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本文研究了具有时变延迟的自主水下航行器（AUV）位置跟踪与编队控制问题。通过设计有效的控制器并结合Lyapunov-Krasovskii泛函方法，推导出基于线性矩阵不等式（LMI）的延迟相关稳定性准则，确保系统在存在时变通信延迟下的稳定运行。仿真与实验结果验证了所提方法的有效性和优越性，尤其在处理实际海洋环境中通信延迟不确定性方面表现突出。文章还分析了关键技术点，包括Lyapunov函数构造、LMI求解流程及自由加权矩阵的作用，并对未来研究方向如复杂环境适应性、实时性优化和多目标控制进行了展望。

本文研究了具有时变延迟的自主水下航行器（AUV）跟踪与编队控制问题。针对单AUV系统，提出了一种模型-自由的PD跟踪控制器，并考虑了通信延迟的影响，通过构造Lyapunov泛函和应用新型引理进行稳定性分析，确保跟踪误差渐近收敛。对于多AUV系统，基于领导者-追随者策略设计了分布式编队控制器，结合6自由度非线性动力学与时变延迟特性，建立了延迟相关的稳定性条件，并首次揭示了控制器增益与时间延迟之间的关系。仿真与实验验证了方法的有效性，未来工作将聚焦于环境干扰补偿、控制器优化及提升AUV自主性。

本文研究了具有时变时滞和输入饱和的自主水下航行器（AUV）跟踪控制问题，提出了一种考虑通信延迟与执行器限制的无模型PD控制器，并通过构造复合二次Lyapunov-Krasovskii函数进行稳定性分析。利用多椭球不变凸包方法对系统可达域（DOA）进行估计与优化，降低了传统单椭球方法的保守性。通过引理处理饱和非线性与时滞积分项，将稳定性条件转化为线性矩阵不等式（LMIs）形式，借助MATLAB工具箱求解并优化DOA。仿真与实验结果表明，在不同目标点和初始状态下，只要初始状态位于DOA内，系统即可实现稳定跟踪；

本文研究了自主水下航行器（AUV）在无速度测量、时变通信延迟和输入饱和约束下的跟踪控制问题。提出了一种无模型的PD跟踪控制器，结合稳定性分析与线性矩阵不等式（LMIs）方法，实现了对AUV位置和姿态的有效跟踪。通过多椭球假设优化可达域（DOA）估计，扩大了系统稳定范围，并在实验中验证了该方法在收敛速度、抖振抑制和稳态误差方面的优越性能。实验结果表明，所提方法具有良好的鲁棒性和实用性，适用于复杂海洋环境下的AUV控制任务。

本文提出了一种针对无速度测量条件下的自主水下航行器（AUV）有限时间跟踪控制方法，设计了A-NFTSM跟踪控制器，结合估计的速度信息实现高精度轨迹跟踪。通过引入混合滑模面有效抑制了传统非奇异快速终端滑模控制中的抖振问题，并利用自适应律增强系统对不确定性的鲁棒性。文章还分析了浮标辅助定位的精度、速度观测器与跟踪控制器的稳定性，仿真结果验证了该方法在定位、速度估计和跟踪性能上的优越性。最后探讨了实际应用中的环境影响、传感器精度与计算资源限制，并对未来多AUV协同、智能控制及实验验证方向进行了展望。

本文针对无速度测量条件下自主水下航行器（AUV）的有限时间跟踪控制问题，提出了一种结合快速终端滑模观测器与自适应非奇异快速终端滑模控制器的解决方案。通过设计有限时间收敛的速度观测器，利用状态测量与RBF神经网络估计未知干扰，在无需精确速度反馈的情况下实现速度的快速估计；进而构建自适应跟踪控制器，确保系统在存在模型不确定性和外部干扰时仍能在有限时间内完成轨迹跟踪任务。该方法克服了传统渐近收敛速度慢、高增益观测器振荡等问题，具有更强的鲁棒性与更快的响应能力，仿真流程与理论分析验证了其有效性。未来将拓展至多AUV

本文研究了自主水下航行器（AUV）在不确定海洋环境下的时变轨迹跟踪控制问题，提出了两种有效的控制算法：无干扰情况下的自适应跟踪控制和有外部扰动时的有限时间跟踪控制。自适应控制通过设计自适应律在线估计系统不确定性，确保跟踪误差渐近收敛；有限时间控制结合滑模微分器与干扰观测器，实现快速收敛与强抗干扰能力。仿真结果表明，所提方法在响应速度、控制精度和抖振抑制方面优于传统控制器。文章还分析了算法优势、实际应用考虑因素及未来发展方向，为AUV高精度跟踪控制提供了理论支持与实践指导。

本文研究了AUV的联合定位与跟踪及有限时间跟踪控制问题。在联合定位方面，提出考虑异步时钟和分层效应的定位算法，并通过仿真验证其有效性；设计基于强化学习（RL）的跟踪控制器，提升跟踪性能并降低通信能耗。在控制方面，针对模型不确定性与外部干扰，提出结合滑模微分器、自适应律和非奇异快速终端滑模的有限时间跟踪控制策略，实现系统状态的快速收敛。研究为AUV在复杂海洋环境中的高精度定位与高效跟踪提供了有效解决方案，并展望了多传感器融合与智能控制等未来方向。

本文提出了一种基于多元概率配置的自主水下航行器（AUV）联合定位与跟踪方法。针对水下环境中时钟异步、声速变化及通信能耗高等问题，设计了一种节能的异步定位算法，通过最小二乘估计器结合时间差测量实现AUV自定位，并在测量窗口内利用跟踪控制器预测位置以减少通信开销。同时，为应对运动模型中的不确定性，提出一种融合多变量概率配置法（M-PCM）的基于强化学习的跟踪控制器，有效降低计算成本并提升跟踪性能。该方法无需精确系统模型，支持在线学习，理论分析表明其具有良好的收敛性，为复杂水下环境下AUV的高精度导航提供了可行解

本文研究了基于滑模的单自主水下航行器（AUV）联合定位与跟踪方法，针对异步时钟和状态干扰问题，提出了一种集成自定位与跟踪控制的解决方案。通过设计考虑时钟偏移和斜率的异步定位算法，有效提升了定位精度，并结合动态增益的无模型跟踪控制器实现高精度轨迹跟踪。仿真与实验结果表明，该方法在保证定位与跟踪性能的同时，显著降低了通信能量消耗，具备良好的动态与稳态性能。

本文提出了一种基于滑模的单自主水下航行器（AUV）联合定位与跟踪技术，将任务分为自定位和轨迹跟踪两个阶段。在自定位阶段，利用三个浮标和异步定位算法，通过时间差测量与最小二乘迭代估计实现高精度位置求解；在跟踪阶段，设计了无模型滑模控制器，结合改进的时间延迟估计（TDE）方法以补偿系统干扰，提升跟踪鲁棒性。文章还从定位收敛性、CRLB性能界、TDE误差有界性及控制器收敛性四个方面进行了理论分析，验证了该方案的有效性与可靠性。该技术显著降低了通信能耗，增强了AUV在复杂水下环境中的自主导航能力。

本文提出了一种基于刚性图的AUV异步定位与滑模基础的联合定位跟踪方法。针对水下环境中GPS不可用、时钟异步和能耗高等问题，设计了基于无迹变换的异步定位算法，实现了通信与控制的协同优化，有效提高了定位精度并降低了通信消耗。同时，结合估计位置开发了模型-free滑模跟踪控制器，通过动态调整惯性增益提升了系统的动态与稳态性能。实验验证了所提方法的有效性，并展望了多AUV协同、复杂环境适应性及智能优化等未来研究方向。

本文深入探讨了基于刚性图的自主水下航行器（AUV）异步定位技术，涵盖测量更新与状态更新的数学原理、系统性能分析（包括稳定性、最小刚性图优势及UKF算法收敛性）、计算与通信开销评估，并通过仿真实验验证了该方法在定位精度、能量消耗和网络寿命方面的优越性。文章还分析了实际应用中的优化策略，并展望了智能化算法、多AUV协同定位及与其他前沿技术融合的未来发展趋势。

本文提出了一种基于最小刚性图的水下自主航行器（AUV）异步定位策略，旨在解决传统方法在定位精度与能量消耗之间的权衡难题。该策略不依赖于时钟同步和直线传播假设，通过结合无迹变换（UT）估计初始位置、终端滑模观测器预测运动轨迹，并利用最小刚性图优化网络拓扑结构，有效提升了定位精度与能量效率。进一步引入无迹卡尔曼滤波（UKF）实现持续精准定位。整个方法在复杂水下环境中展现出良好的适应性和鲁棒性，为大规模水下传感网络中的AUV持久定位提供了可行解决方案。

本文系统解析了水下自主航行器（AUV）在复杂海洋环境中的定位与跟踪技术挑战，涵盖声学通信局限、异步时钟、分层效应、节点移动性及能量约束等问题。针对现有方法的不足，介绍了基于刚性图的异步定位方案，结合无迹变换与终端滑模观测器实现高精度初始定位与轨迹预测。进一步探讨了基于滑模和强化学习的联合定位与跟踪策略，有效应对模型不确定性。文章还分析了有限时间跟踪控制、通信延迟与执行器饱和下的稳定性设计，并提出多AUV分布式编队控制方案，通过Lyapunov-Krasovskii函数确保系统渐近稳定。研究成果为提升AUV在

本文综述了自主水下航行器（AUV）的单AUV跟踪控制与多AUV协同编队控制方法。针对单AUV，详细介绍了PID、模糊、自适应、神经网络和滑模五类跟踪控制器的原理、优缺点及研究进展；对于多AUV系统，分析了集中式、分布式和分层式三种编队控制架构的特点与应用场景。文章还从数学模型依赖性、应对不确定性的能力和计算复杂度三个方面对各类控制器进行了对比，并提出了根据实际需求选择合适控制方法的建议，为AUV控制系统的设计与优化提供了全面的技术参考。

自主水下航行器（AUVs）作为海洋探索的重要工具，凭借其机动性、智能性和可控性，正在成为水下观测网络的核心组成部分。本文系统介绍了AUVs在水下观测中的应用背景，详细分析了四种主流定位方案——基于到达角（AOA）、到达时间（TOA）、到达时间差（TDOA）和接收信号强度（RSS）的原理、优缺点及数学模型，并对比了它们的适用场景。同时，文章探讨了当前AUVs定位面临的关键挑战，如水下声学通信弱、模型不确定性和时钟同步问题，展望了多传感器融合、人工智能应用以及与其他海洋技术集成等未来发展趋势，为推动海洋全面观测