水面無人艇導航技術(shù)

第1章 緒論
1.1 水面無人艇導航技術(shù)
1.1.1 水面無人艇導航技術(shù)分類
1.1.2 水面無人艇導航技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀
1.2 水面無人艇導航技術(shù)典型應用
第2章 導航技術(shù)基礎
2.1 導航坐標、導航方位與距離
2.1.1 導航坐標
2.1.2 導航方位與距離
2.2 坐標系及坐標轉(zhuǎn)換
2.2.1 導航常用坐標系
2.2.2 坐標系相互轉(zhuǎn)換
2.3 導航時間系統(tǒng)
2.3.1 世界時及其分類
2.3.2 歷書時
2.3.3 原子時
2.3.4 協(xié)調(diào)世界時
2.4 導航信息融合與濾波技術(shù)
2.4.1 卡爾曼濾波
2.4.2 擴展卡爾曼濾波
2.4.3 容積卡爾曼濾波
2.4.4 無跡卡爾曼濾波
2.4.5 粒子濾波
第3章 捷聯(lián)式慣性導航技術(shù)
3.1 捷聯(lián)式慣性導航系統(tǒng)原理
3.1.1 四元數(shù)即時修正
3.1.2 捷聯(lián)姿態(tài)矩陣計算
3.1.3 四元數(shù)歸一化
3.1.4 比力坐標轉(zhuǎn)換
3.1.5 速度即時修正
3.1.6 位置矩陣即時修正
3.1.7 姿態(tài)速率及姿態(tài)角的計算
3.1.8 位置計算
3.1.9 航向角計算
3.1.10 重力加速度計算
3.1.11 捷聯(lián)式慣性導航系統(tǒng)誤差方程
3.2 捷聯(lián)式慣性導航系統(tǒng)標定技術(shù)
3.2.1 慣性測量組件誤差模型
3.2.2 雙軸在線標定原理
3.2.3 雙軸在線標定方案設計與實現(xiàn)
3.3 捷聯(lián)式慣性導航系統(tǒng)初始對準技術(shù)
3.3.1 靜基座粗對準
3.3.2 動基座粗對準
3.3.3 靜基座捷聯(lián)羅經(jīng)對準
3.3.4 動基座捷聯(lián)羅經(jīng)對準
第4章 衛(wèi)星導航技術(shù)
4.1 衛(wèi)星導航系統(tǒng)基本原理
4.1.1 衛(wèi)星導航系統(tǒng)構(gòu)成
4.1.2 衛(wèi)星導航系統(tǒng)坐標和時間系統(tǒng)
4.2 衛(wèi)星測量值
4.2.1 測碼偽距
4.2.2 載波相位測量值
4.2.3 多普勒測量值
4.3 衛(wèi)星導航定位誤差分析
4.3.1 與衛(wèi)星相關(guān)誤差
4.3.2 與信號傳播路徑相關(guān)誤差
4.3.3 與接收機相關(guān)誤差
4.3.4 其他誤差
4.4 衛(wèi)星導航定位方法
4.4.1 單點定位技術(shù)
4.4.2 偽距差分定位技術(shù)
4.4.3 載波相位差分定位技術(shù)
4.4.4 模糊度解算方法
4.4.5 精密單點定位技術(shù)
第5章 組合導航技術(shù)
5.1 慣性/衛(wèi)星組合導航技術(shù)
5.1.1 慣性/衛(wèi)星組合導航技術(shù)基本原理
5.1.2 慣性/衛(wèi)星組合導航系統(tǒng)建模方法
5.2 慣性/天文組合導航技術(shù)
5.2.1 慣性/天文組合導航技術(shù)基本原理
5.2.2 慣性/天文組合導航系統(tǒng)建模方法
5.3 慣性/視覺組合導航技術(shù)
5.3.1 視覺傳感器與導航技術(shù)
5.3.2 慣性/視覺組合導航技術(shù)基本原理
5.4 系統(tǒng)實例
5.4.1 組合導航試驗設備
5.4.2 組合導航試驗結(jié)果
第6章 自主導航技術(shù)
6.1 水面無人艇航跡規(guī)劃技術(shù)
6.1.1 算法概述
6.1.2 Dijkstra算法
6.1.3 布谷鳥算法
6.1.4 遺傳算法
6.1.5 智能水滴算法
6.2 水面無人艇碰撞威脅度評估技術(shù)
6.2.1 水面無人艇碰撞威脅度
6.2.2 水面無人艇碰撞威脅度評估方法
6.3 水面無人艇動態(tài)威脅規(guī)避技術(shù)
6.3.1 動態(tài)威脅規(guī)避問題描述
6.3.2 基于拓展交互避碰算法的水面無人艇動態(tài)威脅規(guī)避方法
第7章 協(xié)同導航技術(shù)
7.1 多水面無人艇協(xié)同導航類別
7.2 多水面無人艇協(xié)同導航模型建立
7.2.1 多水面無人艇協(xié)同導航狀態(tài)空間模型
7.2.2 多水面無人艇協(xié)同導航聲學網(wǎng)絡建模
7.2.3 多水面無人艇協(xié)同導航系統(tǒng)建模
7.2.4 系統(tǒng)可觀測性問題
7.3 協(xié)同導航系統(tǒng)通信延遲誤差補償
7.4 協(xié)同導航系統(tǒng)量測丟包處理
7.4.1 基于擴展卡爾曼濾波的量測丟失改進算法
7.4.2 基于自適應神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)輔助的量測丟失改進算法
7.5 系統(tǒng)設計實例
7.5.1 無人艇協(xié)同導航仿真驗證
7.5.2 無人艇協(xié)同導航水上試驗驗證
參考文獻