水下目标运动要素估计方法研究

发布时间：2023-02-14 08:35

　　水下目标运动要素估计是水下无人航行器(Unmannd Underwater Vehicle,UUV)实现水下目标探测的核心技术之一。在水下目标运动要素估计中,针对传统非线性滤波算法受统计特性不确定的噪声影响导致估计精度低的问题,本文基于卡尔曼滤波理论和最大方位角变化率原则,开展了水下目标运动要素估计方法研究,主要研究内容包括以下几个方面:首先,建立了用于测向交叉定位的水下静止目标运动模型和卡尔曼滤波框架下的水下匀速直线运动目标的系统方程和观测方程,完成了水下静止目标运动模型和匀速直线运动目标运动模型的可观测性分析。其次,针对UUV平台被动探测信息中野值的突变性和高维度非线性水下匀速直线运动目标系统噪声统计特性不确定的问题,基于时间滑窗原理和极大后验估计原理(Maximum a Posterior,MAP),分别设计了一种被动声纳异常值剔除方法和一种带噪声统计特性估计器的容积卡尔曼滤波算法(Cubature Kalman Filter with Noise Statistic Property Estimator,CKFNSPE)。再次,为了提高水下目标运动要素的估计精度,设计了基于最大...

【文章页数】：74 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 课题研究的背景及意义
    1.2 课题研究现状
        1.2.1 水下目标运动要素估计技术发展现状
        1.2.2 水下目标运动要素估计中非线性滤波理论发展现状
        1.2.3 UUV运动路线研究发展现状
    1.3 主要研究内容与方法
    1.4 论文组织结构
第2章 水下目标运动建模及分析
    2.1 引言
    2.2 水下静止目标运动建模
        2.2.1 参考坐标系
        2.2.2 测向交叉定位原理
        2.2.3 水下静止目标的运动模型
    2.3 水下匀速直线运动目标建模
        2.3.1 基于卡尔曼滤波算法的通用模型
        2.3.2 水下匀速直线运动目标的模型
    2.4 水下目标运动模型可观测性分析
        2.4.1 水下静止目标模型可观测性分析
        2.4.2 水下匀速直线运动目标模型可观测性分析
    2.5 本章小结
第3章 水下目标运动要素估计的算法研究
    3.1 引言
    3.2 被动声纳异常值实时剔除的方法
    3.3 非线性卡尔曼滤波器
        3.3.1 非线性卡尔曼滤波基本原理
        3.3.2 无迹卡尔曼滤波
        3.3.3 容积卡尔曼滤波
    3.4 带噪声观测器的容积卡尔曼滤波算法设计
        3.4.1 常值噪声统计特性估计器
        3.4.2 带噪声统计特性估计器的自适应滤波卡尔曼滤波算法
    3.5 本章小结
第4章 水下目标运动要素估计时UUV机动路线优化
    4.1 引言
    4.2 UUV机动路线对水下目标运动要素估计精度影响分析
    4.3 基于最大方位角变化率的UUV机动路线优化
        4.3.1 最大方位角变化率原则
        4.3.2 水下静止目标的UUV机动路线优化
        4.3.3 水下匀速直线运动目标的UUV机动路线优化
    4.4 基于方位角变化率最大原则的算法设计
    4.5 本章小结
第5章 水下目标运动要素估计方法验证与仿真
    5.1 引言
    5.2 水下目标运动要素估计算法验证与仿真
        5.2.1 基于实验数据的静止目标运动要素估计方法验证
        5.2.2 基于改进容积卡尔曼滤波算法的匀速直线目标运动要素估计仿真
    5.3 UUV机动路线优化仿真
        5.3.1 静止目标的UUV机动路线优化仿真
        5.3.2 匀速直线运动目标的UUV机动路线优化仿真
    5.4 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
致谢



本文编号：3742292