水下导航信息融合技术

　　本书基础篇主要介绍水下导航信息融合的设计思想、理论和方法；应用篇主要介绍潜艇水下导航信息融合软件系统的总体设计、潜艇动态模型的选定及线性化、神经网络信息预处理方法、量测噪声自动加权及小波监控稳定主滤波器方法及中国近海海流数据库建立与使用方法等。.本书适合于从事导航与水下导航方面的研究人员阅读与参考，也可作相关研究方向研究生的教材使用。...

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第一篇基础篇.
绪论
0.1水下导航信息融合系统的设计思想
0.2导航多传感器信息融合与军事信息融合的关系
0.3国内外水下导航信息融合技术的发展现状
第一章综合导航与信息融合
1.1综合导航系统简介
1.2数据与信息
1.3多传感器信息融合的方法
1.4水下导航信息融合中海洋环境信息的使用
第二章导航信息的预处理
2.1数据同步
2.2系统误差及其处理方法
2.3野值剔除
2.4坐标系的统一
2.5数据压缩
第三章动态系统模型的建立
3.1动态系统模型
3.2系统模型的离散化
3.3系统模型的线性化
3.4模型向量的选择
3.5以推算导航为主体的动态模型
3.6以惯性导航为主体的动态模型
第四章卡尔曼滤波技术
4.1估计问题与卡尔曼滤波
4.2标准的卡尔曼滤波方程组
4.3标准卡尔曼滤波方程组的解算
4.4卡尔曼滤波在航海中的物理意义
4.5实用的卡尔曼滤波方程组
4.6卡尔曼滤波的定性分析
4.7卡尔曼滤波的发散现象及其处理
4.8Sage-Husa自适应卡尔曼滤波
第二篇应用篇
第五章潜艇水下导航信息融合系统的总体概况
5.1系统的总体构成及各组成部分的功能
5.2系统的主要技术特点
5.3软件平台的选择及其开发工具的优点
第六章神经网络技术在导航数据预处理中的应用..
6.1传统的数据预处理方法
6.2采用Vogl快速算法的BP神经网络
6.3罗经和计程仪神经网络的构成
6.4罗经神经网络的训练情况
6.5计程仪神经网络的训练情况
6.6BP网自适应卡尔曼滤波器的结构
6.7模拟实验分析
第七章新息的模糊控制及频谱与小波监控技术
7.1新息的模糊控制技术
7.2新息的频谱与小波监控技术
第八章量测噪声及估计方差矩阵自动加权卡尔曼滤波
8.1量测噪声自动加权卡尔曼滤波及其在导航中的应用
8.2估计方差矩阵自动加权卡尔曼滤波及其在导航中的应用
8.3估计方差矩阵自动加权卡尔曼滤波OLE控件的实现
第九章自动计流的实现及其在潜艇水下导航中的应用
9.1海流数据库的建立
9.2潜艇在风流中的航行
9.3潜艇水下定位方法及其存在的弊端
9.4人工计流方法
9.5自动计流的算法
9.6实际应用及海试结果
第十章潜艇水下导航中的余流估计
10.1潮流表中流信息的偏差
10.2余流估计的基本思想
10.3余流估计的实际算法
10.4实测余流与资料余流之间的融合
10.5结论
第十一章基于VB实时通信的数据预处理和数据实时记录
11.1导航数据实时采集和记录简介
11.2导航数据转换接口装置简介
11.3基于VB中MSCOMM控件的数据采集及预处理
11.4实时数据记录的实现
11.5海上试验结果分析
第十二章试验结果及效能评估
12.1试验情况简介和精度提高指标
12.2远航模拟试验1
12.3远航模拟试验2
12.4渤海海试结果及精度分析
参考文献...