广信息滤波的分散式设计 | 第42-56页 |
| ·单无人艇的局部数据融合 | 第42-45页 |
| ·单无人艇状态添加 | 第42-43页 |
| ·单无人艇观测更新 | 第43-45页 |
| ·基于 Cholesky 因子的分布式修正算法 | 第45-49页 |
| ·基于块状矩阵的 Cholesky 修正 | 第45-47页 |
| ·递增状态恢复 | 第47-48页 |
| ·基于分布式内存的递增 Cholesky 修正 | 第48-49页 |
| ·基于协同导航的分散式算法设计 | 第49-54页 |
| ·联合状态排序 | 第49-50页 |
| ·联合状态的修正与分布 | 第50-53页 |
| ·分布式递增状态恢复 | 第53页 |
| ·删除冗余信息 | 第53-54页 |
| ·分散式增广信息滤波算法框架 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 无人艇协同导航的实验仿真与算法分析 | 第56-70页 |
| ·协同导航的分散式卡尔曼滤波 | 第56-58页 |
| ·集中式卡尔曼滤波 | 第56-57页 |
| ·分散式卡尔曼滤波 | 第57-58页 |
| ·无人艇协同导航的仿真分析 | 第58-67页 |
| ·无人艇协同导航方案及仿真条件设计 | 第58-60页 |
| ·基于 EKF 的无人艇协同导航仿真分析 | 第60-62页 |
| ·基于 AIF 的无人艇协同导航仿真分析 | 第62-63页 |
| ·基于 DAIF 的无人艇协同导航仿真分析 | 第63-64页 |
| ·无人艇湖上实验数据仿真 | 第64-67页 |
| ·算法性能分析与比较 | 第67-69页 |
| ·估计精度 | 第67-68页 |
| ·计算量与通信量分析 | 第68-69页 |
| ·工作平衡性和系统稳固性 | 第69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读硕士学位期间的发表论文和取得的科研成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
