| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 专用术语注释表 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-26页 |
| 1.1 全球卫星导航系统 | 第13-18页 |
| 1.1.1 GPS全球定位导航系统发展史 | 第13-14页 |
| 1.1.2 GPS系统的组成 | 第14-16页 |
| 1.1.3 国内外卫星定位导航系统的现状和发展趋势 | 第16-18页 |
| 1.2 惯性导航系统 | 第18-21页 |
| 1.2.1 惯性测量器件与捷联式惯性导航系统 | 第19-20页 |
| 1.2.2 基于微电子机械系统技术的惯性测量器件 | 第20-21页 |
| 1.3 GPS/INS组合导航系统 | 第21-24页 |
| 1.3.1 GPS/INS组合导航系统国内外发展概况 | 第21-23页 |
| 1.3.2 GPS/INS组合导航系统发展趋势 | 第23-24页 |
| 1.4 本文的研究背景与内容 | 第24-26页 |
| 第二章 组合导航系统的总体设计 | 第26-48页 |
| 2.1 研究目的 | 第27-28页 |
| 2.2 组合导航系统的总体设计方案 | 第28-29页 |
| 2.3 嵌入式组合导航系统硬件平台的总体设计 | 第29-34页 |
| 2.3.1 嵌入式PC104总线 | 第30-33页 |
| 2.3.2 A/D采样模块 | 第33-34页 |
| 2.3.3 智能多串口通讯模块 | 第34页 |
| 2.4 嵌入式组合导航系统软件平台的总体设计 | 第34-38页 |
| 2.4.1 初始对准模块 | 第35-36页 |
| 2.4.2 GPS数据处理模块 | 第36-37页 |
| 2.4.3 组合导航信息融合模块 | 第37-38页 |
| 2.5 人工智能技术 | 第38-46页 |
| 2.5.1 神经网络技术 | 第38-41页 |
| 2.5.2 机器学习的基本问题 | 第41-42页 |
| 2.5.3 统计学习理论的核心内容 | 第42-43页 |
| 2.5.4 支持向量机技术 | 第43-46页 |
| 2.6 组合导航系统总体方案及系统组成框图 | 第46-47页 |
| 2.7 小结 | 第47-48页 |
| 第三章 基于嵌入式PC104总线的智能多串口通讯模块的研制 | 第48-59页 |
| 3.1 智能多串口通讯模块的设计方案 | 第48页 |
| 3.2 智能多串口通讯模块的硬件电路设计 | 第48-53页 |
| 3.2.1 四串口芯片16C554 | 第49-50页 |
| 3.2.2 双口RAM芯片IDT7130 | 第50-52页 |
| 3.2.3 CPLD芯片MAX7128SC | 第52页 |
| 3.2.4 多中断源的扩展设计 | 第52-53页 |
| 3.3 智能多串口通讯模块的软件设计 | 第53-57页 |
| 3.3.1 通讯协议的设计 | 第53页 |
| 3.3.2 通讯模块软件的设计与实现 | 第53-57页 |
| 3.4 性能测试实验 | 第57-58页 |
| 3.5 小结 | 第58-59页 |
| 第四章 多传感器数据采集的智能时间同步设计与实现 | 第59-72页 |
| 4.1 多传感器数据采集智能时间同步的研究背景 | 第59-60页 |
| 4.2 多传感器数据采集智能时间同步的设计方案 | 第60页 |
| 4.3 A/D采样模块 | 第60-63页 |
| 4.3.1 A/D转换硬件电路 | 第61页 |
| 4.3.2 I/O地址映像定义 | 第61-62页 |
| 4.3.3 初始化及模式设置 | 第62-63页 |
| 4.4 多传感器数据采集时间同步的硬件设计 | 第63-66页 |
| 4.5 多传感器数据采集时间同步的软件设计 | 第66-67页 |
| 4.6 多传感器数据采集时间同步的测试 | 第67-70页 |
| 4.6.1 PPS信号稳定性和采样时钟的精确度统一测试 | 第68-69页 |
| 4.6.2 惯性器件特定工作模式下时间同步精度验证 | 第69-70页 |
| 4.6.3 对比实验 | 第70页 |
| 4.7 小结 | 第70-72页 |
| 第五章 基于车载的GPS/INS组合导航定位系统的软件系统设计 | 第72-80页 |
| 5.1 组合导航系统的软件设计 | 第73-75页 |
| 5.2 人机交互的设计 | 第75-77页 |
| 5.3 基于 PC104总线模块的驱动实现 | 第77-78页 |
| 5.3.1 板卡的地址译码和中断选择 | 第77-78页 |
| 5.3.2 板卡驱动实现 | 第78页 |
| 5.4 信息流程验证 | 第78-79页 |
| 5.5 小结 | 第79-80页 |
| 第六章 GPS/INS组合导航系统算法研究 | 第80-102页 |
| 6.1 GPS/INS组合导航系统的组合方案 | 第80页 |
| 6.2 惯性导航系统的数学模型 | 第80-88页 |
| 6.2.1 常用坐标系 | 第80-82页 |
| 6.2.2 常用坐标系之间的相互关系 | 第82-83页 |
| 6.2.3 IMU输出信号的误差模型 | 第83-85页 |
| 6.2.4 地固系下的力学编排 | 第85-88页 |
| 6.3 组合导航系统的传统卡尔曼滤波技术研究 | 第88-95页 |
| 6.3.1 传统卡尔曼滤波技术 | 第88-91页 |
| 6.3.2 数字仿真及结果分析 | 第91-94页 |
| 6.3.3 车载实验及结果分析 | 第94-95页 |
| 6.4 组合导航系统的自适应卡尔曼滤波技术研究 | 第95-97页 |
| 6.4.1 自适应卡尔曼滤波技术 | 第95-96页 |
| 6.4.2 车载实验及结果分析 | 第96-97页 |
| 6.5 轨迹判别算法辅助的自适应卡尔曼滤波设计 | 第97-100页 |
| 6.5.1 轨迹判别算法 | 第97-99页 |
| 6.5.2 半物理仿真实验及结果分析 | 第99-100页 |
| 6.6 小结 | 第100-102页 |
| 第七章 人工智能技术辅助的组合导航系统算法设计 | 第102-118页 |
| 7.1 LS-SVM | 第104-105页 |
| 7.2 LS-SVM的接口设计 | 第105-106页 |
| 7.3 LS-SVM辅助GPS/INS组合导航系统的信息融合算法设计 | 第106-107页 |
| 7.3.1 LS-SVM/AKF辅助GPS/INS组合导航系统的算法结构设计 | 第106-107页 |
| 7.3.2 LS-SVM辅助GPS/INS组合导航系统的算法结构设计 | 第107页 |
| 7.4 半物理仿真实验及结果分析 | 第107-111页 |
| 7.5 跑车实验及结果分析 | 第111-116页 |
| 7.6 小结 | 第116-118页 |
| 总结 | 第118-120页 |
| 论文主要创新性成果 | 第120-121页 |
| 致谢 | 第121-123页 |
| 参考文献 | 第123-129页 |
| 作者简介 | 第129-130页 |
| 攻读博士期间发表论文与研究成果 | 第130页 |
