基于鲁棒UKF的水下机器人目标跟踪算法任务书

 2021-09-26 23:59:00

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UKF(Robust Unscented Kalman Filter)的水下机器人目标跟踪算法。

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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UKF的水下机器人目标跟踪算法,并进行仿真验证;

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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]尹建君, 张建秋, 林青. Unscented卡尔曼滤波-卡尔曼滤波算法 [J]. 系统工程与电子技术, 2008, 30(4): 617-620[8]王小旭, 梁彦, 潘泉. 带有色量测噪声的非线性系统Unscented卡尔曼滤波器 [J]. 自动化学报, 2012 , 38 (6) :986-998[9]Ronghui Zhan,Jianwei Wan. Iterated Unscented Kalman Filter for Passive Target Tracking [J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2007, 43(3): 1155-1163[10] Afshin Rahimi,Krishna Dev Kumar,Hekmat Alighanbari. Enhanced adaptive unscented Kalman filter for reaction wheels [J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2015, 51(2): 1568-1575

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