| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 选题背景以及研究意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 惯性技术的发展 | 第13-14页 |
| 1.2.2 自适应卡尔曼滤波理论的发展 | 第14-15页 |
| 1.3 论文主要工作和结构安排 | 第15-18页 |
| 第2章 SINS/GPS组合导航基本知识 | 第18-35页 |
| 2.1 常用坐标系及坐标变换 | 第18-22页 |
| 2.2 SINS基本工作原理 | 第22-25页 |
| 2.2.1 SINS基本方程 | 第22-23页 |
| 2.2.2 SINS的误差方程 | 第23-25页 |
| 2.3 GPS系统基本原理 | 第25-29页 |
| 2.3.1 GPS工作原理 | 第25-26页 |
| 2.3.2 GPS的误差方程 | 第26-29页 |
| 2.4 SINS/GPS组合系统的模型建立 | 第29-32页 |
| 2.4.1 SINS/GPS松组合导航状态方程 | 第31-32页 |
| 2.4.2 SINS/GPS松组合导航量测方程 | 第32页 |
| 2.4.3 状态方程和量测方程的离散化 | 第32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-35页 |
| 第3章 自适应卡尔曼滤波算法研究 | 第35-47页 |
| 3.1 经典卡尔曼滤波算法 | 第35-37页 |
| 3.2 Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法 | 第37-41页 |
| 3.2.1 最优Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法 | 第38-39页 |
| 3.2.2 次优Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法 | 第39-41页 |
| 3.3 Sage-Husa自适应卡尔曼滤波仿真结果分析 | 第41-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 改进的变分贝叶斯自适应滤波算法研究 | 第47-59页 |
| 4.1 变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波算法 | 第47-50页 |
| 4.2 变分贝叶斯自适应滤波的仿真结果分析 | 第50-55页 |
| 4.3 一种改进的变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波算法 | 第55-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 基于改进的变分贝叶斯自适应滤波在组合导航中的仿真及实验验证 | 第59-67页 |
| 5.1 SINS/GPS组合导航系统仿真 | 第59-61页 |
| 5.1.1 组合导航系统仿真结果 | 第59-61页 |
| 5.1.2 仿真结果分析 | 第61页 |
| 5.2 车载实验 | 第61-66页 |
| 5.2.1 车载准备 | 第61-63页 |
| 5.2.2 车载实验结果 | 第63-65页 |
| 5.2.3 实验结果分析 | 第65-66页 |
| 5.3 本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
