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滚动时域估计及其在多UUV协同定位中的应用

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第11-23页
    1.1 课题的意义和目的第11-12页
    1.2 国内外关键技术研究现状第12-20页
        1.2.1 协同定位信息融合技术第12-14页
        1.2.2 水声通信约束及其误差修正第14-16页
        1.2.3 UUV姿态估计技术第16-19页
        1.2.4 滚动时域估计研究现状第19-20页
    1.3 本文研究内容第20-23页
第2章 滚动时域估计及其稳定性分析第23-41页
    2.1 滚动时域估计第23-32页
        2.1.1 全信息最优估计第23-26页
        2.1.2 滚动时域估计原理第26-28页
        2.1.3 MHE问题求解方法第28-32页
    2.2 MHE与Kalman滤波的关系第32-37页
        2.2.1 Kalman滤波原理第32-33页
        2.2.2 MHE与Kalman滤波的等效性第33-37页
    2.3 MHE稳定性分析第37-40页
    2.4 本章小结第40-41页
第3章 滚动时域估计在多UUV协同定位中的应用第41-63页
    3.1 多UUV协同定位技术第41-50页
        3.1.1 多UUV协同定位技术第42-44页
        3.1.2 多UUV协同定位中的传感器描述第44-46页
        3.1.3 多UUV协同定位可观测性分析第46-50页
    3.2 基于CEKF的多UUV协同定位算法第50-54页
    3.3 MHE在多UUV协同定位中的应用第54-59页
        3.3.1 无量测更新阶段UKF协同定位第54-57页
        3.3.2 量测更新阶段MHE协同定位第57-59页
    3.4 仿真验证第59-62页
    3.5 本章小结第62-63页
第4章 考虑水声通信约束的多UUV协同定位第63-81页
    4.1 基于DEKF的通信延迟、丢包处理方法第64-70页
        4.1.1 水声通信延迟、丢包数学模型第64-68页
        4.1.2 DEKF滤波原理及过程第68-70页
    4.2 基于DMHE的通信延迟、丢包处理方法第70-76页
        4.2.1 DMHE性能指标函数第70-73页
        4.2.2 求解延迟DMHE问题方法第73-76页
    4.3 仿真验证第76-79页
    4.4 本章小结第79-81页
第5章 基于MHE的UUV姿态估计第81-107页
    5.1 UUV姿态估计第81-88页
        5.1.1 UUV姿态估计基本原理第81-84页
        5.1.2 基于QKF的姿态估计算法第84-88页
    5.2 状态约束容积滤波技术第88-96页
        5.2.1 Spherical-Radial Cubature准则第89-91页
        5.2.2 CKF滤波算法第91-93页
        5.2.3 CCKF滤波算法第93-96页
    5.3 基于CMHE的UUV姿态估计第96-103页
        5.3.1 状态方程及量测方程第96-98页
        5.3.2 基于CMHE的UUV姿态估计第98-101页
        5.3.3 四元数规范化约束CMHE求解第101-103页
    5.4 仿真验证第103-106页
    5.5 本章小结第106-107页
第6章 基于TQ分解的CMHE求解方法第107-141页
    6.1 基于CMHE的多UUV协同定位第107-113页
        6.1.1 多UUV协同定位中的状态约束第107-108页
        6.1.2 基于积极集的约束QP问题描述第108-110页
        6.1.3 分块矩阵的TQ分解第110-113页
    6.2 KKT分块矩阵方程状态约束更新流程第113-135页
        6.2.1 矩阵计算第113-116页
        6.2.2 状态约束KKT分块矩阵更新第116-135页
    6.3 仿真验证第135-139页
    6.4 本章小结第139-141页
结论第141-143页
参考文献第143-155页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第155-156页
致谢第156页

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