一、地形匹配辅助导航的地形适配性分析（论文文献综述）
刘东东[1]（2021）在《基于粒子滤波的海底地形辅助导航技术研究》文中认为自主水下航行器（Autonomous Underwater Vehicle,AUV）已成为探索和开发海洋的重要工具,而高精度的水下导航技术是AUV进行水下作业的重要保障,因此高精度高自主性的水下导航技术已经成为目前导航技术领域研究的难点和热点问题。海底地形辅助导航（Seabed Terrain Aided Navigation,STAN）利用海底地形高程信息实现导航定位,不需要系统额外布置传感器,不需要潜器定期上浮修正误差,可以满足AUV高精度、高隐蔽性、高自主性和长航时导航要求。因此,本文以AUV在航行时的高精度导航定位为研究背景,对海底地形辅助导航定位技术进行了研究。本文首先研究了海底地形建模问题,选用双线性插值算法对海底地形建模处理,得到分辨率可用的数字高程图;介绍了基本的导航系统以及多普勒计程仪工作原理;对惯导系统和多普勒计程仪进行误差分析、理论推导和误差模型建立。其次,对海底地形辅助导航系统主要误差进行分析,分析了多波束测深系统测深数据误差,并对测量数据进行了滤波处理;从算法原理、匹配算法核心和系统特点三个方面,介绍了地形轮廓匹配系统（TERCOM）、桑地亚系统（SITAN）和最近点迭代（ICP）算法,分析了三种算法的优缺点。然后,为满足AUV水下导航精度要求,设计了水下SINS/DVL组合导航系统,并仿真验证了系统的稳定性;在SINS/DVL组合导航系统的基础上,设计了TAN/SINS/DVL的松组合导航系统,研究了粒子滤波在松组合导航系统上的应用,并分别进行了仿真验证;在非线性测量模型的应用中,尤其在斜率的符号发生变化的拐点,测量的不确定是滤波器退化和发散的关键原因,针对粒子滤波中出现的局部测量歧义问题,提出了改进的粒子滤波算法,并进行了仿真分析。最后,为了克服传统单一评价指标对海底地形的评价存在各种缺陷的问题,提出一种基于模糊决策理论的综合评价方法,该方法综合了地形粗糙度、地形高度标准差、地形相关系数和地形熵等多种参数评价指标,全面反映了特定区域内地形的起伏大小、信息量多少、粗糙度等特点。地形匹配算法采用粒子滤波算法,仿真结果验证了采用该方法对海底地形进行适配性分析的有效性。
张驰[2]（2020）在《重力辅助惯性导航的航迹规划与图像匹配方法研究》文中提出惯性导航系统具有误差随时间积累的缺点,为满足水下潜器长期、自主、高精度、隐蔽航行的需求,可以采用重力辅助惯性导航方法对惯性导航误差进行修正。目前重力辅助惯性导航主要采用一维线匹配方法,较之于二维图像匹配,其所利用有效重力图信息少,在重力变化相对较平缓的区域易出现匹配精度差甚至误匹配等问题。基于此,论文围绕重力二维图像辅助导航的关键技术——适配区选择、航迹规划与图像匹配算法进行深入分析与研究,主要研究工作与创新点如下:1、总结了水下重力辅助惯性导航的国内外研究进展现状,分析归纳了水下重力辅助惯性导航关键技术及待解决的问题。研究了卫星测高、航空重力测量以及船载重力测量等获取海洋重力异常的基本原理与基本方法,梳理了论文的研究方向与重点研究内容。2、研究了基于多特征值分析的重力辅助导航适配区的选择方法,依据重力场统计特征参数深入分析了基于信息熵的适配区选择、基于模糊综合决策的适配区选择和基于主成分分析的适配区选择方法。以网格平均重力异常数值模型为基础数据选取实验区域并进行分区计算重力场统计特征参数,对适配区进行多指标综合选取,并通过最近等值线迭代算法进行实验分析。结果表明利用三种方法选择的适配区域重力匹配效果较优,且模糊综合决策方法和主成分分析方法的结果优于信息熵方法。3、研究了利用蚁群-势场算法进行航迹规划的技术与方法。首先基于重力多特征值分析对水下潜器航行区域进行适配性划分,并给出适配、非适配区标签;然后在蚁群算法进行航迹规划的基础上引入人工势场算法,重新构建启发函数,避免了蚁群算法的局部最优问题;同时利用最大-最小蚁群系统改进算法信息素更新规则,防止了“早熟”现象发生。在论文实验环境中,蚁群-势场算法效率提升40%以上。仿真实验结果表明,论文提出的蚁群-势场算法可以有效解决水下潜器在重力辅助导航中的航迹优化问题,提高了问题解的可行性。4、研究了利用重力二维图像辅助惯性导航的匹配算法。匹配过程由粗匹配和精匹配两部分组成:首先将待匹配区域（2＇×2＇）重力异常数据灰度化,得到重力二维图像测量模板图,考虑到惯性导航误差,以水下潜器为中心,置信半径为10海里构建重力背景场底图（20＇×20＇）;其次通过灰度匹配方法完成粗匹配过程,得到5个近似区域的重力二维图像子图;最后利用特征匹配完成精匹配过程,通过对比模板图与子图特征向量之间的差异,得到最终匹配结果。在论文实验环境中,重力二维图像格网大小设置为20〃×20〃,定位误差在1’。仿真实验结果表明,论文提出的重力二维图像辅助导航算法匹配效果较好,具有较好的实用价值。
高嘉淇[3]（2020）在《基于梯度拟合的水下地形匹配导航算法研究》文中研究表明随着军事需求和海洋探测需求的增长,水下自主航行器（Autonomous Underwater Vehicle,AUV）在海洋领域的应用越来越广泛。惯性导航系统（Inertial Navigation System,INS）为AUV提供位置和姿态信息,但其误差无可避免的随时间积累。水下地形可以提供额外的信息,辅助修正INS的累计误差。这种水下地形辅助惯性导航是估计AUV准确位置和姿态的可靠手段。本论文在国家自然科学基金重点项目的支持下,基于目前较为普及的多波束测深声呐和惯性组合导航系统,寻求水下地形辅助导航具体问题的解决方案。论文的主要内容和研究工作有:（1）介绍两种水下地形辅助导航的基础算法:相关匹配算法和连续递归航迹跟踪算法。重点关注这两种算法在数据处理方式和水下数字地形图的利用上的区别,并从中分析这两种算法各自的特点和适用条件;（2）介绍水下地形测量成图的过程,研究真实的地形数据的梯度特性和分布拟合,从拟合度和拟合稳定性分析不同数学分布的拟合效果;（3）研究了地形数据所选的比例和梯度门限之间的对应关系,以便在具体的导航定位算法中利用先验的统计参数划分不同梯度范围的地形数据;（4）针对AUV间断、高精度的定位需求,结合梯度拟合研究给出一种“先粗后精”相关匹配定位算法。并与传统的两种匹配定位方式相比,分析所给出的算法的运算量和定位精度;（5）针对AUV连续、长时的导航需求,根据粒子滤波的基本原理,给出一种基于梯度拟合的AUV航迹跟踪算法。并根据地形起伏程度的不同,从平均均方误差、算法稳定性和计算量三方面分析所改进的算法的优越性。本文针对AUV导航中对机动性、实时性和精度需求的不同,结合水下地形的梯度特性及拟合研究,给出相关匹配定位和连续航迹跟踪两种不同的地形辅助导航方案。并通过离线仿真数据处理,从地形起伏度的影响、平均修正误差、算法的稳定性和CPU运行时间等多方面,验证了所给出方案中两种算法的性能优势。结果表明,本文给出的两种算法能够应对不同的AUV导航与定位需求,与传统方法相比具有较高的可靠性和稳定性。
汪金花[4]（2020）在《井下GRPM定位方法的磁数值特征分析与匹配算法研究》文中提出目前井下定位系统有RFID、Zigbee等定位技术,这些定位系统能够及时、准确地将井下各个区域人员和移动设备情况的动态反映到地面指挥管理系统,帮助管理者合理地开展调度和管理工作。虽然这些技术在井下矿山中广泛应用,但在实际应用中也存在着不足的地方。比如现有井下定位系统属于被动式定位的技术架构,定位过程依赖于井下供电和通讯系统。一旦井下出现供电或信号不稳定的情况,定位系统就不能正常工作,无法满足突发状况下的应急定位和救援定位的要求。针对现有井下定位系统存在问题和不足,从应急定位和主动式定位的角度,提出了一种地磁匹配与射频组合定位方法,简称GRPM（Geomagnetic and Radio Positioning Method）井下定位方法,并对GRPM定位原理、井下地磁场变化扰动规律、井下地磁图适配性及匹配算法方面展开了研究。在地磁指纹匹配原理的基础上,引入巷道标签识别初定位,形成了GRPM井下定位的原理,构建了标签识别与地磁匹配过程的数学模型。按照主动式定位的原则,进行了GRPM井下定位系统硬件和软件的需求分析,设计了GRPM定位原形系统的整体架构、主要功能,以及与已有定位方法的共享机制。井下地磁场变化特点和规律是GRPM地磁匹配定位的基础。根据井下巷道长线型的结构特点,选取了地面道路、大型构建物的楼道、实验矿井巷道、地下救护演习巷道及金矿井下巷道为试验场地,布设了地磁测量的基准线和监测点,采用ENVI-PRO质子磁力仪和FVM-400磁通门磁力仪等设备,进行了地磁图测量、日变监测、噪声扰动地磁监测等基础试验。通过对试验数据去噪处理和统计分析,获得了井下地磁场随着空间和时间变化的规律。研究表明,井下地磁场随着空间变化而变化,实测地磁值不是一个常数,会随着时间、周围设备的工作状态而发生波动,波动噪声水平从几十纳特到上千纳特不等。巷道地磁图的适配性是地磁定位匹配法则的基础。针对井下巷道带状地磁图的特点,引入变异系数和粗糙方差比特征指标,建立了井下地磁图适配性的特征体系。通过对井下磁总场与磁分量适配性评价结果的相关性分析,研究发现巷道的磁总场只与XYZ磁分量的某一个或两个适配性的评价结果一致。引入多元线性回归的估值定权因子,改进了多因素联合的适配性评价方法,解决了适配性评价阈值不确定的问题。适配性评价试验结果表明,改进后回归分析的适配性评价的总体准确率达到了80%,评价效果较好。实测地磁值扰动噪声大会直接导致地磁匹配失败或者匹配精度低。针对井下地磁场实测地磁值扰动噪声大的特点,利用欧氏距离和向量内积的数学度量方法,建立了二维磁特征参量联合距离匹配模型（MPMD,Multi-Parameter Matching Model of Least Magnetic Distance）算法。选取不同适配性的巷道地磁图,进行了匹配算法适应性的仿真试验研究,从匹配精度、匹配速度和鲁棒性方面测试了MPMD算法的性能。研究结果表明,在200n T、400n T和600n T高噪声磁扰动的情况下,MPMD匹配概率仍达到90%以上,匹配的鲁棒性强,能够满足井下定位的要求。论文构建的GRPM定位方法是主动式的技术架构,定位过程相对独立,不易受到地下网络和供电的制约,稳定性好,可以作为现有井下定位系统应急定位的补充。论文研究的井下带状区域的地磁场变化与扰动规律和二维MPMD匹配模型,为井下GRPM定位方法的实际应用提供了理论基础,对井下智能化避险和救援的发展具有十分重要的意义。图73幅;表55个;参153篇。
李芳明[5]（2020）在《水下重力辅助定位及重力图导航适配性研究》文中认为惯性导航系统（Inertial Navigation System,INS）是潜航器最为依赖的导航定位设备。由于陀螺仪和加速度计等惯性器件的原因,INS的定位精度随时间而发散,需定期使用其他导航定位方法校正INS的定位误差。相比于GPS卫星定位、无线电定位和地形辅助定位等常用的INS误差校正方法,重力测量具有无源性,重力辅助定位在提供可靠精准的定位信息校正INS积累的定位误差的同时,有效保护了潜航器在行动过程中的隐蔽性。因此,重力辅助定位技术在军事上具有极高的应用价值。重力辅助定位系统可分为惯性导航系统、重力测量仪器、数字重力基准图和匹配定位算法四个主要部分,各组成部分的性能差异对重力辅助定位系统的性能有重要影响。本文以潜航器工作环境作为应用背景,结合地球重力场特点和重力辅助定位系统的应用需求,对影响重力辅助定位精度的各组成模块展开研究。重力基准图是重力辅助定位的基础,重力基准图中包含的重力特征是否丰富,重力基准图的分辨率是否满足需求,都会影响重力辅助定位系统的性能。论文阐述了卫星测量重力数据、船测重力数据、数字高程模型（Digital Elevaltion Model,DEM）正演重力数据和全球重力场模型等常用重力数据源的优缺点和数据处理方法。不同来源的重力数据反映了不同的重力信息,研究了基于离散小波变换的多源重力数据融合方法,分别设计了频率系数融合方法。通过实验,确认了小波分解的最优小波基函数和最佳分解层数。仿真实验表明,基于离散小波变换的多源重力数据融合方法,能够有效融合多源重力数据特征。匹配定位算法是重力辅助定位系统的重要组成部分,其性能优劣直接决定系统的定位效果。论文说明了迭代最近等值点算法（Iterative Closest Contour Point,ICCP）和实时ICCP算法的原理,现有实时ICCP算法的匹配序列长度根据经验设置,匹配序列的长度固定,无法在任意航迹上获得最佳定位精度,且在寻找最近等值点过程中,存在计算量较大的问题。针对这些问题,本文提出了一种优化匹配序列长度的实时ICCP算法。通过黄金分割搜索策略获得在当前重力异常序列下ICCP算法的最优序列长度;并使用Hausdorff距离优化ICCP算法在下次迭代过程中,搜索最近等值点的范围,减少ICCP算法在搜索最近等值点过程中的计算量。利用某型INS海上实测试验获得的数据,在不同的重力传感器测量噪声、不同的INS定位误差以及不同的重力图分辨率测试条件下,对比分析了现有的实时ICCP算法与本文方法定位性能。对比实验表明,本文方法在各个航迹上的定位精度,均高于实时ICCP算法可以获得的最高定位精度。重力基准图内重力异常的变化强度是影响匹配定位算法性能的一个重要因素,在重力异常变化剧烈的区域,匹配算法可取得良好的定位效果。水下载体尽量通过高导航适配性区域,是提高匹配算法定位精度的有效方法。本文基于投影寻踪模型和启发式优化算法,建立了重力图导航适配性分析模型。通过将重力图转换为灰度图,提出了采用图像纹理分析方法提取并分析重力图整体和局部导航适配性特征指标的方法。建立了基于多特征参数融合的投影寻踪模型,提出了一种引力场算法,并应用于获取投影寻踪模型的最佳投影方向,获取各重力图的导航适配性综合评估,并将该综合评估作为重力图的选择依据。验证了重力图导航适配性评估结果与ICCP算法的适配情况。仿真实验表明,ICCP算法在本文方法选择的重力图中的定位精度最高,航迹匹配效果最好。重力辅助导航系统的定位精度与水下载体在匹配区内的航向密切相关,水下载体沿不同航向的航线运动时,重力导航定位系统的定位性能存在差异。对于导航适配性一般的匹配区,可能存在导航适配性较好的方向。本文从图像识别分类的角度,对重力图的方向导航适配性分析进行研究。提出了通过Log-Gabor滤波器组获得重力图的多尺寸、多方向特征图的方法,提出了一种基于二进制引力场算法的选择性集成学习,并优化了基分类器的投票机制,建立了重力图方向导航适配性分析模型。本文方法可有效避免选取导航适配性特征和设置导航适配性评估阈值过程中的盲目性。对比实验结果表明,本文提出的方向导航适配性分析方法可以获得更高的准确率。
孙凯[6]（2019）在《基于深度学习模型的景象区域适配性分析》文中研究说明景象匹配辅助导航由于导航精度高、抗干扰能力强和保障难度小等特点而广泛应用于飞行器的自主导航。景象区域适配性分析是影响景象匹配辅助导航系统性能的重要因素,对该技术进行研究具有很高的工程应用价值。本文针对景象区域适配性相关问题展开了研究。首先,结合辅助导航应用实际情况,对景象区域适配性问题进行了综合分析。一方面对景象区域适配性基本指标——匹配概率进行了研究,并结合景象适配性分析任务中缺少对应图像对的情况,提出了基于模拟实时图生成的单幅图像匹配概率计算方法,为景象区域适配性分析方法奠定了基础;另一方面分析了适配性的影响因素,主要包括噪声干扰、失真畸变和自然景物特性。然后,在对景象区域适配性问题进行了较为深入剖析的基础上,分别提出了基于PCANet+MLP和基于改进的分块双向2DPCA+ResNet的两种景象区域适配性分析方法。通过网络自动获取图像基本特征,避免了人为定义图像基本特征面临的工作量大、主观性强和适用范围较窄等问题。（1）基于PCANet和MLP的适配性分析方法。将PCANet与MLP结合应用于景象区域适配性分析领域。先通过本文中提出的单幅图像匹配概率计算方法求取图像的适配性基本指标并经二值化后得到图像的适配性标签,然后将图像经PCANet提取图像的全局降维信息,最后将图像的全局降维信息输入MLP并训练网络得到适配性评估模型。其中PCANet通过滑动窗口块采样、卷积操作获取了图片的局部相关信息,然后通过统计直方图特征信息、直方图特征级联等操作又构成了图片的全局信息。MLP可以对PCANet的高维数输出进行模式识别,从而将图像分为适配和不适配两类。（2）基于改进的分块双向2DPCA和ResNet的适配性分析方法。与第一种方法类似,先计算图像的适配性基本指标然后二值化得到图像的适配性标签。在提取图像特征环节,考虑到图像基本特征的唯一性准则,本文提出了分块双向2DPCA来获取图像的局部降维信息。最后将图像的局部降维信息输入ResNet训练神经网络得到适配性评估模型。分块双向2DPCA保留了图像的空间信息,因而将分块2DPCA的提取结果输入到在图像处理领域表现优异的ResNet中来进行模式识别。最后,在本文构建的专用于景象区域适配性分析的数据集上,对两种方法进行了实验验证。实验结果表明,两种适配性分析方法分别在模型训练耗时缩减和适配性的预测准确率提升方面有较大提升。
李钊伟,郑伟,房静,吴凡[7]（2019）在《基于新型主成分加权平均归一化法优选水下重力匹配导航适配区》文中进行了进一步梳理本文开展了水下潜器重力匹配导航的匹配区适配性评价研究.第一,本文综合考虑了重力异常标准差、坡度标准差、粗糙度、重力异常差异熵、分形维数等重力场主要特征参数,联合主成分分析准则和加权平均原理,提出了新型主成分加权平均归一化法;第二,基于新型主成分加权平均归一化法,计算可评价重力异常基准图各区域匹配效果的总体特征参数指标,依据总体特征参数指标进行优良适配区、一般适配区和非适配区划分;第三,在相同条件下,在划分的优良适配区、一般适配区和非适配区内,分别进行重力匹配数值模拟验证比较,结果表明,优良适配区的重力匹配效果显着,匹配概率约为98%,匹配稳定性高,位置误差小于1个重力异常基准图格网.
黄玉龙,张勇刚,赵玉新[8]（2019）在《自主水下航行器导航方法综述》文中提出自主水下航行器（AUV）水下导航技术的准确性是在水下开展搜索、探测及反潜等任务的有力保障。现有AUV的导航方法大多以捷联惯性导航系统（SINS）为主,以水声测速与定位技术、地球物理导航技术及协同导航技术为辅。基于此,文中回顾了国内外近年来AUV水下导航技术最新的研究进展;简述了AUV各种水下导航技术的基本原理,并指出了各种方法的适用条件及优缺点;分析了AUV水下导航方法存在的技术难点,并给出了相对应的解决思路。同时对未来的AUV水下导航技术的发展趋势进行了展望。
马明珠[9]（2019）在《水下地磁辅助导航匹配算法研究》文中提出惯性导航存在时间累积误差,无法满足水下航行器长航时的高精度需求。地磁辅助导航可以修正惯导系统的累积误差,其关键技术之一是匹配算法。匹配区域会影响算法的匹配概率,区域适配性与地磁图特征关系密切,因此提出了基于改进地磁熵的适配区选取规则;针对环境噪声和磁力仪测量误差,采用RANSAC算法剔除待匹配序列中的野值点,增强匹配算法的容错能力;采用基于短边中位数实线的Hausdorff距离准则进行粗匹配,在小范围内采用遗传搜索策略进行精匹配,提高了ICCP算法的匹配效率;采用基于地磁矢量的ICCP匹配算法,提高了地磁强度变化平缓区域内的匹配精度;仿真实验表明:提出的适配区选取规则能够提高算法的匹配概率,抗野值处理后的矢量匹配算法能够进一步提高匹配效率和精度。论文的主要研究内容如下:（1）阐述了若干地磁图特征参数的定义及计算方法,分析了各参数对地磁图适配性的影响及相互之间的关系,提出了一种基于改进地磁熵的适配区选取规则,并在该规则下划分适配区与非适配区。仿真实验分析了不同区域内匹配结果的定位精度,结果表明该选取规则能够筛选出地磁信息丰富的区域,有利于选取匹配概率较高的地磁适配区。（2）由于存在环境噪声和磁力仪测量误差,待匹配地磁序列中的野值点会严重降低匹配精度,采用抗野值的RANSAC算法对测量序列进行数据预处理,剔除野值点并拟合测量序列作为匹配算法的输入。仿真实验表明:RANSAC算法能够有效剔除野值点,拟合测量序列后的匹配结果精度更高,使匹配算法具有了容错能力,增强了匹配算法的鲁棒性。（3）针对ICCP匹配算法对惯导系统精度要求较高和时间复杂度较大的局限性,采用基于短边中位数实线的Hausdorff距离准则进行粗匹配,划定大概率搜索区域并采用遗传算法搜索最近点进行精匹配,能够有效缩短匹配时间;提出一种基于地磁矢量的改进的ICCP匹配算法,采用三分量地磁强度代替欧式距离改进匹配的目标函数,更全面地评价匹配结果的精确程度,弥补了算法在地磁总量特征相似区域极易产生误匹配的缺陷。仿真实验表明:改进后的算法将匹配定位误差和航向误差降低了2/3,匹配时间缩短了1/2,有效提高了匹配算法的精度和效率。
范时秒[10]（2019）在《基于地形辅助的ARV组合导航技术研究》文中研究说明遥控自治潜水器（Autonomous&Remotely-operated Vehicle,ARV）作为一种重要的水下探测工具,是我国重点发展的水下航行器之一,其导航定位问题是航行器设计与研发过程中的关键问题。为了提升ARV的水下导航定位精度,本文重点研究基于地形辅助的ARV水下组合导航技术,论文的主要工作如下:（1）分析了基于地形辅助的ARV水下组合导航系统的构成,讨论了捷联惯性导航系统的工作原理和误差模型,搭建了水下地形匹配问题的基本框架,并分析了地形辅助系统中重要参数的选取问题。（2）针对海底地形局部建模问题,研究了基于双线性插值的海底地形建模方法,并在此基础上提出了基于鱼群-高斯过程回归的海底地形建模框架,利用高斯过程回归在小样本、非线性模型下预测性能优良的特性,结合鱼群寻优算法求取最优超参数,最终估计求取海底精细地形模型。（3）针对ARV在水下直线航行阶段的导航问题,搭建了基于地形辅助的松组合导航框架,在分析基本地形轮廓匹配算法原理的基础上,提出了基于改进地形轮廓匹配的松组合导航算法,仿真表明,在直线航行阶段,所提出的改进算法在不同初始定位误差以及不同平坦度的海图环境下,都有较为良好的导航性能。（4）为了进一步提升水下地形辅助导航的实时性,设计了基于地形辅助的紧组合导航原理框架。在粒子滤波与高斯和粒子滤波的基础上,提出一种基于改进高斯和粒子滤波的水下地形辅助紧组合导航方法。仿真表明,所提方法在实时性和定位精度上较松组合导航都有显着提升,同时在不同平坦度的海图环境下进行含机动航行,结果显示在等深线稠密区域,导航精度可优于一个海图分辨率,在等深线稀疏区域,导航精度保持在1.5个海图分辨率量级。
二、地形匹配辅助导航的地形适配性分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、地形匹配辅助导航的地形适配性分析（论文提纲范文）
（1）基于粒子滤波的海底地形辅助导航技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 水下导航技术的发展 |
| 1.3.1 惯性导航 |
| 1.3.2 声学导航 |
| 1.3.3 地球物理导航 |
| 1.4 论文的主要研究内容 |
| 第2章 地形辅助导航系统基本框架 |
| 2.1 海底地形图建模 |
| 2.1.1 海底地形图常用表达式 |
| 2.1.2 数字地面模型插值方法 |
| 2.1.3 双线性插值仿真 |
| 2.2 基本导航系统 |
| 2.2.1 惯性导航基本原理 |
| 2.2.2 捷联惯导系统数学模型 |
| 2.2.3 SINS误差模型建立 |
| 2.2.4 DVL工作原理 |
| 2.2.5 DVL误差模型建立 |
| 2.3 水深测量系统 |
| 2.3.1 单波束测深系统 |
| 2.3.2 多波束测深系统 |
| 2.3.3 侧扫声纳系统 |
| 2.4 地形匹配系统 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 地形辅助导航系统原理及误差分析 |
| 3.1 地形辅助导航系统原理 |
| 3.2 海底地形辅助导航系统误差分析 |
| 3.2.1 多波束测量误差 |
| 3.2.2 多波束数据滤波处理 |
| 3.2.3 中值滤波仿真分析 |
| 3.3 TERCOM系统 |
| 3.3.1 TERCOM系统基本原理 |
| 3.3.2 匹配算法分析 |
| 3.3.3 TERCOM仿真分析 |
| 3.3.4 TERCOM系统特点 |
| 3.4 SITAN系统 |
| 3.4.1 SITAN系统基本原理 |
| 3.4.2 SITAN算法分析 |
| 3.4.3 SITAN系统特点 |
| 3.5 经典ICP算法 |
| 3.5.1 ICP算法的基本步骤: |
| 3.5.2 ICP匹配基本原理 |
| 3.5.3 匹配示例 |
| 3.5.4 TERCOM、SITAN和 ICP对比分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 粒子滤波算法在海底地形辅助导航上的应用 |
| 4.1 粒子滤波算法原理 |
| 4.1.1 贝叶斯滤波 |
| 4.1.2 蒙特卡洛理论 |
| 4.1.3 重要性采样 |
| 4.1.4 序贯重要性采样 |
| 4.1.5 粒子重采样 |
| 4.2 SINS/DVL组合导航系统 |
| 4.2.1 卡尔曼滤波算法 |
| 4.2.2 组合导航滤波模型 |
| 4.2.3 系统状态方程和量测方程 |
| 4.3 SINS/DVL组合导航系统仿真 |
| 4.3.1 仿真条件 |
| 4.3.2 仿真结果与分析 |
| 4.4 TAN/SINS/DVL组合导航系统 |
| 4.4.1 TAN/SINS/DVL松组合原理 |
| 4.4.2 松组合滤波器 |
| 4.5 TAN/SINS/DVL组合导航系统仿真 |
| 4.5.1 仿真条件 |
| 4.5.2 仿真结果与分析 |
| 4.6 改进粒子滤波算法及仿真 |
| 4.6.1 SIR粒子滤波 |
| 4.6.2 改进的粒子滤波算法 |
| 4.6.3 状态方程和量测方程 |
| 4.6.4 仿真分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 基于模糊决策的海底地形适配性分析 |
| 5.1 地形导航信息量简述 |
| 5.2 地形特征信息量 |
| 5.2.1 地形高程标准差 |
| 5.2.2 地形高程粗糙度 |
| 5.2.3 地形高程熵 |
| 5.2.4 局部地形相关系数 |
| 5.3 模糊决策理论应用于适配区域选择 |
| 5.3.1 模糊决策矩阵的确定 |
| 5.3.2 属性权重的确定 |
| 5.3.3 导航区域适航性分析 |
| 5.4 地形匹配导航系统 |
| 5.4.1 系统原理 |
| 5.4.2 粒子滤波算法 |
| 5.5 仿真分析 |
| 5.6 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 |
（2）重力辅助惯性导航的航迹规划与图像匹配方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 重力适配区选择方法 |
| 1.2.2 航迹规划算法 |
| 1.2.3 重力匹配导航算法 |
| 1.3 本文研究的主要内容 |
| 第二章 海洋重力异常图的获取方法 |
| 2.1 卫星测高的基本原理及重力场反演方法 |
| 2.1.1 卫星测高的基本原理 |
| 2.1.2 重力异常反演的方法 |
| 2.1.3 卫星测高误差 |
| 2.2 航空重力测量的基本原理 |
| 2.2.1 航空重力测量中标量的数学模型 |
| 2.2.2 航空重力测量中矢量的数学模型 |
| 2.3 船载重力测量的基本原理 |
| 2.3.1 零点漂移改正 |
| 2.3.2 厄特弗斯改正 |
| 2.3.3 水平加速度改正 |
| 2.3.4 正常重力值 |
| 2.4 基于海底地形数据的海洋重力异常图重构 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于多特征值分析的重力辅助导航适配区选择方法 |
| 3.1 重力场统计特征参数 |
| 3.2 重力辅助导航适配区选择方法 |
| 3.2.1 基于重力信息熵的适配区选择方法 |
| 3.2.2 基于模糊综合决策方法的适配区选择方法 |
| 3.2.3 基于主成分分析的适配区选择方法 |
| 3.2.4 重力辅助导航适配区选择方法仿真实验 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 蚁群-势场算法在重力匹配导航航迹规划中的应用 |
| 4.1 蚁群算法 |
| 4.1.1 蚁群算法的基本原理和函数构成 |
| 4.1.2 蚁群算法的优点与缺点 |
| 4.2 改进的蚁群-势场算法 |
| 4.2.1 人工势场法 |
| 4.2.2 蚁群-势场算法 |
| 4.3 蚁群-势场算法航迹规划仿真实验 |
| 4.3.1 主要参数设置 |
| 4.3.2 人工设定10×10栅格航迹规划 |
| 4.3.3 重力实测区域航迹规划 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 重力二维图像匹配导航算法研究 |
| 5.1 重力二维图像特征提取与性能分析 |
| 5.1.1 重力二维图像的获取 |
| 5.1.2 重力二维图像特征提取 |
| 5.1.3 重力二维图像特征分析 |
| 5.2 重力二维图像匹配导航算法 |
| 5.2.1 基于重力二维图像灰度匹配的研究 |
| 5.2.2 基于重力二维图像特征匹配的研究 |
| 5.2.3 重力二维图像匹配导航算法仿真 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文的主要工作与总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作 |
| 致谢 |
（3）基于梯度拟合的水下地形匹配导航算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 水下导航定位技术概述 |
| 1.3 水下地形匹配导航算法研究现状 |
| 1.4 地形探测传感器与辅助导航技术的发展历程 |
| 1.5 论文主要研究内容 |
| 第2章 两类水下地形匹配算法的比较 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 水下地形辅助惯性导航模型 |
| 2.3 TERCOM算法的原理 |
| 2.4 SITAN算法的原理 |
| 2.5 两种算法的对比分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 水下地形梯度的分布拟合 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 水下地形的测量与建图 |
| 3.2.1 坐标系的转换 |
| 3.2.2 多波束声呐测深原理 |
| 3.2.3 测量数据的网格化插值 |
| 3.3 常用的大样本数据拟合分布 |
| 3.4 地形梯度拟合实验 |
| 3.4.1 地形区域的选取 |
| 3.4.2 拟合结果与分析 |
| 3.4.3 分布拟合的稳定性分析 |
| 3.4.4 地形数据选取准则(3?准则) |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于梯度拟合的相关匹配定位 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 地形相关匹配定位 |
| 4.2.1 定位算法原理 |
| 4.2.2 匹配模板 |
| 4.2.3 基于旋转不变矩的粗匹配 |
| 4.2.4 基于极大似然估计的精匹配 |
| 4.3 梯度拟合在相关匹配定位中的应用 |
| 4.3.1 地形区域的适配性分析 |
| 4.3.2 匹配误差原理 |
| 4.3.3 改进算法与适用条件 |
| 4.4 水下地形匹配定位算法的仿真与分析 |
| 4.4.1 定位误差分析 |
| 4.4.2 梯度门限的选定 |
| 4.4.3 计算量分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于梯度拟合的连续航迹跟踪 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 连续航迹跟踪与非线性滤波 |
| 5.3 航迹跟踪中的标准粒子滤波理论 |
| 5.3.1 非线性贝叶斯估计理论 |
| 5.3.2 贯序重要性采样 |
| 5.3.3 重要性概率密度的选择 |
| 5.3.4 重采样 |
| 5.3.5 利用标准粒子滤波的航迹跟踪流程 |
| 5.4 基于梯度拟合的粒子滤波航迹跟踪算法 |
| 5.4.1 似然函数的形式 |
| 5.4.2 测量数据的筛选 |
| 5.4.3 改进的航迹跟踪算法流程 |
| 5.5 水下地形辅助航迹跟踪算法的仿真与分析 |
| 5.5.1 航迹与起伏度 |
| 5.5.2 位置和角度修正误差分析 |
| 5.5.3 算法稳定性分析 |
| 5.5.4 算法运行时间比较 |
| 5.6 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 |
（4）井下GRPM定位方法的磁数值特征分析与匹配算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 引言 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 现有的井下定位方法 |
| 1.2.1 现有井下定位技术 |
| 1.2.2 目前存在问题与不足 |
| 1.3 地磁定位的国内外研究动态 |
| 1.3.1 地磁组合定位技术方面 |
| 1.3.2 区域地磁特征方面 |
| 1.3.3 地磁图适配性评价方面 |
| 1.3.4 地磁匹配算法的研究 |
| 1.4 研究方案与创新点 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.4.3 创新点 |
| 第2章 GRPM定位方法的构建 |
| 2.1 GRPM定位原理 |
| 2.1.1 GRPM定位技术框架 |
| 2.1.2 GRPM定位原理 |
| 2.1.3 GRPM定位关键问题 |
| 2.2 GRPM定位数学模型 |
| 2.2.1 粗略定位的数学模型 |
| 2.2.2 精确匹配的数学模型 |
| 2.3 GRPM定位系统架构 |
| 2.3.1 GRPM定位的硬件 |
| 2.3.2 GRPM定位软件架构与设计 |
| 2.3.3 GRPM数据传输模式分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 井下地磁测量及数值分析 |
| 3.1 地磁测量 |
| 3.1.1 实验场地 |
| 3.1.2 实验设备 |
| 3.1.3 数据采集 |
| 3.2 区域地磁场表达 |
| 3.2.1 地磁数据的表达方法 |
| 3.2.2 插值方法的对比分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 井下地磁场变化与扰动规律研究 |
| 4.1 井下实测地磁场的扰动因子分析 |
| 4.1.1 地磁场要素与组成 |
| 4.1.2 井下地磁场的变化因素 |
| 4.1.3 井下地磁场测量的扰动因子 |
| 4.1.4 数值扰动分析的评价指标 |
| 4.2 井下地磁空域变化的分析 |
| 4.2.1 磁异常分量的差异性 |
| 4.2.2 磁异常空域的复杂性 |
| 4.2.3 磁异常空域的相关性 |
| 4.3 井下地磁时域变化的分析 |
| 4.3.1 一个太阳日的时域变化 |
| 4.3.2 不同太阳日的时域变化 |
| 4.3.3 不同太阳日的井下磁数值波动的分析 |
| 4.4 井下地磁噪声的扰动分析 |
| 4.4.1 井下人员对磁场的干扰影响 |
| 4.4.2 运输车对磁场的干扰影响 |
| 4.4.3 罐笼运行对磁场的干扰影响 |
| 4.4.4 井下地磁强噪声的平滑处理研究 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 井下地磁图适配性评价方法优化 |
| 5.1 井下地磁图特征 |
| 5.1.1 井下地磁图的适配特征 |
| 5.1.2 适配性评价的技术指标 |
| 5.1.3 区域地磁适配性的分析方法 |
| 5.2 井下磁特征适配性的评价分析 |
| 5.2.1 井下磁总场的适配性评价 |
| 5.2.2 井下磁分量的适配性评价 |
| 5.3 基于回归分析的适配性评价方法的建立 |
| 5.3.1 基于回归分析的适配性评价的原理 |
| 5.3.2 试验数据 |
| 5.3.3 数据预处理与多元回归定权 |
| 5.3.4 基于回归分析的适配性评价与验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 MPMD匹配模型的建立和适应性分析 |
| 6.1 地磁匹配 |
| 6.1.1 地磁匹配的数学原理 |
| 6.1.2 地磁匹配算法的性能评价标准 |
| 6.2 试验数据 |
| 6.2.1 试验区地磁测量 |
| 6.2.2 试验区适配性评价 |
| 6.3 常用匹配算法的性能检测 |
| 6.3.1 基于无噪声地磁匹配研究 |
| 6.3.2 抗噪性能的地磁匹配研究 |
| 6.4 新型MPMD算法模型的建立 |
| 6.4.1 相似度的数学度量 |
| 6.4.2 新型MPMD匹配模型 |
| 6.4.3 MPMD匹配技术流程 |
| 6.4.4 MPMD算法的参数确立 |
| 6.5 MPMD算法的性能检测 |
| 6.5.1 匹配步长的影响分析 |
| 6.5.2 算法匹配精度的对比 |
| 6.5.3 匹配算法适应性验证 |
| 6.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 导师简介 |
| 作者简介 |
| 学位论文数据集 |
（5）水下重力辅助定位及重力图导航适配性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 重力辅助导航系统的原理及组成 |
| 1.3 重力辅助导航技术的研究进展 |
| 1.3.1 重力辅助导航定位系统的研究进展 |
| 1.3.2 多源重力数据融合的研究进展 |
| 1.3.3 重力匹配定位算法的研究进展 |
| 1.3.4 重力图导航适配性的研究进展 |
| 1.4 论文主要研究内容 |
| 第2章 多源重力异常数据融合方法研究 |
| 2.1 多源重力异常数据测量方法 |
| 2.1.1 卫星测量重力异常方法 |
| 2.1.2 船测重力异常方法 |
| 2.1.3 DEM正演重力异常方法 |
| 2.1.4 全球重力场模型建立方法 |
| 2.2 基于离散小波变换的多源重力数据融合方法 |
| 2.2.1 小波分解频率系数融合方法 |
| 2.2.2 小波分解层数及小波基函数选取 |
| 2.3 仿真实验及分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 重力辅助匹配定位算法研究 |
| 3.1 ICCP算法原理及实时ICCP算法性能分析 |
| 3.1.1 标准ICCP算法 |
| 3.1.2 实时ICCP算法 |
| 3.1.3 实时ICCP算法性能分析 |
| 3.2 优化匹配序列长度的实时ICCP算法 |
| 3.2.1 基于黄金分割搜索的匹配序列长度调优方法 |
| 3.2.2 减小最近等值点搜索范围方法 |
| 3.2.3 优化匹配序列长度的实时ICCP算法的计算步骤 |
| 3.3 仿真实验及分析 |
| 3.3.1 实验方法及算法参数设置 |
| 3.3.2 无重力异常测量噪声时定位性能比较 |
| 3.3.3 重力异常测量噪声对定位性能影响分析 |
| 3.3.4 INS误差对定位性能影响分析 |
| 3.3.5 重力图分辨率对定位性能影响分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于投影寻踪的重力图导航适配性分析方法研究 |
| 4.1 重力图导航适配性特征提取方法 |
| 4.1.1 重力图转换为灰度图方法 |
| 4.1.2 灰度直方图复杂度 |
| 4.1.3 重力异常变化梯度和 |
| 4.1.4 灰度共生矩阵 |
| 4.2 基于投影寻踪的重力图导航适配性分析方法 |
| 4.2.1 投影寻踪模型建立步骤 |
| 4.2.2 最佳投影方向的获取 |
| 4.3 重力图导航适配性分析实验 |
| 4.3.1 导航适配性特征的提取 |
| 4.3.2 导航适配性分析和验证实验 |
| 4.3.3 重力图分辨率对导航适配性特征提取的影响及分析 |
| 4.3.4 灰度图像的灰度级对导航适配性特征提取的影响及分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 重力图方向导航适配性分析方法研究 |
| 5.1 重力图方向导航适配性特征图的提取方法 |
| 5.1.1 二维Log-Gabor滤波器 |
| 5.1.2 基于Log-Gabor滤波器的重力图方向导航适配性特征图提取 |
| 5.1.3 重力图方向导航适配性的分类标签获取方法 |
| 5.2 基于选择性集成学习的方向导航适配性分析方法 |
| 5.2.1 集成学习 |
| 5.2.2 二进制引力场算法 |
| 5.2.3 基于二进制引力场算法的选择性集成学习 |
| 5.2.4 投票机制的优化方法 |
| 5.2.5 基于选择性集成学习的方向导航适配性分析模型 |
| 5.3 重力图方向导航适配性分析仿真实验 |
| 5.3.1 Log-Gabor滤波器与Gabor滤波器比较 |
| 5.3.2 基于选择性集成学习的方向导航适配性分析模型性能分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（6）基于深度学习模型的景象区域适配性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的主要工作 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 景象区域适配性问题分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 景象匹配算法 |
| 2.2.1 基于灰度相关的匹配算法 |
| 2.2.2 基于特征的匹配算法 |
| 2.3 景象区域适配性影响因素分析 |
| 2.3.1 噪声干扰 |
| 2.3.2 失真畸变 |
| 2.3.3 自然景物特性 |
| 2.4 适配性基本指标分析及计算 |
| 2.4.1 基于试验的匹配概率计算方法 |
| 2.4.2 基于仿真的匹配概率计算方法 |
| 2.4.3 基于模型的匹配概率计算方法 |
| 2.5 基准图样本库制备 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于深度学习模型的景象区域适配性分析方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于PCANet+MLP的景象区域适配性分析 |
| 3.2.1 PCANet原理及分析 |
| 3.2.2 MLP原理及分析 |
| 3.2.3 PCANet+MLP适配性分析模型构建 |
| 3.3 基于BB2DPCA+ResNet的景象区域适配性分析 |
| 3.3.1 BB2DPCA原理 |
| 3.3.2 ResNet原理及分析 |
| 3.3.3 BB2DPCA+ResNet适配性分析模型构建 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 景象区域适配性分析仿真实验 |
| 4.1 实验环境 |
| 4.2 基于PCANet+MLP的景象区域适配性分析仿真实验 |
| 4.2.1 适配性分析实验流程 |
| 4.2.2 实验结果及分析 |
| 4.3 基于BB2DPCA+ResNet的景象区域适配性分析仿真实验 |
| 4.3.1 适配性分析实验流程 |
| 4.3.2 实验结果及分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 进一步研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（7）基于新型主成分加权平均归一化法优选水下重力匹配导航适配区（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 重力场特征参数 |
| 2 重力匹配区域选择准则 |
| 3 数值模拟及验证 |
| 4 结语 |
（8）自主水下航行器导航方法综述（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 基于SINS/声学的AUV自主导航 |
| 1.1 基于SINS/DVL的AUV自主导航技术 |
| 1.2 基于SINS/水声定位的AUV自主导航技术 |
| 2 地球物理场导航技术 |
| 2.1 地形辅助导航 |
| 2.2 地磁辅助导航 |
| 2.3 重力辅助导航 |
| 3 协同导航技术 |
| 3.1 基本原理及研究背景 |
| 3.2 协同导航关键技术 |
| 3.2.1 协同导航编队构型设计方法 |
| 3.2.2 协同导航滤波算法 |
| 3.2.3 协同导航误差建模与补偿方法 |
| 4 总结和展望 |
| 5 结束语 |
（9）水下地磁辅助导航匹配算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 导航适配区的选取规则 |
| 1.2.2 匹配算法的抗野值处理 |
| 1.2.3 地磁导航匹配算法 |
| 1.3 论文的主要研究内容 |
| 第二章 地磁导航匹配算法的基础理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 地磁场的基本知识 |
| 2.2.1 地磁要素 |
| 2.2.2 地磁图特征 |
| 2.3 地磁匹配算法概述 |
| 2.4 常用的地磁匹配算法 |
| 2.4.1 MAGCOM算法 |
| 2.4.2 SITAN算法 |
| 2.4.3 ICCP算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 ICCP算法的适配性和鲁棒性研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 水下地磁导航适配区的选取规则 |
| 3.2.1 地磁图特征与地磁图适配性 |
| 3.2.2 基于改进地磁熵的适配区选取规则 |
| 3.3 RANSAC抗野值算法 |
| 3.3.1 野值对匹配算法的影响 |
| 3.3.2 RANSAC算法原理 |
| 3.3.3 RANSAC算法步骤 |
| 3.4 仿真实验与分析 |
| 3.4.1 地磁图特征量 |
| 3.4.2 适配性分析 |
| 3.4.3 抗野值的ICCP匹配算法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于地磁矢量的改进的ICCP算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 ICCP算法的局限性 |
| 4.3 ICCP算法的改进 |
| 4.3.1 短边中位数实线Hausdorff距离 |
| 4.3.2 搜索策略的改进 |
| 4.3.3 矢量匹配算法 |
| 4.4 仿真实验与分析 |
| 4.4.1 粗精联合匹配算法 |
| 4.4.2 地磁图的矢量特性 |
| 4.4.3 基于地磁矢量的匹配算法 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（10）基于地形辅助的ARV组合导航技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 论文中主要缩写及符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 ARV及其导航系统国内外发展现状 |
| 1.2.2 地形辅助导航技术国内外发展现状 |
| 1.2.3 基于地形辅助的ARV组合导航系统发展趋势 |
| 1.3 本文主要研究内容及章节安排 |
| 第二章 基于地形辅助的ARV组合导航关键技术分析 |
| 2.1 基于地形辅助的ARV组合导航系统概述 |
| 2.2 捷联惯性导航系统 |
| 2.2.1 参考坐标系 |
| 2.2.2 姿态角定义及坐标系变换 |
| 2.2.3 捷联惯性导航系统原理及误差模型 |
| 2.3 地形辅助导航研究问题框架 |
| 2.3.1 系统特征空间 |
| 2.3.2 相似性关联准则 |
| 2.3.3 搜索空间 |
| 2.4 水下地形辅助导航重要参数选取规则 |
| 2.4.1 水深值采样频率确定规则 |
| 2.4.2 搜索范围选取 |
| 2.4.3 地形匹配区选取规则 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 海底地形局部建模研究 |
| 3.1 海图数据库概述 |
| 3.1.1 数字地形模型 |
| 3.1.2 基于格网数据的数字高程模型 |
| 3.2 基于双线性多项式插值的海底地形建模 |
| 3.2.1 双线性多项式插值法 |
| 3.2.2 基于双线性多项式插值的海底地形建模 |
| 3.3 基于鱼群-高斯过程回归海底地形建模研究 |
| 3.3.1 高斯过程回归 |
| 3.3.2 鱼群参数优化求解超参数 |
| 3.3.3 基于鱼群-高斯过程回归海底地形建模方法 |
| 3.4 仿真与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于地形辅助的ARV松组合导航方法研究 |
| 4.1 基本地形匹配算法 |
| 4.1.1 地形轮廓匹配法 |
| 4.1.2 最近等值点迭代法 |
| 4.2 松组合导航模型及滤波器设计 |
| 4.2.1 状态方程 |
| 4.2.2 量测方程 |
| 4.2.3 卡尔曼滤波器 |
| 4.3 基于改进地形轮廓匹配的松组合导航方法 |
| 4.3.1 相关性准则设计 |
| 4.3.2 误匹配判定 |
| 4.3.3 基于改进地形轮廓匹配的松组合导航方法流程 |
| 4.4 仿真与分析 |
| 4.4.1 仿真条件 |
| 4.4.2 仿真结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于地形辅助的ARV紧组合导航方法研究 |
| 5.1 地形辅助紧组合导航系统框架及数学模型 |
| 5.1.1 状态方程 |
| 5.1.2 量测方程 |
| 5.2 蒙特卡洛滤波器 |
| 5.2.1 粒子滤波器 |
| 5.2.2 高斯和粒子滤波器 |
| 5.3 基于改进高斯和粒子滤波器的ARV紧组合导航 |
| 5.4 紧组合导航仿真与分析 |
| 5.4.1 仿真条件 |
| 5.4.2 直航条件下松/紧组合导航对比仿真试验 |
| 5.4.3 紧组合导航仿真试验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文内容总结 |
| 6.2 进一步研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 硕士期间研究成果及参加科研情况 |
四、地形匹配辅助导航的地形适配性分析（论文参考文献）
- [1]基于粒子滤波的海底地形辅助导航技术研究[D]. 刘东东. 哈尔滨工程大学, 2021
- [2]重力辅助惯性导航的航迹规划与图像匹配方法研究[D]. 张驰. 战略支援部队信息工程大学, 2020(08)
- [3]基于梯度拟合的水下地形匹配导航算法研究[D]. 高嘉淇. 哈尔滨工程大学, 2020(05)
- [4]井下GRPM定位方法的磁数值特征分析与匹配算法研究[D]. 汪金花. 华北理工大学, 2020(01)
- [5]水下重力辅助定位及重力图导航适配性研究[D]. 李芳明. 哈尔滨工程大学, 2020(04)
- [6]基于深度学习模型的景象区域适配性分析[D]. 孙凯. 国防科技大学, 2019(02)
- [7]基于新型主成分加权平均归一化法优选水下重力匹配导航适配区[J]. 李钊伟,郑伟,房静,吴凡. 地球物理学报, 2019(09)
- [8]自主水下航行器导航方法综述[J]. 黄玉龙,张勇刚,赵玉新. 水下无人系统学报, 2019(03)
- [9]水下地磁辅助导航匹配算法研究[D]. 马明珠. 东南大学, 2019(06)
- [10]基于地形辅助的ARV组合导航技术研究[D]. 范时秒. 东南大学, 2019(06)