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第1章 绪论1

1.1 AUV仿真概述1

1.1.1自主潜航器1

1.1.2自主潜航器仿真技术2

1.2国内外研究现状及发展趋势4

1.2.1 AUV相关模型研究4

1.2.2仿真模型可信度评估研究7

1.3本书的组织结构11

第2章 基于SαS分布的非高斯混响建模及混响预白化技术13

2.1基于SαS分布的浅海海底混响建模13

2.1.1建模基本假设13

2.1.2基于SαS分布的混响幅值分布建模15

2.1.3基于SαS分布的混响包络分布建模16

2.1.4 SαS和高斯混合模型的参数估计16

2.1.5实验与仿真19

2.2基于混响匹配包络的分布建模26

2.2.1基于SαS分布的混响匹配包络建模26

2.2.2实验与仿真26

2.3基于混合SαS分布的混响混合序列建模27

2.3.1贝叶斯理论和马尔可夫链蒙特卡罗方法28

2.3.2 MCMC抽样算法29

2.3.3混合SαS分布混响混合序列建模30

2.3.4实验与仿真34

2.4高斯AR预白化技术39

2.4.1目标探测模型40

2.4.2平稳化处理40

2.4.3自回归模型估计41

2.4.4分段白化实现44

2.5基于SαS分布的预白化技术45

2.5.1分数低阶统计量45

2.5.2 SαS过程的AR模型46

2.5.3广义Levinson-Durbin算法47

2.5.4 SαS过程的白化实现49

2.5.5接收检测器49

2.6实验与仿真50

2.7本章小结63

第3章 非高斯时空二维阵列信号检测65

3.1基于SαS分布的阵列信号算法65

3.1.1传统DOA估计算法65

3.1.2基于SαS分布的子空间算法66

3.2基于FLOM-MUSIC的高分辨率二维阵列信号处理算法67

3.2.1基于MUSIC的二维阵列信号参数估计算法67

3.2.2 2D-EX-FLOM-MUSIC算法68

3.2.3实验与仿真69

3.3基于FLOM-ESPRIT的增强型二维阵列信号处理算法74

3.3.1基于ESPRIT的二维阵列信号参数估计算法74

3.3.2 2D-FLOM-ESPRIT算法74

3.3.3实验与仿真77

3.4本章小结80

第4章 基于水平短线列阵的匹配场定位性技术81

4.1常用的匹配场处理器81

4.1.1线性匹配场处理器82

4.1.2最小方差无畸变响应匹配场处理器83

4.1.3白噪声抑制最小方差无畸变响应匹配场处理器83

4.1.4宽带匹配场处理器84

4.2声场建模方法87

4.2.1波动方程和Helmholtz方程89

4.2.2射线理论模型92

4.2.3简正波模型93

4.2.4波数积分模型95

4.2.5抛物线方程模型97

4.2.6三维声场建模98

4.3基于静止水平短线列阵的匹配场定位99

4.3.1测试环境和方案102

4.3.2测试结果及分析105

4.4运动水平短线列阵数据模型109

4.5采样位置处理111

4.5.1采样位置间的非相干处理111

4.5.2采样位置间的相干处理113

4.6本章小结117

第5章 基于AUV舷侧阵的目标定位技术118

5.1 AUV的定位问题分析118

5.2粒子滤波120

5.2.1状态空间模型与递推贝叶斯估计121

5.2.2序贯蒙特卡罗方法122

5.2.3粒子滤波算法122

5.2.4粒子滤波算法中的粒子贫化问题124

5.3基于小波变换的灰粒子滤波算法125

5.3.1 AUV的系统建模125

5.3.2灰预测算法126

5.3.3基于小波变换的观测噪声统计特性估计128

5.3.4 WG-PF算法的执行步骤129

5.4基于多模型的粒子滤波算法130

5.5自适应扩展卡尔曼滤波算法132

5.5.1标准的EKF算法132

5.5.2系统观测噪声的自适应133

5.5.3系统过程噪声的自适应133

5.6试验描述与结果分析133

5.6.1试验描述133

5.6.2试验结果及分析134

5.7定位测试142

5.7.1定位方法描述142

5.7.2二维被动定位144

5.7.3三维被动定位148

5.8本章小结155

第6章 小子样静态模型可信度测试评估方法156

6.1经典频率统计、贝叶斯统计及小子样方法157

6.1.1经典频率统计方法及与贝叶斯统计的区别与联系157

6.1.2试验子样容量等级界定158

6.2模型测试评估中的贝叶斯统计基础160

6.2.1贝叶斯统计基础160

6.2.2先验信息的量化162

6.2.3验后分布的推断168

6.3小子样试验设计与静态模型统计推断170

6.3.1小子样试验设计171

6.3.2小子样试验参数统计推断及序贯检验171

6.3.3试验样本容量分析预测179

6.4贝叶斯与Bootstrap再抽样统计方法192

6.4.1无先验信息下的参数Bootstrap与马尔可夫链蒙特卡罗192

6.4.2确定先验信息下的验后分布195

6.5本章小结197

第7章 基于不确定信息及先验信息的动态模型可信度测试评估方法198

7.1 AUV仿真模型的不确定特性199

7.1.1不确定信息理论基础199

7.1.2 AUV控制系统模型200

7.2动态模型基本可信度测试与评估202

7.2.1基本可信度评估方法202

7.2.2模型可信度测试评估中的关联度解耦——权重分配205

7.2.3 AUV控制系统横滚控制模型验证实例210

7.3模型综合可信度评估中的混合动态多属性决策问题216

7.3.1模型综合可信度评估中的混合动态决策问题描述216

7.3.2语义评判的MADM解决方案219

7.3.3混合动态MADM决策体系221

7.4基于灰箱系统辨识的AUV控制系统动态模型验证226

7.4.1基本非线性模型NARX226

7.4.2灰箱系统辨识理论框架230

7.4.3灰箱系统辨识在AUV控制系统模型验证中的应用238

7.5本章小结243

参考文献244