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基于MEMS惯性传感器的车辆组合导航研究

摘要第1-5页
Abstract第5-8页
图清单第8-10页
表清单第10-11页
注释表第11-12页
第一章 绪论第12-18页
   ·课题研究背景和意义第12-13页
   ·车辆导航技术的发展及应用第13-16页
     ·车辆导航系统的发展及其应用第13-14页
     ·MEMS 技术的发展及其在惯性导航中的应用第14-15页
     ·车辆组合导航系统信息融合技术第15-16页
   ·课题主要研究内容及技术路线第16-17页
   ·课题主要内容及组织编排第17-18页
第二章 车辆组合导航系统方案研究第18-26页
   ·引言第18页
   ·车辆组合导航系统方案研究第18-22页
     ·全球定位系统第18-19页
     ·航位推算系统第19-20页
     ·基于MEMS 惯性传感器的GPS/DR 组合导航系统方案研究第20-22页
   ·车辆导航坐标系及其转换第22-25页
     ·导航坐标系的定义第22-23页
     ·不同导航坐标系之间的坐标转换第23-25页
   ·本章小结第25-26页
第三章 MEMS 惯性传感器误差建模和补偿第26-50页
   ·引言第26页
   ·MEMS 惯性传感器的工作原理分析第26-27页
   ·AR 模型谱估计方法研究第27-32页
     ·经典功率谱估计方法分析第27-28页
     ·AR 模型功率谱估计方法研究第28-32页
   ·MEMS 惯性传感器信号采集及特性分析第32-39页
     ·MEMS 惯性传感器信号采集第32-33页
     ·MEMS 加速度计信号特性分析第33-37页
     ·MEMS 陀螺信号特性分析第37-39页
   ·MEMS 惯性传感器误差分析及补偿第39-49页
     ·MEMS 惯性传感器误差分析第39-40页
     ·MEMS 加速度计误差建模及补偿第40-47页
     ·MEMS 陀螺误差建模及补偿第47-49页
   ·本章小结第49-50页
第四章 基于MEMS 惯性传感器的GPS/DR 组合导航研究第50-58页
   ·引言第50页
   ·卡尔曼滤波原理及其应用结构第50-53页
     ·离散卡尔曼滤波算法第50-51页
     ·扩展卡尔曼滤波算法第51-52页
     ·卡尔曼滤波器在组合导航系统中的应用结构第52-53页
   ·GPS/DR 组合导航算法研究第53-55页
     ·运动载体动态模型的建立第53-54页
     ·卡尔曼滤波状态方程建立第54-55页
     ·卡尔曼滤波观测方程建立第55页
   ·半物理仿真分析第55-57页
   ·本章小结第57-58页
第五章 车辆组合导航试验及结果分析第58-65页
   ·引言第58页
   ·城市GPS 动态定位可靠性分析第58-61页
     ·香港GPS 动态定位情况第58-59页
     ·南京GPS 动态定位情况第59-60页
     ·城市GPS 动态定位情况比较分析第60-61页
   ·组合车辆导航系统试验第61-64页
     ·单纯DR 系统定位试验第61-62页
     ·GPS/DR 组合导航定位试验第62-64页
   ·本章小结第64-65页
第六章 总结与展望第65-67页
   ·全文主要工作总结第65-66页
   ·后续工作展望第66-67页
参考文献第67-70页
致谢第70-71页
在学期间的研究成果及学术论文第71页
在学期间参与的科研项目第71页
在学期间获得的荣誉第71页

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