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基于鲁棒EKF的水下机器人目标跟踪算法任务书

 2020-02-20 18:09:12  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

我国是海洋资源大国,水下机器人在军事、渔业、海底探矿和海洋平台监测等方面得到了越来越多的应用。目标跟踪是水下机器人稳定工作的关键技术之一。因此,展开水下机器人机动目标跟踪研究,具有十分明显的工程价值。论文的主要研究内容包括:

1) 阅读参考文献,总结归纳水下机器人目标跟踪的研究现状。
2) 基于Matlab或者其它编程语言,实现基于鲁棒EKF(Robust Extended Kalman filter)的水下机器人目标跟踪算法。
3) 完成相关的仿真实验,对第2)点中实现的各种算法进行仿真验证和比较分析。
4) 总结全文,给出主要结论,并对该领域尚需完善的研究方向做出展望。

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1) 阅读参考文献不少于15篇,其中外文文献不少于50%。


2) 在所阅读的外文参考文献中,选择一篇完成翻译,要求字数不少于5000字。


3) 在文献阅读和文献翻译的基础上,总结归纳研究现状,完成开题报告。

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

1) 第1周~第3周,完成文献查阅、文献翻译和开题报告;
2) 第4周~第5周,学习掌握matlab软件。

如果已经对matlab有较好的学习基础,或者可以熟练应用其它编程语言如c、c 、java等,可以直接进入下一环节;
3) 第6周~第12周,实现基于鲁棒ekf的水下机器人目标跟踪算法,并进行仿真验证;
4) 第13周~第16周,撰写全文,提交指导老师查验。

论文查重通过后,完成ppt,进行毕业论文答辩。

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4. 主要参考文献

[1]R E Kalman. A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems [J]. ASME Journal of Basic Engineering Transactions, 1960, 82: 35-45
[2]郭蕴华,严新平,石德乾,等.视线坐标系下的解耦无偏转换测量Kalman滤波算法.系统工程与电子技术, 2007, 29(11): 1811-1814
[3]张铁栋, 万磊, 王博, 等. 基于改进粒子滤波算法的水下目标跟踪 [J].上海交通大学学报, 2012,46(6): 943-948
[4]Jian Xu, Mingze Xu. The Bearing Only Target Tracking of UUV based on Cubature Kalman Filter with Noise Estimator [C]. Proceedings of the 36th Chinese Control Conference, 2017, Dalian, China: 5288-5293
[5]WANG Ying, WANG Hongjian. Methods of Target Motion Estimation for AUV Target Tracking [C]. Proceedings of 2016 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation, Harbin, China: 2139-2144
[6]M Poostpasand, R Javidan. An adaptive target tracking method for 3D underwater wireless sensor networks [J]. Wireless Networks, 2017,23(5):1-14
[7]孙枫, 唐李军. Cubature卡尔曼滤波与Unscented卡尔曼滤波估计精度比较 [J]. 控制与决策, 2013, 28(2): 303-308
[8]刘万利,张秋昭. 基于Cubature卡尔曼滤波的强跟踪滤波算法 [J]. 系统仿真学报, 2014, 26(5): 1102-1107
[9]P.H.Leong, S.Arulampalam, T.A.Lamahewa, et al. A Gaussian-Sum Based Cubature Kalman Filter for Bearings-Only Tracking [J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2013, 49(2): 1161-1176
[10]Engin Masazade, Makan Fardad, Pramod K. Varshney. Sparsity-promoting extended Kalman filtering for target tracking in wireless sensor networks [J]. IEEE Signal Processing Letters, 2012, 19(12): 845-848

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