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目 录1

第一篇基础篇1

绪论1

0.1水下导航信息融合系统的设计思想1

0.2导航多传感器信息融合与军事信息融合的2

关系2

0.3国内外水下导航信息融合技术的发展现状3

第一章 综合导航与信息融合6

1.1综合导航系统简介6

1.2数据与信息10

1.3多传感器信息融合的方法11

1.4水下导航信息融合中海洋环境信息的使用14

第二章导航信息的预处理18

2.1 数据同步19

2.2系统误差及其处理方法22

2.3野值剔除25

2.4坐标系的统一30

2.5数据压缩36

第三章动态系统模型的建立40

3.1动态系统模型41

3.2系统模型的离散化44

3.3系统模型的线性化46

3.4模型向量的选择49

3.5 以推算导航为主体的动态模型51

3.6 以惯性导航为主体的动态模型70

第四章卡尔曼滤波技术79

4.1估计问题与卡尔曼滤波79

4.2标准的卡尔曼滤波方程组82

4.3标准卡尔曼滤波方程组的解算87

4.4卡尔曼滤波在航海中的物理意义90

4.5实用的卡尔曼滤波方程组94

4.6卡尔曼滤波的定性分析103

4.7卡尔曼滤波的发散现象及其处理108

4.8 Sagc-Husa自适应卡尔曼滤波112

第二篇应用篇115

第五章潜艇水下导航信息融合系统的总体概况115

5.1 系统的总体构成及各组成部分的功能116

5.2系统的主要技术特点118

5.3软件平台的选择及其开发工具的优点120

第六章神经网络技术在导航数据预处理中的应用122

6.1传统的数据预处理方法122

6.2采用Vogl快速算法的BP神经网络123

6.3罗经和计程仪神经网络的构成124

6.4罗经神经网络的训练情况125

6.5计程仪神经网络的训练情况128

6.6 BP网自适应卡尔曼滤波器的结构133

6.7模拟实验分析133

第七章新息的模糊控制及频谱与小波监控技术140

7.1新息的模糊控制技术140

7.2新息的频谱与小波监控技术147

在导航中的应用154

8.1 量测噪声自动加权卡尔曼滤波及其154

加权卡尔曼滤波154

第八章量测噪声及估计方差矩阵自动154

8.2估计方差矩阵自动加权卡尔曼滤波161

及其在导航中的应用161

8.3估计方差矩阵自动加权卡尔曼滤波165

OLE控件的实现165

第九章 自动计流的实现及其在潜艇水下172

导航中的应用172

9.1 海流数据库的建立172

9.2潜艇在风流中的航行177

9.3潜艇水下定位方法及其存在的弊端179

9.5 自动计流的算法180

9.4人工计流方法180

9.6实际应用及海试结果185

第十章潜艇水下导航中的余流估计187

10.1潮流表中流信息的偏差187

10.2余流估计的基本思想188

10.3余流估计的实际算法189

10.4实测余流与资料余流之间的融合190

10.5结论191

和数据实时记录193

11.1导航数据实时采集和记录简介193

第十一章基于VB实时通信的数据预处理193

11.2导航数据转换接口装置简介194

11.3基于VB中MSCOMM控件的数据194

采集及预处理194

11.4实时数据记录的实现198

11.5海上试验结果分析198

第十二章试验结果及效能评估200

12.1试验情况简介和精度提高指标200

12.2远航模拟试验1201

12.3远航模拟试验2202

12.4渤海海试结果及精度分析203

参考文献205