| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| ·课题的研究目的和意义 | 第11页 |
| ·动力定位系统的组成 | 第11-12页 |
| ·信息融合的分类 | 第12-17页 |
| ·多源信息融合的定义与结构 | 第12-14页 |
| ·最优状态估计的闭合解－递归贝叶斯 | 第14-15页 |
| ·递归贝叶斯的渐近假设条件 | 第15-17页 |
| ·信息融合的当今发展现状 | 第17-18页 |
| ·信息融合应用的国外发展现状 | 第17-18页 |
| ·信息融合技术的国内发展现状 | 第18页 |
| ·数据融合在动力定位系统中的应用 | 第18页 |
| ·论文的主要内容 | 第18-20页 |
| 第2章 建立船舶模型和传感器观测模型 | 第20-40页 |
| ·船舶运动模型的建立 | 第20-22页 |
| ·船舶的低频运动模型 | 第20-22页 |
| ·船舶的高频运动模型 | 第22页 |
| ·海洋环境的载荷模型 | 第22-25页 |
| ·海浪的模型 | 第22-23页 |
| ·海流的模型 | 第23-24页 |
| ·海风的模型 | 第24-25页 |
| ·动力定位船舶常用的位置测量系统 | 第25-33页 |
| ·张紧索位置测量系统 | 第25-28页 |
| ·水声定位系统 | 第28-31页 |
| ·DGPS 卫星定位系统 | 第31-33页 |
| ·模型验证 | 第33-38页 |
| ·船舶模型的仿真 | 第33-35页 |
| ·海风、海浪、海流模型的仿真 | 第35-36页 |
| ·张紧索测量系统的模型仿真 | 第36-37页 |
| ·水声测量系统的模型仿真 | 第37页 |
| ·差分全球定位系统的模型仿真 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第3章 船舶位置测量系统的多传感器非线性滤波算法 | 第40-52页 |
| ·Bayes 最优估计 | 第40-41页 |
| ·扩展卡尔曼滤波 | 第41-44页 |
| ·EKF 的非线性变换 | 第41-43页 |
| ·EKF 计算过程及其瑕疵 | 第43-44页 |
| ·中心差分 Kalman 滤波 | 第44-46页 |
| ·中心差分变换 | 第44-45页 |
| ·中心差分滤波步骤 | 第45-46页 |
| ·无迹卡尔曼滤波 | 第46-47页 |
| ·求容积卡尔曼滤波 | 第47-50页 |
| ·CKF 的基本原理 | 第48-49页 |
| ·CKF 的计算步骤 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第4章 位置测量系统的非线性滤波算法仿真 | 第52-76页 |
| ·船舶位置测量系统的非线性滤波 | 第52页 |
| ·仿真环境的建立 | 第52页 |
| ·运用 CDKF 的船舶位置测量系统非线性滤波器的算法仿真 | 第52-55页 |
| ·运用 CDKF 的 DGPS 滤波器仿真 | 第52-53页 |
| ·运用 CDKF 的水声滤波器仿真 | 第53-54页 |
| ·运用 CDKF 的张紧索滤波器仿真 | 第54-55页 |
| ·运用 UKF 的船舶位置测量系统非线性滤波器的算法仿真 | 第55-59页 |
| ·运用 UKF 的 DGPS 滤波器仿真 | 第55-57页 |
| ·运用 UKF 的水声滤波器仿真 | 第57-58页 |
| ·运用 UKF 的张紧索滤波器仿真 | 第58-59页 |
| ·运用 CKF 的船舶位置测量系统的非线性滤波器算法仿真 | 第59-62页 |
| ·运用 CKF 的 DGPS 滤波器仿真 | 第59-60页 |
| ·运用 CKF 的水声滤波器仿真 | 第60-61页 |
| ·运用 CKF 的张紧索滤波器仿真 | 第61-62页 |
| ·对比仿真 | 第62-75页 |
| ·CDKF 与 UKF 仿真效果对比 | 第62-68页 |
| ·UKF 与 CKF 仿真效果对比 | 第68-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第5章 位置测量系统的多级式数据融合 | 第76-88页 |
| ·级联式卡尔曼滤波 | 第76-79页 |
| ·集中式卡尔曼滤波 | 第76-77页 |
| ·分布式卡尔曼滤波 | 第77-78页 |
| ·联合卡尔曼滤波 | 第78-79页 |
| ·多级式数据融合算法 | 第79-81页 |
| ·具有全反馈的多级式融合算法 | 第79-81页 |
| ·无反馈的多级式数据融合算法 | 第81页 |
| ·多级式融合算法在动力定位的应用 | 第81-84页 |
| ·系统状态方程的建立 | 第82页 |
| ·各传感器的量测方程的建立 | 第82页 |
| ·局部滤波器-求容积卡尔曼滤波器的设计 | 第82-84页 |
| ·主滤波器的信息处理 | 第84页 |
| ·多级式融合算法应用的仿真验证 | 第84-87页 |
| ·本章小结 | 第87-88页 |
| 结论 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-93页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第93-94页 |
| 致谢 | 第94页 |
