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运动母船回收AUV过程中数据融合方法研究

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运动母船回收AUV过程中数据融合方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第1章 绪论第11-20页
  · 引言第11-12页
  · 回收AUV的研究现状与发展第12-14页
    · 国外研究情况第12-14页
    · 国内研究情况第14页
  · 回收AUV过程中多传感器数据融合简介第14-18页
    · 多传感器数据融合研究现状第14-16页
    · 数据融合研究背景以及应用意义第16-18页
  · 本文的主要研究内容和组织结构第18-20页
第2章 回收AUV过程中数据融合系统设计第20-32页
  · 引言第20页
  · 运动母船回收AUV系统方案设计第20-21页
    · 设计的出发点第20页
    · 回收方案设计第20-21页
  · 水下回收过程中AUV感知系统构成第21-24页
    · 水下定位传感器第21-22页
    · 陀螺罗经仪OCTANS第22-23页
    · 单目视觉传感器第23页
    · 水下测高声纳传感器第23-24页
  · 回收AUV过程中融合定位系统设计第24-31页
    · 整体设计思想第25页
    · 自动寻的阶段定位系统设计第25页
    · 精确对接回收阶段定位系统设计第25-31页
  · 本章小结第31-32页
第3章 回收AUV过程中融合数据预处理第32-42页
  · 引言第32页
  · 多传感器融合数据预处理第32-38页
    · 异常数据处理的几种方法第32-33页
    · 自适应滤波算法第33-35页
    · 融合过程中数据配准第35-38页
  · 坐标计算第38-41页
    · 几种坐标的定义第38-40页
    · 坐标转换与坐标计算第40-41页
  · 本章小结第41-42页
第4章 适用于回收AUV过程中数据融合方法研究第42-55页
  · 引言第42页
  · 多传感器数据融合算法研究第42-43页
  · 回收过程中AUV导航定位数据融合算法研究第43-50页
    · 加权平均融合算法第43-45页
    · 传统卡尔曼融合滤波算法第45-47页
    · 扩展卡尔曼滤波算法研究第47-48页
    · 无味卡尔曼滤波融合算法研究第48-50页
  · 数据融合算法在回收AUV过程中的应用第50-54页
    · 状态方程的建立第51-53页
    · 观测方程的建立第53-54页
  · 本章小结第54-55页
第5章 数据融合方法在回收AUV过程中的试验验证第55-68页
  · 引言第55页
  · 回收AUV过程自动寻的阶段融合算法试验验证第55-60页
    · 扩展卡尔曼融合算法实现第55-56页
    · 仿真结果第56-57页
    · 无味卡尔曼融合算法实现第57-58页
    · 仿真结果第58-59页
    · 仿真结果比较分析第59-60页
  · 回收AUV过程精确对接阶段试验验证第60-61页
    · 加权平均融合算法实现第60页
    · 加权平均融合算法流程图第60-61页
    · 仿真结果与分析第61页
  · 回收AUV过程中回收系统试验验证第61-66页
    · 综合试验仿真结果第61-66页
    · 试验仿真分析第66页
  · 本章小结第66-68页
结论第68-70页
参考文献第70-74页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第74-75页
致谢第75页

本篇论文共75页,点击这进入下载页面
 
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