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基于多传感器数据融合的水声定位算法研究
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基于多传感器数据融合的水声定位算法研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
Abstract第5-9 页
第一章 绪论第9-16 页
　　· 研究目的及意义第9 页
　　· 声定位技术国内外研究现状第9-14 页
　　　　· 声定位技术的研究现状第9-11 页
　　　　· 多传感器融合声定位技术研究现状第11-12 页
　　　　· 常用的数据融合方法第12-14 页
　　· 课题背景第14 页
　　· 论文主要研究内容第14-16 页
第二章 TDOA定位算法性能分析第16-28 页
　　· 时延估计的数学模型第16-18 页
　　· TDOA定位法的双曲线模型第18-19 页
　　· 基本的TDOA定位算法分析第19-20 页
　　　　· 非线性定位算法第19-20 页
　　　　· 线性定位算法第20 页
　　· 几种常用的TDOA定位算法第20-24 页
　　　　· TDOA最小二乘算法第20-22 页
　　　　· Chan氏算法第22 页
　　　　· 泰勒级数展开算法第22-23 页
　　　　· 基于最小二乘法的牛顿迭代定位算法第23-24 页
　　· 仿真与分析第24-26 页
　　· 本章小结第26-28 页
第三章 基于多传感器的水声定位算法第28-42 页
　　· TDOA定位精度分析第28-31 页
　　· 基于多传感器的水声定位算法第31-38 页
　　　　· 组合预测的基本原理第31-32 页
　　　　· 自适应加权算法的基本原理第32-36 页
　　　　· 多传感器定位的算法模型第36-37 页
　　　　· 算法流程第37-38 页
　　· 仿真实验与分析第38-41 页
　　· 本章小结第41-42 页
第四章 基于双BP神经网络的多传感器数据融合定位算法第42-57 页
　　· BP神经网络第42-49 页
　　　　· BP网络模型特点第42-43 页
　　　　· BP网络学习算法第43-46 页
　　　　　　· 信息的正向传递第44-45 页
　　　　　　· 利用梯度下降法求权值变化及误差的反向传播第45 页
　　　　　　· 网络的训练过程第45-46 页
　　　　· BP算法的改进第46-48 页
　　　　　　· 附加动量法第46-47 页
　　　　　　· 自适应学习速率第47-48 页
　　　　　　· 动量-自适应学习速率调整算法第48 页
　　　　· 网络的设计第48-49 页
　　　　　　· 网络的层数第48 页
　　　　　　· 输入层和输出层的设计第48 页
　　　　　　· 隐含层的神经元数第48-49 页
　　　　　　· 初始权值的选取第49 页
　　　　　　· 学习速率第49 页
　　· BP神经网络在数据融合中的应用第49-50 页
　　· 基于双BP神经网络的多传感器数据融合定位算法第50-52 页
　　　　· 网络结构的设计第51 页
　　　　　　· 异常点剔除网络第51 页
　　　　　　· 有效点融合网络第51 页
　　　　· 网络参数的选择第51-52 页
　　　　· 算法流程图第52 页
　　· 仿真与分析第52-56 页
　　　　· 多传感器TDOA定位第52-53 页
　　　　· 网络参数设置第53 页
　　　　· 数据融合方法精度分析第53-56 页
　　· 本章小结第56-57 页
第五章 结束语第57-59 页
　　· 工作总结第57 页
　　· 展望第57-59 页
参考文献第59-63 页
攻读硕士期间发表论文第63-64 页
致谢第64 页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。
 
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