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自主潜航器仿真模型及其可信度评估 郭晓俊主编 2017年版
- 名 称：自主潜航器仿真模型及其可信度评估 郭晓俊主编 2017年版 - 下载地址1
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资料介绍
自主潜航器仿真模型及其可信度评估
作者：郭晓俊主编
出版时间： 2017年版
内容简介
自主潜航器在海洋科学探索、军事工程等领域有着广泛应用。由于试验条件的限制，仿真是现场试验的重要辅助手段，仿真模型的可信度水平衡量着仿真试验数据的可用程度。本书是一部专门研究自主潜航器仿真模型及其可信度评估理论、方法与技术的著作。作者在全面阐述自主潜航器仿真模型基本理论及常用建模方法的基础上，重点研究面向仿真应用的非高斯混响、匹配场等自主潜航器建模及仿真的新方法及技术，并深入探讨其仿真模型的可信度评估方法及应用。
本书适用于从事航天、航空、航海、能源、工业等方面研究、仿真及试验分析的科学工作者、工程技术人员和高等院校教师参考，亦可作为高等院校高年级本科生和研究生的教材。
目录
第1章绪论
1.1AUV仿真概述
1.1.1自主潜航器
1.1.2自主潜航器仿真技术
1.2国内外研究现状及发展趋势
1.2.1AUV相关模型研究
1.2.2仿真模型可信度评估研究
1.3本书的组织结构
第2章基于SαS分布的非高斯混响建模及混响预白化技术
2.1基于SαS分布的浅海海底混响建模
2.1.1建模基本假设
2.1.2基于SαS分布的混响幅值分布建模
2.1.3基于SαS分布的混响包络分布建模
2.1.4SαS和高斯混合模型的参数估计
2.1.5实验与仿真
2.2基于混响匹配包络的分布建模
2.2.1基于SαS分布的混响匹配包络建模
2.2.2实验与仿真
2.3基于混合SαS分布的混响混合序列建模
2.3.1贝叶斯理论和马尔可夫链蒙特卡罗方法
2.3.2MCMC抽样算法
2.3.3混合SαS分布混响混合序列建模
2.3.4实验与仿真
2.4高斯AR预白化技术
2.4.1目标探测模型
2.4.2平稳化处理
2.4.3自回归模型估计
2.4.4分段白化实现
2.5基于SαS分布的预白化技术
2.5.1分数低阶统计量
2.5.2SαS过程的AR模型
2.5.3广义Levinson-Durbin算法
2.5.4SαS过程的白化实现
2.5.5接收检测器
2.6实验与仿真
2.7本章小结
第3章非高斯时空二维阵列信号检测
3.1基于SαS分布的阵列信号算法
3.1.1传统DOA估计算法
3.1.2基于SαS分布的子空间算法
3.2基于FLOM-MUSIC的高分辨率二维阵列信号处理算法
3.2.1基于MUSIC的二维阵列信号参数估计算法
3.2.22D-EX-FLOM-MUSIC算法
3.2.3实验与仿真
3.3基于FLOM-ESPRIT的增强型二维阵列信号处理算法
3.3.1基于ESPRIT的二维阵列信号参数估计算法
3.3.22D-FLOM-ESPRIT算法
3.3.3实验与仿真
3.4本章小结
第4章基于水平短线列阵的匹配场定位性技术
4.1常用的匹配场处理器
4.1.1线性匹配场处理器
4.1.2最小方差无畸变响应匹配场处理器
4.1.3白噪声抑制最小方差无畸变响应匹配场处理器
4.1.4宽带匹配场处理器
4.2声场建模方法
4.2.1波动方程和Helmholtz方程
4.2.2射线理论模型
4.2.3简正波模型
4.2.4波数积分模型
4.2.5抛物线方程模型
4.2.6三维声场建模
4.3基于静止水平短线列阵的匹配场定位
4.3.1测试环境和方案
4.3.2测试结果及分析
4.4运动水平短线列阵数据模型
4.5采样位置处理
4.5.1采样位置间的非相干处理
4.5.2采样位置间的相干处理
4.6本章小结
第5章基于AUV舷侧阵的目标定位技术
5.1AUV的定位问题分析
5.2粒子滤波
5.2.1状态空间模型与递推贝叶斯估计
5.2.2序贯蒙特卡罗方法
5.2.3粒子滤波算法
5.2.4粒子滤波算法中的粒子贫化问题
5.3基于小波变换的灰粒子滤波算法
5.3.1AUV的系统建模
5.3.2灰预测算法
5.3.3基于小波变换的观测噪声统计特性估计
5.3.4WG-PF算法的执行步骤
5.4基于多模型的粒子滤波算法
5.5自适应扩展卡尔曼滤波算法
5.5.1标准的EKF算法
5.5.2系统观测噪声的自适应
5.5.3系统过程噪声的自适应
5.6试验描述与结果分析
5.6.1试验描述
5.6.2试验结果及分析
5.7定位测试
5.7.1定位方法描述
5.7.2二维被动定位
5.7.3三维被动定位
5.8本章小结
第6章小子样静态模型可信度测试评估方法
6.1经典频率统计、贝叶斯统计及小子样方法
6.1.1经典频率统计方法及与贝叶斯统计的区别与联系
6.1.2试验子样容量等级界定
6.2模型测试评估中的贝叶斯统计基础
6.2.1贝叶斯统计基础
6.2.2先验信息的量化
6.2.3验后分布的推断
6.3小子样试验设计与静态模型统计推断
6.3.1小子样试验设计
6.3.2小子样试验参数统计推断及序贯检验
6.3.3试验样本容量分析预测
6.4贝叶斯与Bootstrap再抽样统计方法
6.4.1无先验信息下的参数Bootstrap与马尔可夫链蒙特卡罗
6.4.2确定先验信息下的验后分布
6.5本章小结
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
7.1AUV仿真模型的不确定特性
7.1.1不确定信息理论基础
7.1.2AUV控制系统模型
7.2动态模型基本可信度测试与评估
7.2.1基本可信度评估方法
7.2.2模型可信度测试评估中的关联度解耦——权重分配
7.2.3AUV控制系统横滚控制模型验证实例
7.3模型综合可信度评估中的混合动态多属性决策问题
7.3.1模型综合可信度评估中的混合动态决策问题描述
7.3.2语义评判的MADM解决方案
7.3.3混合动态MADM决策体系
7.4基于灰箱系统辨识的AUV控制系统动态模型验证
7.4.1基本非线性模型NARX
7.4.2灰箱系统辨识理论框架
7.4.3灰箱系统辨识在AUV控制系统模型验证中的应用
7.5本章小结
参考文献"
作者：郭晓俊主编
出版时间： 2017年版
内容简介
自主潜航器在海洋科学探索、军事工程等领域有着广泛应用。由于试验条件的限制，仿真是现场试验的重要辅助手段，仿真模型的可信度水平衡量着仿真试验数据的可用程度。本书是一部专门研究自主潜航器仿真模型及其可信度评估理论、方法与技术的著作。作者在全面阐述自主潜航器仿真模型基本理论及常用建模方法的基础上，重点研究面向仿真应用的非高斯混响、匹配场等自主潜航器建模及仿真的新方法及技术，并深入探讨其仿真模型的可信度评估方法及应用。
本书适用于从事航天、航空、航海、能源、工业等方面研究、仿真及试验分析的科学工作者、工程技术人员和高等院校教师参考，亦可作为高等院校高年级本科生和研究生的教材。
目录
第1章绪论
1.1AUV仿真概述
1.1.1自主潜航器
1.1.2自主潜航器仿真技术
1.2国内外研究现状及发展趋势
1.2.1AUV相关模型研究
1.2.2仿真模型可信度评估研究
1.3本书的组织结构
第2章基于SαS分布的非高斯混响建模及混响预白化技术
2.1基于SαS分布的浅海海底混响建模
2.1.1建模基本假设
2.1.2基于SαS分布的混响幅值分布建模
2.1.3基于SαS分布的混响包络分布建模
2.1.4SαS和高斯混合模型的参数估计
2.1.5实验与仿真
2.2基于混响匹配包络的分布建模
2.2.1基于SαS分布的混响匹配包络建模
2.2.2实验与仿真
2.3基于混合SαS分布的混响混合序列建模
2.3.1贝叶斯理论和马尔可夫链蒙特卡罗方法
2.3.2MCMC抽样算法
2.3.3混合SαS分布混响混合序列建模
2.3.4实验与仿真
2.4高斯AR预白化技术
2.4.1目标探测模型
2.4.2平稳化处理
2.4.3自回归模型估计
2.4.4分段白化实现
2.5基于SαS分布的预白化技术
2.5.1分数低阶统计量
2.5.2SαS过程的AR模型
2.5.3广义Levinson-Durbin算法
2.5.4SαS过程的白化实现
2.5.5接收检测器
2.6实验与仿真
2.7本章小结
第3章非高斯时空二维阵列信号检测
3.1基于SαS分布的阵列信号算法
3.1.1传统DOA估计算法
3.1.2基于SαS分布的子空间算法
3.2基于FLOM-MUSIC的高分辨率二维阵列信号处理算法
3.2.1基于MUSIC的二维阵列信号参数估计算法
3.2.22D-EX-FLOM-MUSIC算法
3.2.3实验与仿真
3.3基于FLOM-ESPRIT的增强型二维阵列信号处理算法
3.3.1基于ESPRIT的二维阵列信号参数估计算法
3.3.22D-FLOM-ESPRIT算法
3.3.3实验与仿真
3.4本章小结
第4章基于水平短线列阵的匹配场定位性技术
4.1常用的匹配场处理器
4.1.1线性匹配场处理器
4.1.2最小方差无畸变响应匹配场处理器
4.1.3白噪声抑制最小方差无畸变响应匹配场处理器
4.1.4宽带匹配场处理器
4.2声场建模方法
4.2.1波动方程和Helmholtz方程
4.2.2射线理论模型
4.2.3简正波模型
4.2.4波数积分模型
4.2.5抛物线方程模型
4.2.6三维声场建模
4.3基于静止水平短线列阵的匹配场定位
4.3.1测试环境和方案
4.3.2测试结果及分析
4.4运动水平短线列阵数据模型
4.5采样位置处理
4.5.1采样位置间的非相干处理
4.5.2采样位置间的相干处理
4.6本章小结
第5章基于AUV舷侧阵的目标定位技术
5.1AUV的定位问题分析
5.2粒子滤波
5.2.1状态空间模型与递推贝叶斯估计
5.2.2序贯蒙特卡罗方法
5.2.3粒子滤波算法
5.2.4粒子滤波算法中的粒子贫化问题
5.3基于小波变换的灰粒子滤波算法
5.3.1AUV的系统建模
5.3.2灰预测算法
5.3.3基于小波变换的观测噪声统计特性估计
5.3.4WG-PF算法的执行步骤
5.4基于多模型的粒子滤波算法
5.5自适应扩展卡尔曼滤波算法
5.5.1标准的EKF算法
5.5.2系统观测噪声的自适应
5.5.3系统过程噪声的自适应
5.6试验描述与结果分析
5.6.1试验描述
5.6.2试验结果及分析
5.7定位测试
5.7.1定位方法描述
5.7.2二维被动定位
5.7.3三维被动定位
5.8本章小结
第6章小子样静态模型可信度测试评估方法
6.1经典频率统计、贝叶斯统计及小子样方法
6.1.1经典频率统计方法及与贝叶斯统计的区别与联系
6.1.2试验子样容量等级界定
6.2模型测试评估中的贝叶斯统计基础
6.2.1贝叶斯统计基础
6.2.2先验信息的量化
6.2.3验后分布的推断
6.3小子样试验设计与静态模型统计推断
6.3.1小子样试验设计
6.3.2小子样试验参数统计推断及序贯检验
6.3.3试验样本容量分析预测
6.4贝叶斯与Bootstrap再抽样统计方法
6.4.1无先验信息下的参数Bootstrap与马尔可夫链蒙特卡罗
6.4.2确定先验信息下的验后分布
6.5本章小结
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
7.1AUV仿真模型的不确定特性
7.1.1不确定信息理论基础
7.1.2AUV控制系统模型
7.2动态模型基本可信度测试与评估
7.2.1基本可信度评估方法
7.2.2模型可信度测试评估中的关联度解耦——权重分配
7.2.3AUV控制系统横滚控制模型验证实例
7.3模型综合可信度评估中的混合动态多属性决策问题
7.3.1模型综合可信度评估中的混合动态决策问题描述
7.3.2语义评判的MADM解决方案
7.3.3混合动态MADM决策体系
7.4基于灰箱系统辨识的AUV控制系统动态模型验证
7.4.1基本非线性模型NARX
7.4.2灰箱系统辨识理论框架
7.4.3灰箱系统辨识在AUV控制系统模型验证中的应用
7.5本章小结
参考文献"
