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智能车辆组合导航中数据融合算法

摘要第1-6页
Abstract第6-15页
第1章 绪论第15-27页
   ·课题研究背景及意义第15-17页
     ·课题来源第15页
     ·研究背景第15-16页
     ·研究意义第16-17页
   ·智能车辆关键技术与研究现状第17-25页
     ·智能车辆发展及研究现状第17-21页
     ·智能车辆关键技术第21-23页
     ·组合导航中的数据融合算法第23-25页
   ·论文研究内容与组织安排第25-27页
第2章 卫星/惯导组合导航系统第27-44页
   ·卫星导航系统第27-35页
     ·全球卫星导航系统的发展第27-30页
     ·北斗卫星导航系统导航原理第30-32页
     ·北斗卫星导航系统的误差源及误差特性第32-35页
   ·惯性导航系统第35-40页
     ·导航系统中各种坐标系及转化关系第35-38页
     ·惯性导航系统原理第38-40页
   ·卫星/惯性导航系统方式第40-43页
   ·本章小结第43-44页
第3章 组合导航中数据融合算法第44-60页
   ·数据融合技术第44-46页
     ·组合导航算法中的数据融合技术第45-46页
   ·组合导航算法中的卡尔曼滤波算法第46-49页
     ·卡尔曼滤波算法基础第46页
     ·卡尔曼滤波方程第46-48页
     ·卡尔曼滤波特点第48-49页
   ·INS / BD 组合导航系统建模第49-59页
     ·系统状态方程的建立第49-54页
     ·系统量测方程的建立第54页
     ·INS/BD 组合导航系统卡尔曼滤波实验验证第54-59页
   ·本章小结第59-60页
第4章 INS/BD 组合导航系统中的 UKF 算法第60-74页
   ·组合导航系统 UKF 算法第60-62页
     ·UT 变换的基本原理第60-61页
     ·UT 的精度分析第61-62页
   ·INS/BD 组合导航系统中的 UKF 算法第62-64页
     ·UKF 算法原理第62-63页
     ·固定区间平滑卡尔曼滤波算法第63-64页
   ·区间平滑 UKF 算法实验及结果分析第64-72页
     ·区间平滑 UKF 算法实验第65-72页
     ·实验结果分析第72页
   ·本章小结第72-74页
第5章 INS/BD 组合导航系统中的自适应卡尔曼滤波第74-86页
   ·组合导航系统中的自适应算法研究第74-76页
     ·Sage-Husa 自适应算法第74-75页
     ·BP 网自适应卡尔曼滤波算法原理第75-76页
   ·自适应抗差卡尔曼滤波算法第76-80页
     ·抗差卡尔曼滤波算法第77-78页
     ·改进自适应滤波算法第78-80页
   ·自适应抗差卡尔曼滤波算法实验及结果分析第80-85页
     ·自适应抗差卡尔曼滤波实验第80-84页
     ·实验结果分析第84-85页
   ·本章小结第85-86页
第6章 总结与展望第86-88页
   ·总结第86-87页
   ·展望第87-88页
参考文献第88-92页
导师及作者简介第92-93页
致谢第93页

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