水下導航信息融合技術

第一篇基礎篇.
緒論
0.1水下導航信息融合系統(tǒng)的設計思想
0.2導航多傳感器信息融合與軍事信息融合的關系
0.3國內外水下導航信息融合技術的發(fā)展現(xiàn)狀
第一章綜合導航與信息融合
1.1綜合導航系統(tǒng)簡介
1.2數(shù)據(jù)與信息
1.3多傳感器信息融合的方法
1.4水下導航信息融合中海洋環(huán)境信息的使用
第二章導航信息的預處理
2.1數(shù)據(jù)同步
2.2系統(tǒng)誤差及其處理方法
2.3野值剔除
2.4坐標系的統(tǒng)一
2.5數(shù)據(jù)壓縮
第三章動態(tài)系統(tǒng)模型的建立
3.1動態(tài)系統(tǒng)模型
3.2系統(tǒng)模型的離散化
3.3系統(tǒng)模型的線性化
3.4模型向量的選擇
3.5以推算導航為主體的動態(tài)模型
3.6以慣性導航為主體的動態(tài)模型
第四章卡爾曼濾波技術
4.1估計問題與卡爾曼濾波
4.2標準的卡爾曼濾波方程組
4.3標準卡爾曼濾波方程組的解算
4.4卡爾曼濾波在航海中的物理意義
4.5實用的卡爾曼濾波方程組
4.6卡爾曼濾波的定性分析
4.7卡爾曼濾波的發(fā)散現(xiàn)象及其處理
4.8Sage-Husa自適應卡爾曼濾波
第二篇應用篇
第五章潛艇水下導航信息融合系統(tǒng)的總體概況
5.1系統(tǒng)的總體構成及各組成部分的功能
5.2系統(tǒng)的主要技術特點
5.3軟件平臺的選擇及其開發(fā)工具的優(yōu)點
第六章神經(jīng)網(wǎng)絡技術在導航數(shù)據(jù)預處理中的應用..
6.1傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)預處理方法
6.2采用Vogl快速算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡
6.3羅經(jīng)和計程儀神經(jīng)網(wǎng)絡的構成
6.4羅經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練情況
6.5計程儀神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練情況
6.6BP網(wǎng)自適應卡爾曼濾波器的結構
6.7模擬實驗分析
第七章新息的模糊控制及頻譜與小波監(jiān)控技術
7.1新息的模糊控制技術
7.2新息的頻譜與小波監(jiān)控技術
第八章量測噪聲及估計方差矩陣自動加權卡爾曼濾波
8.1量測噪聲自動加權卡爾曼濾波及其在導航中的應用
8.2估計方差矩陣自動加權卡爾曼濾波及其在導航中的應用
8.3估計方差矩陣自動加權卡爾曼濾波OLE控件的實現(xiàn)
第九章自動計流的實現(xiàn)及其在潛艇水下導航中的應用
9.1海流數(shù)據(jù)庫的建立
9.2潛艇在風流中的航行
9.3潛艇水下定位方法及其存在的弊端
9.4人工計流方法
9.5自動計流的算法
9.6實際應用及海試結果
第十章潛艇水下導航中的余流估計
10.1潮流表中流信息的偏差
10.2余流估計的基本思想
10.3余流估計的實際算法
10.4實測余流與資料余流之間的融合
10.5結論
第十一章基于VB實時通信的數(shù)據(jù)預處理和數(shù)據(jù)實時記錄
11.1導航數(shù)據(jù)實時采集和記錄簡介
11.2導航數(shù)據(jù)轉換接口裝置簡介
11.3基于VB中MSCOMM控件的數(shù)據(jù)采集及預處理
11.4實時數(shù)據(jù)記錄的實現(xiàn)
11.5海上試驗結果分析
第十二章試驗結果及效能評估
12.1試驗情況簡介和精度提高指標
12.2遠航模擬試驗1
12.3遠航模擬試驗2
12.4渤海海試結果及精度分析
參考文獻...