水下無人航行器（Unmanned Underwater Vehicle,UUV）是一種可長(zhǎng)期在水下執(zhí)行作戰(zhàn)或作業(yè)任務(wù)的無人潛器,在民用和軍用方面都扮演著不可或缺的角色。作為水下平臺(tái)使用時(shí),UUV經(jīng)常通過自身攜帶的被動(dòng)聲納對(duì)水下目標(biāo)的方位信息進(jìn)行探測(cè),以辨識(shí)水下目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)要素。本文針對(duì)水下目標(biāo)運(yùn)動(dòng)要素的辨識(shí),從目標(biāo)運(yùn)動(dòng)要素的辨識(shí)算法和UUV搜索策略的優(yōu)化算法兩方面內(nèi)容展開研究,主要研究?jī)?nèi)容如下:首先,針對(duì)本文僅利用水下目標(biāo)方位信息對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)要素進(jìn)行辨識(shí)的特性,對(duì)水下目標(biāo)不同運(yùn)動(dòng)形式的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型進(jìn)行了分析,并給出了離散形式的系統(tǒng)方程和量測(cè)方程。分析了滿足水下目標(biāo)可觀測(cè)條件下UUV應(yīng)采取的搜索策略,給出了水下目標(biāo)運(yùn)動(dòng)要素辨識(shí)的性能指標(biāo),為后續(xù)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)要素辨識(shí)算法的研究奠定基礎(chǔ)。其次,針對(duì)水下目標(biāo)運(yùn)動(dòng)要素的辨識(shí)問題與非線性估計(jì)理論的研究?jī)?nèi)容具有高度的相關(guān)性,基于粒子濾波算法展開水下目標(biāo)運(yùn)動(dòng)要素辨識(shí)的研究。為了提高目標(biāo)運(yùn)動(dòng)要素的辨識(shí)精度,設(shè)計(jì)了改進(jìn)的擴(kuò)展卡爾曼粒子濾波算法,該算法可以有效的降低粒子濾波算法中粒子退化和貧化現(xiàn)象對(duì)水下目標(biāo)運(yùn)動(dòng)要素辨識(shí)的影響,并通過仿真驗(yàn)證了改進(jìn)的擴(kuò)展卡爾曼粒子濾波算... 

【文章來源】：哈爾濱工程大學(xué)黑龍江省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

UUV對(duì)水下目標(biāo)進(jìn)行探測(cè)示意圖

時(shí)間（s ） 35 30 35艏向角（°） 90 0 90向速度（ m /s ） 2.5 0 2.5向速度（ m /s ） 0 2.5 0為辨識(shí)水下勻速直線運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)要素的仿真圖。

如圖 3.8 所示為目標(biāo)運(yùn)動(dòng)要素辨識(shí)的誤差，圖 3.8（a）所示為目標(biāo)東向位置的辨差，圖 3.8（b）所示為目標(biāo)東向速度的辨識(shí)誤差，圖 3.8（c）所示為目標(biāo)北向位置識(shí)誤差，圖 3.8（d）所示為目標(biāo)在北向速度的辨識(shí)誤差。/sm）

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于粒子群算法的觀測(cè)平臺(tái)軌跡優(yōu)化方法研究[J]. 趙琛,李健,師海云.  現(xiàn)代計(jì)算機(jī)(專業(yè)版). 2018(08)
[2]基于自適應(yīng)遺傳算法的粒子濾波器[J]. 杜正聰,鄧尋.  成都理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(05)
[3]基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的雷達(dá)無源定位方法[J]. 孫琳,李小波,周青松,單涼.  火力與指揮控制. 2016(11)
[4]雙站測(cè)向交叉定位算法精度分析[J]. 羅爭(zhēng).  科技傳播. 2016(19)
[5]主被動(dòng)聯(lián)合聲吶性能測(cè)試方案設(shè)計(jì)[J]. 龔海潮,莊瑞.  電聲技術(shù). 2016(09)
[6]擴(kuò)展卡爾曼濾波與粒子濾波性能對(duì)比[J]. 薛長(zhǎng)虎,聶桂根,汪晶.  測(cè)繪通報(bào). 2016(04)
[7]基于自適應(yīng)觀測(cè)粒子濾波的運(yùn)動(dòng)跟蹤算法[J]. 黃斌.  科技通報(bào). 2016(03)
[8]單站無源定位的一種改進(jìn)的粒子濾波算法[J]. 高憲軍,李洪斌,司博文.  電子設(shè)計(jì)工程. 2016(05)
[9]改進(jìn)的自適應(yīng)卡爾曼濾波算法[J]. 劉桂辛.  電子設(shè)計(jì)工程. 2016(02)
[10]無源測(cè)向定位中測(cè)向數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法研究[J]. 李卿瀾,王運(yùn)鋒.  計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展. 2016(02)

碩士論文
[1]單無人機(jī)純角度目標(biāo)被動(dòng)定位與跟蹤問題研究[D]. 吳芬.南京理工大學(xué) 2017
[2]無源定位中時(shí)差估計(jì)及定位方法的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 江文穎.電子科技大學(xué) 2015
[3]目標(biāo)跟蹤中粒子濾波及其改進(jìn)算法研究[D]. 付存利.哈爾濱工程大學(xué) 2014
[4]單站只測(cè)角無源定位軌跡優(yōu)化方法[D]. 戴中華.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2007



本文編號(hào)：3305878