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多AUV协同导航定位算法研究与性能分析

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第10-19页
    1.1 课题研究的背景及意义第10-12页
    1.2 国内外研究现状第12-17页
        1.2.1 国外AUV的研究现状第12-15页
        1.2.2 国内AUV的研究现状第15-17页
    1.3 论文的结构安排第17-18页
    1.4 本章小结第18-19页
第2章 多AUV协同导航的相关基础第19-31页
    2.1 多AUV协同导航中常用的导航传感器第19-21页
    2.2 水下通信技术第21-25页
        2.2.1 水下无线电通信第22-23页
        2.2.2 水下光学通信第23-24页
        2.2.3 水声通信第24-25页
    2.3AUV的水下导航定位技术第25-30页
        2.3.1 航位推算和惯性导航第25-26页
        2.3.2 地球物理导航第26-27页
        2.3.3 声学导航第27-30页
    2.4 本章小结第30-31页
第3章 多AUV协同导航的基本原理及数学模型第31-41页
    3.1 多AUV协同导航基本原理第31-33页
    3.2 多AUV协同导航网络结构特征及改进第33-35页
        3.2.1 多AUV协同导航的网络结构特征第33-34页
        3.2.2 多AUV协同导航网络结构的改进第34-35页
    3.3 多AUV协同导航的数学模型第35-40页
        3.3.1 多AUV协同导航的运动模型第35-38页
        3.3.2 多AUV协同导航的量测模型第38-40页
    3.4 本章小结第40-41页
第4章 多AUV协同导航算法基本原理及改进第41-80页
    4.1 卡尔曼滤波基本框架第41-44页
    4.2 基于泰勒级数近似的协同导航算法第44-52页
        4.2.1 泰勒级数近似及扩展卡尔曼滤波原理第44-47页
        4.2.2 基于EKF的协同导航算法第47-48页
        4.2.3 基于迭代EKF(iterated EKF,IEKF)的协同导航算法第48-49页
        4.2.4 算法仿真及性能分析第49-52页
    4.3 基于确定采样的协同导航算法第52-68页
        4.3.1 基于无迹变换的协同导航算法第53-59页
        4.3.2 基于Stirling多项式差值近似的协同导航算法第59-66页
        4.3.3 算法仿真及性能分析第66-68页
    4.4 基于蒙特卡罗近似的协同导航算法第68-78页
        4.4.1 蒙特卡罗近似及粒子滤波原理第69-72页
        4.4.2 基于粒子滤波的协同导航算法第72-74页
        4.4.3 基于UKF改进的粒子滤波协同导航算法第74-76页
        4.4.4 算法仿真及性能分析第76-78页
    4.5 本章小结第78-80页
第5章 协同定位算法对比及性能分析第80-92页
    5.1 不同近似算法对协同导航定位性能影响的分析第80-82页
    5.2 不同观测噪声对协同导航定位性能影响的分析第82-86页
    5.3 不同更新频率对协同导航定位性能影响的分析第86-90页
    5.4 本章小结第90-92页
结论第92-94页
参考文献第94-100页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的研究成果第100-102页
致谢第102页

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