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无人水下航行器协同目标跟踪方法研究

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第11-20页
    1.1 课题研究的背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-18页
        1.2.1 UUV目标跟踪研究概述第12页
        1.2.2 目标状态估计方法研究现状第12-16页
        1.2.3 多跟踪平台协同目标跟踪研究现状第16-17页
        1.2.4 UUV目标跟踪控制技术研究现状第17-18页
    1.3 论文研究内容和研究方法第18页
    1.4 论文组织结构第18-20页
第2章 目标跟踪问题分析与建模第20-28页
    2.1 引言第20页
    2.2 目标跟踪问题分析第20-22页
        2.2.1 目标跟踪的定义第20-21页
        2.2.2 目标跟踪关键因素第21-22页
        2.2.3 跟踪问题求解框架第22页
    2.3 目标跟踪系统数学建模第22-27页
        2.3.1 航行器模型第22-24页
        2.3.2 传感器模型第24-25页
        2.3.3 机动目标模型第25-27页
    2.4 本章小结第27-28页
第3章 基于贝叶斯理论的单目标状态估计方法研究第28-42页
    3.1 引言第28页
    3.2 贝叶斯滤波原理第28-29页
    3.3 线性系统的单目标KF状态估计方法设计第29页
    3.4 非线性系统的单目标状态估计方法设计第29-34页
        3.4.1 基于EKF的单目标状态估计方法设计第30-31页
        3.4.2 基于UKF的单目标状态估计方法设计第31-33页
        3.4.3 基于PF的单目标状态估计方法设计第33-34页
    3.5 多跟踪平台协同目标状态估计第34-36页
    3.6 单目标状态估计方法仿真实验验证第36-41页
        3.6.1 线性系统单目标状态估计仿真第36-38页
        3.6.2 非线性系统单目标状态估计仿真第38-39页
        3.6.3 多跟踪平台协同目标状态估计仿真第39-41页
    3.7 本章小结第41-42页
第4章 基于随机集的多目标状态估计方法研究第42-58页
    4.1 引言第42页
    4.2 随机有限集理论第42-44页
        4.2.1 随机有限集定义第42页
        4.2.2 基于随机集的多目标跟踪问题模型第42-44页
    4.3 基于随机集的PHD滤波方法研究第44-47页
        4.3.1 随机集的Bayes估计第44页
        4.3.2 PHD滤波算法推导第44-45页
        4.3.3 基于SMC方法的PHD滤波实现第45-47页
    4.4 基于随机集的CPHD滤波算法研究第47-50页
        4.4.1 CPHD滤波算法推导第47-49页
        4.4.2 基于SMC方法的CPHD滤波实现第49-50页
    4.5 多目标状态提取方法研究第50-53页
        4.5.1 k-means聚类算法第50-52页
        4.5.2 M-EAP状态提取方法第52-53页
    4.6 随机集状态估计性能评价方法第53-54页
    4.7 多目标状态估计仿真实验验证第54-56页
    4.8 本章小结第56-58页
第5章 UUV跟踪运动控制方法研究第58-67页
    5.1 引言第58页
    5.2 UUV跟踪运动控制算法第58-63页
        5.2.1 基于反步法的控制器设计第58-61页
        5.2.2 CB导引策略第61-63页
    5.3 跟踪控制算法仿真实验验证第63-66页
    5.4 本章小结第66-67页
第6章 目标跟踪模拟试验系统构建与试验验证第67-76页
    6.1 引言第67页
    6.2 目标跟踪模拟试验系统构建第67-71页
        6.2.1 六自由度运动仿真平台第67-69页
        6.2.2 目标测量传感器系统第69-71页
    6.3 目标跟踪试验验证第71-75页
        6.3.1 多目标状态估计试验第71-72页
        6.3.2 跟踪运动控制试验第72-75页
    6.4 本章小结第75-76页
结论第76-77页
参考文献第77-82页
攻读硕士学位期间发表论文和取得的科研成果第82-83页
致谢第83页

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