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本书详细介绍了多自主水下航行器（AUV）协同导航的运动学建模、编队构型设计和协同导航信息融合算法以及仿真试验验证。重点论述了基于声学网络的主从式多AUV协同导航、编队构型设计以及相应的多传感器信息融合和仿真实验验证，提出了在声学通信与测距受限条件下（通信间隔长、通信延迟大、通信丢失等）的多AUV协同导航解决方案，提高了系统的鲁棒性。该技术紧密结合自主水下航行器的工程应用，充分反映了国内外该学科领域的最新研究成果，代表了多自主水下航行器编队建模、协同导航领域发展中重要的技术突破，对多自主水下航行器编队协同导航技术的发展和推广具有重要的意义。

部分目录：

第1章 绪论

1.1 多AUV协同导航的重要意义

1.2 多AUV协同导航问题的界定及特殊性讨论

1.3 AUV的发展现状

1.4 多AUV协作技术发展现状

1.5 传统水下定位技术及发展概况

1.5.1 INS/DR方法

1.5.2 其他有界误差定位方法

1.6 多AUV协同定位技术发展现状

1.6.1 水下协同定位技术

1.6.2 协同定位滤波算法

1.6.3 技术特点与难点分析

参考文献

基础篇

第2章 多AUV协同定位数学建模

2.1 导航系统相关概念

2.1.1 常用坐标系

2.1.2 AUV运动自由度及参数定义

2.1.3 坐标转换矩阵

2.2 多AUV协同定位系统特征分析及传感器描述

2.2.1 协同定位方式分类

2.2.2 传感器描述

2.3 多AUV协同定位系统相关理论方法

2.3.1 最优估计理论

2.3.2 Fisher信息矩阵和克拉美一罗下界

2.3.3 蒙特卡洛方法

2.4 多AUV空间运动学模型

2.4.1 单AUV空间运动学模型

2.4.2 单AUV二维平面运动学模型

2.4.3 多AUV空间运动学模型

2.5 多AUV声学网络建模

2.5.1 多AUV声学量测模型

2.5.2 多AUV声学测距技术

2.5.3 多AUV协同定位通信方案

2.6 多AUV协同定位原理及建模

2.6.1 协同定位原理

2.6.2 协同定位系统建模

参考文献

第3章 非线性滤波在多AUV协同定位中的应用

3.1 单领航多AUV协同定位建模基础理论

3.1.1 多AUV运动建模

3.1.2 多AUV协同定位量测建模

3.2 卡尔曼滤波理论简介

3.3 基于EKF的协同定位滤波算法

3.3.1 EKF算法介绍

3.3.2 EKF算法特点的讨论

3.4 基于SSUKF的协同定位滤波算法

3.4.1 UT变换

3.4.2 UKF滤波算法

3.4.3 SSUKF滤波算法