水面無(wú)人艇導(dǎo)航技術(shù)

第1章 緒論
1.1 水面無(wú)人艇導(dǎo)航技術(shù)
1.1.1 水面無(wú)人艇導(dǎo)航技術(shù)分類
1.1.2 水面無(wú)人艇導(dǎo)航技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀
1.2 水面無(wú)人艇導(dǎo)航技術(shù)典型應(yīng)用
第2章 導(dǎo)航技術(shù)基礎(chǔ)
2.1 導(dǎo)航坐標(biāo)、導(dǎo)航方位與距離
2.1.1 導(dǎo)航坐標(biāo)
2.1.2 導(dǎo)航方位與距離
2.2 坐標(biāo)系及坐標(biāo)轉(zhuǎn)換
2.2.1 導(dǎo)航常用坐標(biāo)系
2.2.2 坐標(biāo)系相互轉(zhuǎn)換
2.3 導(dǎo)航時(shí)間系統(tǒng)
2.3.1 世界時(shí)及其分類
2.3.2 歷書時(shí)
2.3.3 原子時(shí)
2.3.4 協(xié)調(diào)世界時(shí)
2.4 導(dǎo)航信息融合與濾波技術(shù)
2.4.1 卡爾曼濾波
2.4.2 擴(kuò)展卡爾曼濾波
2.4.3 容積卡爾曼濾波
2.4.4 無(wú)跡卡爾曼濾波
2.4.5 粒子濾波
第3章 捷聯(lián)式慣性導(dǎo)航技術(shù)
3.1 捷聯(lián)式慣性導(dǎo)航系統(tǒng)原理
3.1.1 四元數(shù)即時(shí)修正
3.1.2 捷聯(lián)姿態(tài)矩陣計(jì)算
3.1.3 四元數(shù)歸一化
3.1.4 比力坐標(biāo)轉(zhuǎn)換
3.1.5 速度即時(shí)修正
3.1.6 位置矩陣即時(shí)修正
3.1.7 姿態(tài)速率及姿態(tài)角的計(jì)算
3.1.8 位置計(jì)算
3.1.9 航向角計(jì)算
3.1.10 重力加速度計(jì)算
3.1.11 捷聯(lián)式慣性導(dǎo)航系統(tǒng)誤差方程
3.2 捷聯(lián)式慣性導(dǎo)航系統(tǒng)標(biāo)定技術(shù)
3.2.1 慣性測(cè)量組件誤差模型
3.2.2 雙軸在線標(biāo)定原理
3.2.3 雙軸在線標(biāo)定方案設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
3.3 捷聯(lián)式慣性導(dǎo)航系統(tǒng)初始對(duì)準(zhǔn)技術(shù)
3.3.1 靜基座粗對(duì)準(zhǔn)
3.3.2 動(dòng)基座粗對(duì)準(zhǔn)
3.3.3 靜基座捷聯(lián)羅經(jīng)對(duì)準(zhǔn)
3.3.4 動(dòng)基座捷聯(lián)羅經(jīng)對(duì)準(zhǔn)
第4章 衛(wèi)星導(dǎo)航技術(shù)
4.1 衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)基本原理
4.1.1 衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)構(gòu)成
4.1.2 衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)坐標(biāo)和時(shí)間系統(tǒng)
4.2 衛(wèi)星測(cè)量值
4.2.1 測(cè)碼偽距
4.2.2 載波相位測(cè)量值
4.2.3 多普勒測(cè)量值
4.3 衛(wèi)星導(dǎo)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(hào)傳播路徑相關(guān)誤差
4.3.3 與接收機(jī)相關(guān)誤差
4.3.4 其他誤差
4.4 衛(wèi)星導(dǎo)航定位方法
4.4.1 單點(diǎn)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(diǎn)定位技術(shù)
第5章 組合導(dǎo)航技術(shù)
5.1 慣性/衛(wèi)星組合導(dǎo)航技術(shù)
5.1.1 慣性/衛(wèi)星組合導(dǎo)航技術(shù)基本原理
5.1.2 慣性/衛(wèi)星組合導(dǎo)航系統(tǒng)建模方法
5.2 慣性/天文組合導(dǎo)航技術(shù)
5.2.1 慣性/天文組合導(dǎo)航技術(shù)基本原理
5.2.2 慣性/天文組合導(dǎo)航系統(tǒng)建模方法
5.3 慣性/視覺(jué)組合導(dǎo)航技術(shù)
5.3.1 視覺(jué)傳感器與導(dǎo)航技術(shù)
5.3.2 慣性/視覺(jué)組合導(dǎo)航技術(shù)基本原理
5.4 系統(tǒng)實(shí)例
5.4.1 組合導(dǎo)航試驗(yàn)設(shè)備
5.4.2 組合導(dǎo)航試驗(yàn)結(jié)果
第6章 自主導(dǎo)航技術(shù)
6.1 水面無(wú)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(wú)人艇碰撞威脅度評(píng)估技術(shù)
6.2.1 水面無(wú)人艇碰撞威脅度
6.2.2 水面無(wú)人艇碰撞威脅度評(píng)估方法
6.3 水面無(wú)人艇動(dòng)態(tài)威脅規(guī)避技術(shù)
6.3.1 動(dòng)態(tài)威脅規(guī)避問(wèn)題描述
6.3.2 基于拓展交互避碰算法的水面無(wú)人艇動(dòng)態(tài)威脅規(guī)避方法
第7章 協(xié)同導(dǎo)航技術(shù)
7.1 多水面無(wú)人艇協(xié)同導(dǎo)航類別
7.2 多水面無(wú)人艇協(xié)同導(dǎo)航模型建立
7.2.1 多水面無(wú)人艇協(xié)同導(dǎo)航狀態(tài)空間模型
7.2.2 多水面無(wú)人艇協(xié)同導(dǎo)航聲學(xué)網(wǎng)絡(luò)建模
7.2.3 多水面無(wú)人艇協(xié)同導(dǎo)航系統(tǒng)建模
7.2.4 系統(tǒng)可觀測(cè)性問(wèn)題
7.3 協(xié)同導(dǎo)航系統(tǒng)通信延遲誤差補(bǔ)償
7.4 協(xié)同導(dǎo)航系統(tǒng)量測(cè)丟包處理
7.4.1 基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的量測(cè)丟失改進(jìn)算法
7.4.2 基于自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)輔助的量測(cè)丟失改進(jìn)算法
7.5 系統(tǒng)設(shè)計(jì)實(shí)例
7.5.1 無(wú)人艇協(xié)同導(dǎo)航仿真驗(yàn)證
7.5.2 無(wú)人艇協(xié)同導(dǎo)航水上試驗(yàn)驗(yàn)證
參考文獻(xiàn)