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无人机传感器数据采集与处理

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
目录第8-11页
第一章 绪论第11-15页
    1.1 研究课题背景及其意义第11-13页
        1.1.1 无人机的发展现状第11-12页
        1.1.2 传感器系统重要性分析第12页
        1.1.3 所面临的问题及研究意义第12-13页
    1.2 课题研究介绍第13-15页
        1.2.1 课题来源第13页
        1.2.2 主要研究内容第13页
        1.2.3 课题关键技术第13页
        1.2.4 论文编排第13-15页
第二章 机载传感器数据采集第15-32页
    2.1 无人机导航系统平台第15-18页
        2.1.1 机械架构第15-16页
        2.1.2 硬件框架第16-18页
    2.2 传感器元件第18-25页
        2.2.1 惯性测量单元第18-21页
        2.2.2 GPS 模块第21-23页
        2.2.3 气压计第23-24页
        2.2.4 电子罗盘第24-25页
    2.3 传感器数据采集第25-31页
        2.3.1 角速度和加速度第26页
        2.3.2 三轴磁通量第26-28页
        2.3.3 位置和速度第28-31页
    2.4 传感器数据处理分析第31页
    2.5 本章小结第31-32页
第三章 传感器数据电磁干扰抑制第32-50页
    3.1 电磁兼容与干扰抑制技术第32-34页
        3.1.1 电磁兼容概述第32-33页
        3.1.2 干扰抑制技术第33-34页
    3.2 无人机电磁环境分析第34-35页
        3.2.1 内部电磁环境第34页
        3.2.2 外部电磁环境第34-35页
        3.2.3 无人机系统电磁干扰特点第35页
    3.3 传感器电磁干扰现象及分析第35-37页
    3.4 干扰原因分析第37-39页
        3.4.1 干扰源分析第37-38页
        3.4.2 干扰途径分析第38-39页
    3.5 传感器数据干扰抑制处理第39-48页
        3.5.1 敏感传感器隔离第39-41页
        3.5.2 通信方式改进与保护第41-44页
        3.5.3 屏蔽与接地第44-45页
        3.5.4 实验验证第45-48页
    3.6 本章小结第48-50页
第四章 卡尔曼滤波在导航系统中的应用第50-69页
    4.1 常用坐标系第50-53页
        4.1.1 地球中心坐标系第50页
        4.1.2 当地水平坐标系第50-51页
        4.1.3 机体坐标系第51页
        4.1.4 坐标系间转换第51-53页
    4.2 姿态角的四元素表示第53页
    4.3 卡尔曼滤波理论基础第53-59页
        4.3.1 卡尔曼滤波简介第53-54页
        4.3.2 与常用滤波算法的区别第54页
        4.3.3 线性离散卡尔曼滤波第54-58页
        4.3.4 扩展卡尔曼滤波第58-59页
    4.4 扩展卡尔曼滤波在无人机导航的应用第59-68页
        4.4.1 无人机非线性模型第59-63页
        4.4.2 INS/GPS 组合导航融合滤波第63-64页
        4.4.3 扩展卡尔曼滤波软件实现第64-66页
        4.4.4 数据滤波效果第66-68页
    4.5 本章小结第68-69页
第五章 高度数据处理第69-89页
    5.1 高度数据滤波分析第69-74页
        5.1.1 高度数据分析与滤波必要性第69-71页
        5.1.2 高度滤波原理第71-72页
        5.1.3 滤波参数调节第72-74页
    5.2 高度数据处理实验第74-88页
        5.2.1 实验方案分析与设计第74-76页
        5.2.2 实验方案软硬件实现第76-78页
        5.2.3 实验数据采集与处理分析第78-87页
        5.2.4 实验总结第87-88页
    5.3 本章小结第88-89页
总结与展望第89-91页
参考文献第91-93页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第93-94页
致谢第94-95页
附件第95页

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