| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究的背景和目的 | 第10-11页 |
| 1.2 MEMS陀螺仪的发展状况 | 第11-13页 |
| 1.3 MEMS陀螺仪的误差补偿研究概况 | 第13-14页 |
| 1.3.1 MEMS陀螺仪误差补偿的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.2 MEMS陀螺仪误差补偿研究的发展趋势 | 第14页 |
| 1.4 本文主要内容和章节安排 | 第14-16页 |
| 第2章 微惯性导航系统分析 | 第16-28页 |
| 2.1 坐标系定义 | 第16页 |
| 2.2 惯性导航系统的分类 | 第16-17页 |
| 2.3 惯性导航系统的误差分析 | 第17-23页 |
| 2.3.1 误差量定义与误差传递关系 | 第18-19页 |
| 2.3.2 惯性导航系统的误差方程 | 第19-21页 |
| 2.3.3 惯性导航系统基本误差特性 | 第21-23页 |
| 2.4 MEMS陀螺仪的特性分析 | 第23-27页 |
| 2.4.1 MEMS陀螺仪概述 | 第23-24页 |
| 2.4.2 MEMS陀螺仪的误差分析 | 第24-25页 |
| 2.4.3 MEMS陀螺仪的误差辨识指标 | 第25-26页 |
| 2.4.4 MEMS陀螺仪的随机误差建模方法 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 小波分析在MEMS陀螺仪信号处理中的应用 | 第28-44页 |
| 3.1 小波分析的理论基础 | 第28-34页 |
| 3.1.1 连续小波变换 | 第28-29页 |
| 3.1.2 离散小波变换 | 第29页 |
| 3.1.3 多分辨率分析 | 第29-30页 |
| 3.1.4 常用小波介绍 | 第30-34页 |
| 3.2 小波分析在MEMS陀螺信号降噪中的应用 | 第34-43页 |
| 3.2.1 MEMS陀螺仪信号去噪原理 | 第34页 |
| 3.2.2 信号去噪的评估指标 | 第34-35页 |
| 3.2.3 小波基的选取 | 第35-38页 |
| 3.2.4 小波阈值法去噪分析 | 第38-43页 |
| 3.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 WNN理论及其在MEMS陀螺仪误差建模中的应用 | 第44-60页 |
| 4.1 小波神经网络理论 | 第44-49页 |
| 4.1.1 神经网络模型 | 第44-46页 |
| 4.1.2 小波神经网络建模理论 | 第46-48页 |
| 4.1.3 小波神经网络优化方法 | 第48-49页 |
| 4.2 小波神经网络在MEMS陀螺仪误差建模中的应用 | 第49-57页 |
| 4.2.1 基于WNN的MEMS陀螺仪误差建模 | 第49-52页 |
| 4.2.2 基于GA-WNN的MEMS陀螺仪误差建模 | 第52-55页 |
| 4.2.3 基于PSO-WNN的MEMS陀螺仪误差建模 | 第55-57页 |
| 4.3 MEMS陀螺仪随机误差建模方法比较 | 第57-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-60页 |
| 第5章 微惯导系统MEMS陀螺误差补偿算法设计 | 第60-74页 |
| 5.1 基于MEMS的微惯导系统研究 | 第60-61页 |
| 5.2 基于小波网络的MEMS陀螺仪误差建模 | 第61-66页 |
| 5.2.1 MEMS陀螺仪输出数据采集与处理 | 第61-63页 |
| 5.2.2 MEMS陀螺仪随机漂移建模 | 第63-66页 |
| 5.3 基于MEMS的微惯导系统误差补偿研究 | 第66-73页 |
| 5.3.1 微惯导系统的导航解算与姿态更新 | 第67-70页 |
| 5.3.2 微惯导系统误差补偿仿真分析 | 第70-73页 |
| 5.4 本章小结 | 第73-74页 |
| 结论 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
