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第1章 绪论 1

1.1 自主水下航行器的发展概况 1

1.1.1 AUV发展历史 2

1.1.2 国外发展概况 4

1.1.3 国内发展概况 5

1.2 导航与定位技术概述 7

1.3 水下导航与定位技术简介 9

1.3.1 航位推算与惯性导航方法 9

1.3.2 水声导航方法 10

1.3.3 地球物理导航方法 11

1.3.4 仿生学导航方法 12

1.3.5 组合导航方法 13

1.4 水下航行器协同导航技术简介 13

1.5 水下航行器协同导航技术研究现状 14

1.5.1 并行式协同导航 14

1.5.2 主从式协同导航 15

1.5.3 其他协同导航方法 17

1.6 水下航行器协作系统典型应用实例 18

1.6.1 欧盟“GREX”项目 18

1.6.2 美国自主海洋采样网络 19

1.6.3 美国新泽西大陆架观测系统 20

1.6.4 伊拉克战争AUV联合扫雷 21

参考文献 21

第2章 水下航行器协同导航数学基础与模型 24

2.1 水下协同导航数学基础 24

2.1.1 线性系统理论基础 24

2.1.2 Kalman滤波理论 29

2.1.3 高等概率论基础 32

2.2 导航系统常用坐标系及其相互关系 37

2.2.1 导航系统的常用坐标系定义 37

2.2.2 AUV运动参数定义 39

2.2.3 坐标系之间的转换 40

2.3 协同导航系统的感知传感器 42

2.3.1 内部传感器 42

2.3.2 外部传感器 42

2.4 多AUV运动学模型 43

2.4.1 单AUV三维空间运动学模型 43

2.4.2 单AUV二维平面运动学模型 45

2.4.3 多AUV运动学模型 47

2.5 多AUV水声网络模型 49

2.5.1 相对距离探测 49

2.5.2 相对方位量测 51

2.6 本章小结 53

参考文献 53

第3章 多移动领航者的协同导航 56

3.1 长基线水声定位系统 57

3.1.1 长基线水声定位原理 58

3.1.2 长基线水声定位基本算法 59

3.2 多移动领航者协同导航 60

3.2.1 多移动领航者导航原理 61

3.2.2 基于多边定位的多移动领航者协同导航 62

3.3 多移动领航者协同定位误差分析 65

3.3.1 定位误差的几种表示形式 65

3.3.2 Cramer-Rao边界定理 66

3.3.3 定位误差的方差下界 67

3.4 多移动领航者协同导航仿真验证与分析 69

3.5 非线性滤波在多领航者协同导航中的应用 71

3.5.1 基于EKF的多移动领航者协同导航 71

3.5.2 基于UKF的多移动领航者协同导航 74

3.5.3 基于粒子滤波的多领航者协同导航 79

3.6 本章小结 82

参考文献 82

第4章 单领航者距离和方位测量的协同导航 85

4.1 单领航者AUV协同定位的基本原理 85

4.2 基于相对距离和方位测量的协同导航滤波算法 87

4.2.1 单领航者AUV协同导航的运动学建模 87

4.2.2 基于扩展Kalman滤波的协同导航算法 91

4.3 协同导航算法性能分析 92

4.3.1 状态估计的误差传播 93

4.3.2 相对距离和方位量测的误差传播 96

4.3.3 协同定位误差的方差上界估计 104

4.4 数值仿真分析 108

4.4.1 与航位推算方法的对比仿真分析 108

4.4.2 航位推算误差和量测误差对协同定位精度的影响 111

4.4.3 初始滤波方差对协同导航算法收敛性的影响 114

4.5 本章小结 117

参考文献 117

第5章 单领航者距离测量的协同导航 120

5.1 基于移动矢径的协同定位原理 121

5.1.1 移动矢径的概念 121

5.1.2 基于移动矢径协同定位的基本原理 121

5.2 基于扩展Kalnan滤波的协同导航算法 123

5.3 协同导航系统的可观测性分析 124

5.3.1 系统的局部和一致可观测性 125

5.3.2 欠驱动特性对系统可观测性的影响 128

5.4 协同导航系统的稳定性分析 133

5.5 协同定位精度分析 141

5.5.1 航位推算误差对协同定位精度的影响分析 141

5.5.2 可观测性对协同定位精度的影响分析 143

5.5.3 欠驱动特性对协同定位精度的影响分析 149

5.5.4 滤波初值对协同定位精度的影响分析 151

5.6 本章小结 154

参考文献 155

第6章 洋流影响下单领航者距离测量的协同导航 158

6.1 洋流影响下协同导航系统的可观测性分析 159

6.2 洋流影响下基于移动矢径的协同导航滤波算法 162

6.2.1 基于加权扩展Kalman滤波的协同导航算法 162

6.2.2 数值仿真分析 164

6.3 洋流影响下协同导航系统的稳定性分析 166

6.4 洋流对AUV协同定位精度的影响分析 174

6.4.1 洋流作用下航位推算误差对协同定位精度的影响分析 174

6.4.2 洋流幅度变化对协同定位精度的影响分析 175

6.4.3 洋流作用下采样周期变化对协同定位精度的影响分析 177

6.5 本章小结 181

参考文献 182

第7章 通信受限下的协同导航——通信丢包 184

7.1 水声通信概述 184

7.2 Gilbert-Elliott信道模型 186

7.3 通信受限下基于移动矢径的协同导航滤波算法 188

7.3.1 改进的扩展Kalman滤波协同导航算法 188

7.3.2 数值仿真分析 190

7.4 协同导航系统的稳定性分析 193

7.4.1 协同导航系统的峰值方差稳定性 193

7.4.2 几种不同稳定性定义之间的关系 201

7.5 信道参数对协同定位精度的影响分析 202

7.6 本章小结 206

参考文献 207

第8章 通信受限下的协同导航——通信时延 209

8.1 多AUV协同导航时延模型 209

8.1.1 水声探测时延模型 209

8.1.2 水声通信时延模型 210

8.2 探测定常时延的在线辨识 210

8.2.1 定常时延辨识算法设计 211

8.2.2 定常时延辨识算法分析 212

8.2.3 仿真实验及结果分析 213

8.3 通信时延下的协同导航滤波算法设计 215

8.3.1 状态转换延迟滤波算法 215

8.3.2 解相关的一致延迟滤波算法 227

8.4 本章小结 242

参考文献 242