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基于四元数最优估计的捷联惯导初始对准算法研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 课题背景及研究意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状概述第11-14页
        1.2.1 初始对准的研究现状第11-13页
        1.2.2 基于四元数姿态确定的研究现状第13-14页
    1.3 研究内容及论文安排第14-16页
第2章 四元数姿态解算理论基础第16-28页
    2.1 引言第16页
    2.2 捷联惯导系统原理概述第16-19页
        2.2.1 常用坐标系定义第17-18页
        2.2.2 坐标系之间的变换第18-19页
        2.2.3 姿态角的确定第19页
    2.3 捷联惯导系统误差模型第19-21页
        2.3.1 速度误差模型第19-20页
        2.3.2 经典姿态误差模型第20-21页
    2.4 四元数姿态解算方法第21-26页
        2.4.1 四元数基本概念第21-24页
            2.4.1.1 四元数的定义第21-22页
            2.4.1.2 四元数的运算第22-23页
            2.4.1.3 旋转矢量的四元数描述第23-24页
        2.4.2 四元数与姿态阵间的关系第24页
        2.4.3 四元数微分方程第24-25页
        2.4.4 四元数姿态解算第25-26页
            2.4.4.1 四元数的初值确定第25页
            2.4.4.2 四元数的更新第25-26页
    2.5 本章小结第26-28页
第3章 四元数最优估计对准模型及可观测性分析第28-40页
    3.1 引言第28页
    3.2 惯性系下基于四元数的误差建模第28-31页
        3.2.1 四元数误差模型建立第28-30页
        3.2.2 量测模型和状态空间模型第30-31页
    3.3 四元数误差模型的可观测性分析第31-36页
        3.3.1 PWCS分析理论与方法第31-33页
        3.3.2 基于奇异值分解理论的可观测度分析第33-36页
    3.4 可观测性计算结果与分析第36-38页
        3.4.1 PWCS理论分析系统的可观测性第36页
        3.4.2 奇异值分解的结果与分析第36-37页
        3.4.3 状态变量可观测度的计算与分析第37-38页
    3.5 本章小结第38-40页
第4章 基于四元数Kalman滤波的初始对准算法研究第40-58页
    4.1 引言第40页
    4.2 初始姿态四元数Kalman滤波第40-47页
        4.2.1 Kalman滤波原理第40-41页
        4.2.2 四元数Kalman滤波算法第41-43页
        4.2.3 仿真结果及分析第43-44页
        4.2.4 实验结果及分析第44-47页
    4.3 陀螺噪声估计的自适应四元数Kalman算法第47-52页
        4.3.1 算法模型第47-49页
        4.3.2 仿真结果及分析第49-50页
        4.3.3 实验结果及分析第50-52页
    4.4 新息自适应四元数Kalman滤波算法第52-57页
        4.4.1 新息自适应四元数Kalman算法模型第52-53页
        4.4.2 新息自适应四元数Kalmzn算法原理分析第53-54页
        4.4.3 仿真结果及分析第54-55页
        4.4.4 实验结果及分析第55-57页
    4.5 本章小结第57-58页
第5章 基于四元数矩阵Kalman滤波的初始对准算法研究第58-68页
    5.1 引言第58页
    5.2 基于K矩阵的矩阵Kalman滤波第58-62页
        5.2.1 最优四元数估计中的K矩阵第58-59页
        5.2.2 状态矩阵Kalman滤波原理第59-62页
    5.3 矩阵Kalman算法方案设计第62-66页
        5.3.1 量测模型和状态空间模型第62-64页
        5.3.2 仿真结果及分析第64-65页
        5.3.3 实验结果及分析第65-66页
    5.4 本章小结第66-68页
结论第68-70页
参考文献第70-74页
攻读硕士学位期间所发表的学术论文第74-76页
致谢第76页

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