10、AUV联合定位与跟踪及有限时间跟踪控制研究

AUV联合定位与跟踪及有限时间跟踪控制研究

1. AUV联合定位与跟踪仿真研究

在AUV的联合定位与跟踪问题研究中,进行了一系列仿真实验来验证相关算法的有效性。

1.1 仿真参数设置

参考轨迹设定为:当 (k \in [0, \ldots, 100s]) 时,(x_r = 40 \sin(0.1k)),(y_r = k),(z_r = -1)。部分仿真参数值如下表所示:
| 仿真参数 | 值 | 仿真参数 | 值 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| (\rho_1) | 1 | (\alpha^#) | 0.5 |
| (k_1) | 0.16 | (l^#) | 0.2 |
| (k_2) | 1.6 | (\varsigma) | 1.5 |
| (k_3) | 3.3 | (\overline{\varrho}) | 0.01 |
| (\upsilon) | 0.05 | (\gamma) | 0.9 |
| (\vartheta) | 0.8 | (\delta^#) | 0.01 |
| (SL) | 120 | (\rho_2^{mea}) | 0.001 |

1.2 异步时钟和分层效应下的定位

首先研究定位算法的有效性,将AUV的实际时钟偏移和时钟斜率分别设置为 (\alpha = 1.05) 和 (\beta = 0.02s),同时考虑分层效应,其中 (b = 1473 m/s),(\overline{a} = 0.017)。
- 对于给定轨迹 (x_d(k)),(y_d(k)),AU

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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