多传感器融合的水下重力测量关键技术

第1章 绪论 1.1 研究背景和意义 1.2 水下重力测量国内外研究现状 1.2.1 国外水下重力测量研究现状 1.2.2 国内水下重力测量研究现状 1.2.3 捷联式水下动态重力测量存在的问题 1.3 研究目标、内容和组织结构 1.3.1 研究目标 1.3.2 研究内容及组织结构 第2章 水下重力测量理论基础 2.1 水下重力测量原理 2.1.1 常用坐标系定义 2.1.2 水下重力测量模型 2.1.3 水下重力测量改正项 2.2 捷联式水下重力测量方案 2.2.1 基于二级拖体的水下重力测量方式 2.2.2 水下重力测量方法 2.2.3 水下重力测量系统构成 2.3 水下重力测量数据处理方法 2.3.1 数据预处理 2.3.2 动基座对准 2.3.3 组合导航 2.3.4 重力基准点传递 2.3.5 重力提取 2.4 水下重力测量精度评估 2.4.1 内符合精度评估 2.4.2 外符合精度评估 2.5 小结 第3章 融合多源异构信息的水下重力测量方法 3.1 基于集中式滤波的重力测量方法 3.1.1 SINS的误差方程 3.1.2 集中式滤波模型 3.1.3 集中式滤波方法试验验证 3.2 基于联邦卡尔曼滤波的重力测量方法 3.2.1 联邦卡尔曼滤波器 3.2.2 基于SINS/DVL/USBL/DG的联邦卡尔曼滤波模型 3.2.3 联邦卡尔曼滤波方法试验验证 3.3 基于自适应联邦卡尔曼滤波的重力测量方法 3.3.1 自适应滤波器 3.3.2 基于SINS/DVL/USBL/DG的自适应联邦卡尔曼滤波方法 3.3.3 自适应联邦卡尔曼滤波试验验证 3.4 基于容积卡尔曼滤波的重力测量方法 3.4.1 容积卡尔曼滤波的基本原理 3.4.2 基于容积卡尔曼滤波的水下重力测量模型 3.4.3 容积卡尔曼滤波的试验验证 3.5 四种滤波方法的对比与分析 3.6 小结 第4章 水下重力测量误差补偿方法 4.1 水下重力测量误差特性 4.1.1 惯性传感器误差特性分析 4.1.2 速度误差特性分析 4.1.3 水平位置误差特性分析 4.1.4 深度误差特性分析 4.1.5 偏心改正误差特性分析 4.2 考虑未知洋流流速的SINS/DVL组合导航方法 4.2.1 DVL工作模式 4.2.2 算法模型 4.2.3 验证分析 4.3 基于相关性分析的水下重力测量误差补偿方法 4.3.1 基于相关性分析的水下重力测量误差补偿方法流程 4.3.2 基于相关性分析的误差补偿方法试验验证 4.3.3 算法小结 4.4 深度误差补偿方法 4.5 小结 第5章 非完备数据集下的水下重力测量方法 5.1 基于SINS/DVL/DG的重力测量方法 5.1.1 基于SINS/DVL/DG组合导航的重力测量方法 5.1.2 试验验证 5.1.3 算法小结 5.2 位置约束的SINS/USSBL/DG重力测量方法 5.2.1 可观测性分析 5.2.2 基于SINS/USBL/DG组合导航的重力测量方法 5.2.3 试验验证 5.2.4 算法小结 5.3 利用轨迹拟合的SINS/DG重力测量方法 5.3.1 算法原理 5.3.2 试验验证 5.3.3 算法小结 5.4 实时水下重力测量方法 5.4.1 实时数据处理算法 5.4.2 试验验证 5.4.3 算法小结 5.5 小结 第6章 研究结论与展望 参考文献 附录A 南海某海域水下重力测量试验 附录B 南海深海域水下重力测量试验