發(fā)布時間：2020-06-07 20:55

【摘要】：隨著海上交通日益繁忙,航行安全面臨著越來越嚴重的威脅,對航行態(tài)勢評估與顯示技術的研究也應運而生。本文以顯控臺為依托,對其新增的態(tài)勢評估與顯示系統(tǒng)進行設計實現(xiàn),將多種航海傳感器的信息進行綜合集成和處理,為航海人員提供良好的信息顯示直觀顯示及態(tài)勢呈現(xiàn),提升了輔助決策支持能力,對保障水下航行器航行安全具有重要意義。首先,對水下航行器航行態(tài)勢顯示系統(tǒng)的設計要求進行了分析,為相關硬件的選取提供依據(jù)。接著,對系統(tǒng)的結構進行了總體的設計,并對系統(tǒng)的通訊方式進行了對比選擇,確定了系統(tǒng)的軟、硬件平臺。最后對系統(tǒng)的硬件組成進行分析與描述。其次,對理想海洋環(huán)境下的水下航行器態(tài)勢估計方法進行了研究。將態(tài)勢估計分成自身要素態(tài)勢估計及考慮目標、障礙與航跡的態(tài)勢估計。自身要素態(tài)勢估計主要為位置與航向精度的態(tài)勢估計,結合航行器不同的航行狀態(tài),在有關航海傳感器的測量誤差的基礎上,結合歷史數(shù)據(jù),將衛(wèi)導、慣導確立的位置與慣導、羅經(jīng)確立的航向等進行融合得到。采取模糊邏輯算法進行局部航跡規(guī)劃,并融合國際海上避碰規(guī)則,仿真結果表明該算法能夠實現(xiàn)航行器避障處理,并滿足國際海上避碰規(guī)則。再次,針對簡單模糊邏輯算法在復雜海洋環(huán)境中規(guī)劃出的航跡嚴重偏離計劃航線和增加航行器碰撞風險的問題,提出了一種基于改進Q學習算法的局部航跡規(guī)劃。為克服傳統(tǒng)Q學習算法收斂速度慢、信度分配、探索和利用的平衡問題,提出了一種改進的Q學習優(yōu)化方法,通過多智能體強化學習、改進信度分配函數(shù)及引入計數(shù)器機制提高了算法性能。仿真結果表明該方法可以很好的應用于存在海流的環(huán)境,規(guī)劃出的航跡偏移程度更小,避碰效果更佳。最后,對水下航行器態(tài)勢顯示系統(tǒng)進行了具體實現(xiàn)。分析了態(tài)勢顯示的主要內容,對分層顯示和優(yōu)先級的關鍵技術進行了詳細設計,并對態(tài)勢圖庫及要素符號的表達進行了研究,對態(tài)勢數(shù)據(jù)儲存和處理兩大開發(fā)過程進行了詳細的設計說明,并對最終顯示效果給予呈現(xiàn)。
【圖文】：

哈爾濱工程大學碩士學位論文LE FA FL LE FA FL LE FA FL LE FA FR LE FA FR LE FA FR LE FA FR 推理和解模糊進行基于模糊理論的推理，它是借助模糊糊規(guī)則推導得到輸出量的隸屬度。借助 M以航行器在od =6.4nm，oφ =270°，gd =7通過查詢規(guī)則表，上述情況對應的模糊。出θ 和v的隸屬度分別如圖 3.14 和圖 3.1

LE FA FR 和解模糊基于模糊理論的推理，它是借助則推導得到輸出量的隸屬度。借行器在od =6.4nm，oφ =270°，查詢規(guī)則表，上述情況對應的和v的隸屬度分別如圖 3.14 和圖圖 3.14 θ 的隸屬度推理結果
【學位授予單位】：哈爾濱工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TN961;U674.941

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本文編號：2701990