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基于MEMS-INS和GPS的定位研究

致谢第4-5页
摘要第5-6页
Abstract第6页
1 绪论第10-15页
    1.1 背景第10-12页
        1.1.1 基于MEMS的低成本IMU第11页
        1.1.2 GPS第11-12页
        1.1.3 INS / GPS集成第12页
    1.2 研究目标第12-13页
    1.3 研究方法第13页
    1.4 论文大纲第13-15页
2 GPS概述第15-27页
    2.1 基本概念第15-16页
    2.2 GPS可观测量第16-17页
    2.3 GPS误差第17-21页
        2.3.1 卫星时钟误差第17页
        2.3.2 接收时钟误差第17-18页
        2.3.3 电离层延迟第18-19页
        2.3.4 对流层延迟第19页
        2.3.5 多路径误差第19-20页
        2.3.6 卫星轨道误差第20页
        2.3.7 测量噪声第20页
        2.3.8 用户等效距离误差第20-21页
    2.4 伪距方程的解第21-23页
    2.5 精度因子第23-24页
    2.6 星座几何对DOP参数的影响第24-26页
    2.7 本章小结第26-27页
3 惯性导航系统概述第27-43页
    3.1 坐标系第27-32页
        3.1.1 地心惯性坐标系( i系)第27-28页
        3.1.2 地心地固坐标系 (e系 )第28页
        3.1.3 大地坐标系 (n系 )第28-29页
        3.1.4 本体坐标系 (b系 )第29页
        3.1.5 坐标变换第29-32页
    3.2 INS运动学方程第32-33页
    3.3 INS机械化方程第33-36页
        3.3.1 原始数据修正第33-34页
        3.3.2 姿态更新第34-35页
        3.3.3 将特定力转换到n系第35页
        3.3.4 计算速度和位置第35-36页
    3.4 INS误差动力学方程第36-38页
        3.4.1 位置误差第36-37页
        3.4.2 速度误差第37-38页
        3.4.3 姿态误差第38页
    3.5 惯性传感器误差第38-39页
    3.6 MEMS惯性传感器技术第39-41页
    3.7 IMU分类第41-42页
    3.8 本章小结第42-43页
4 线性和扩展卡尔曼滤波器第43-49页
    4.1 离散时间线性系统第43-44页
    4.2 卡尔曼滤波器第44-45页
    4.3 扩展卡尔曼滤波器第45-46页
    4.4 随机过程第46-48页
        4.4.1 白噪声第46页
        4.4.2 随机漫步第46-47页
        4.4.3 随机常数第47页
        4.4.4 一阶高斯马尔科夫过程第47-48页
        4.4.5 随机过程总结第48页
    4.5 本章小结第48-49页
5 INS / GPS集成方案第49-61页
    5.1 整合策略第49页
    5.2 松散耦合整合第49-57页
        5.2.1 GPS滤波器第50-53页
        5.2.2 INS滤波器第53-57页
    5.3 紧耦合集成第57-58页
        5.3.1 GPS/INS滤波器第58页
    5.4 两种整合方案的比较第58-59页
        5.4.1 一般性问题第58-59页
        5.4.2 计算量比较第59页
    5.5 本章小结第59-61页
6 实验与结果第61-71页
    6.1 参考路径第61-62页
    6.2 仅INS解决方案第62-63页
    6.3 仅GPS的解决方案第63-64页
    6.4 INS / GPS解决方案第64-70页
        6.4.1 具有完整GPS数据可用性的结果第64-66页
        6.4.2 具有不完整GPS可用性的数据融合结果第66-70页
    6.5 本章小节第70-71页
7 总结与展望第71-73页
    7.1 总结第71页
    7.2 结论第71-72页
    7.3 展望第72-73页
参考文献第73-76页
作者简历第76-78页
学位论文数据集第78-79页

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