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多傳感器融合的水下重力測量關鍵技術 版權信息
- ISBN:9787118133479
- 條形碼:9787118133479 ; 978-7-118-13347-9
- 裝幀:平裝-膠訂
- 冊數:暫無
- 重量:暫無
- 所屬分類:>
多傳感器融合的水下重力測量關鍵技術 內容簡介
本書針對海底中小尺度的地質異?睖y和淺海區潛艇導航對水下動態重力測量的迫切需求,以國防科技大學自主研制的捷聯式水下動態重力測量系統為基礎,對多傳感器融合的水下重力測量的關鍵技術開展研究工作,著重對水下重力測量的理論基礎、多源數據融合方法、水下重力測量的誤差補償方法以及非完備數據集下的重力測量方法進行了研究,通過水下重力測量試驗,驗證了所提出方法的有效性和可用性。
多傳感器融合的水下重力測量關鍵技術 目錄
第1章 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 水下重力測量國內外研究現狀
1.2.1 國外水下重力測量研究現狀
1.2.2 國內水下重力測量研究現狀
1.2.3 捷聯式水下動態重力測量存在的問題
1.3 研究目標、內容和組織結構
1.3.1 研究目標
1.3.2 研究內容及組織結構
第2章 水下重力測量理論基礎
2.1 水下重力測量原理
2.1.1 常用坐標系定義
2.1.2 水下重力測量模型
2.1.3 水下重力測量改正項
2.2 捷聯式水下重力測量方案
2.2.1 基于二級拖體的水下重力測量方式
2.2.2 水下重力測量方法
2.2.3 水下重力測量系統構成
2.3 水下重力測量數據處理方法
2.3.1 數據預處理
2.3.2 動基座對準
2.3.3 組合導航
2.3.4 重力基準點傳遞
2.3.5 重力提取
2.4 水下重力測量精度評估
2.4.1 內符合精度評估
2.4.2 外符合精度評估
2.5 小結
第3章 融合多源異構信息的水下重力測量方法
3.1 基于集中式濾波的重力測量方法
3.1.1 SINS的誤差方程
3.1.2 集中式濾波模型
3.1.3 集中式濾波方法試驗驗證
3.2 基于聯邦卡爾曼濾波的重力測量方法
3.2.1 聯邦卡爾曼濾波器
3.2.2 基于SINS/DVL/USBL/DG的聯邦卡爾曼濾波模型
3.2.3 聯邦卡爾曼濾波方法試驗驗證
3.3 基于自適應聯邦卡爾曼濾波的重力測量方法
3.3.1 自適應濾波器
3.3.2 基于SINS/DVL/USBL/DG的自適應聯邦卡爾曼濾波方法
3.3.3 自適應聯邦卡爾曼濾波試驗驗證
3.4 基于容積卡爾曼濾波的重力測量方法
3.4.1 容積卡爾曼濾波的基本原理
3.4.2 基于容積卡爾曼濾波的水下重力測量模型
3.4.3 容積卡爾曼濾波的試驗驗證
3.5 四種濾波方法的對比與分析
3.6 小結
第4章 水下重力測量誤差補償方法
4.1 水下重力測量誤差特性
4.1.1 慣性傳感器誤差特性分析
4.1.2 速度誤差特性分析
4.1.3 水平位置誤差特性分析
4.1.4 深度誤差特性分析
4.1.5 偏心改正誤差特性分析
4.2 考慮未知洋流流速的SINS/DVL組合導航方法
4.2.1 DVL工作模式
4.2.2 算法模型
4.2.3 驗證分析
4.3 基于相關性分析的水下重力測量誤差補償方法
4.3.1 基于相關性分析的水下重力測量誤差補償方法流程
4.3.2 基于相關性分析的誤差補償方法試驗驗證
4.3.3 算法小結
4.4 深度誤差補償方法
4.5 小結
第5章 非完備數據集下的水下重力測量方法
5.1 基于SINS/DVL/DG的重力測量方法
5.1.1 基于SINS/DVL/DG組合導航的重力測量方法
5.1.2 試驗驗證
5.1.3 算法小結
5.2 位置約束的SINS/USSBL/DG重力測量方法
5.2.1 可觀測性分析
5.2.2 基于SINS/USBL/DG組合導航的重力測量方法
5.2.3 試驗驗證
5.2.4 算法小結
5.3 利用軌跡擬合的SINS/DG重力測量方法
5.3.1 算法原理
5.3.2 試驗驗證
5.3.3 算法小結
5.4 實時水下重力測量方法
5.4.1 實時數據處理算法
5.4.2 試驗驗證
5.4.3 算法小結
5.5 小結
第6章 研究結論與展望
參考文獻
附錄A 南海某海域水下重力測量試驗
附錄B 南海深海域水下重力測量試驗
展開全部
多傳感器融合的水下重力測量關鍵技術 作者簡介
熊志明 國防科技大學智能科學學院自動化系 助理研究員,1991年生,博士,畢業于國防科技大學,控制科學與工程專業。以第一作者發表SCI論文3篇。,于瑞航,男,1988年出生,山東萊西人。2017年獲國防科技大學智能科學學院控制科學與工程專業博士學位,現任智能科學學院自動化系講師,主要從事組合導航及重力測量方向研究。
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