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基于CKF的组合导航滤波算法研究

摘要第5-7页
abstract第7-8页
第1章 绪论第12-25页
    1.1 课题的目的和意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状与分析第13-23页
        1.2.1 GNSS/INS组合导航技术研究进展第13-19页
        1.2.2 非线性滤波理论发展及应用现状第19-21页
        1.2.3 非线性滤波理论在组合导航系统中的应用现状第21-23页
    1.3 论文主要内容及结构第23-25页
第2章 降阶的集中式GPS/SINS超紧组合导航系统研究第25-50页
    2.1 参考坐标系及坐标转换第25-28页
        2.1.1 参考坐标系第25-26页
        2.1.2 坐标系转换第26-28页
    2.2 SINS原理第28-32页
        2.2.1 SINS力学编排第28-30页
        2.2.2 SINS误差模型第30-32页
    2.3 GPS原理第32-37页
        2.3.1 GPS信号跟踪第33-35页
        2.3.2 GPS接收机位置、速度和时间估计第35页
        2.3.3 GPS测量误差第35-37页
    2.4 降阶的集中式GPS/SINS超紧组合导航系统设计第37-47页
        2.4.1 超紧组合可观测性分析第38-39页
        2.4.2 降阶的集中式超紧组合导航系统第39-46页
        2.4.3 降阶的集中式GPS/SINS超紧组合模型分析第46-47页
    2.5 仿真分析第47-49页
    2.6 本章小结第49-50页
第3章 5CKF/KF组合滤波算法研究第50-85页
    3.1 高斯滤波器的一般形式第50-51页
    3.2 条件线性高斯状态空间模型第51-52页
    3.3 CKF算法研究第52-57页
        3.3.1 Spherical-Radial法则第52-55页
        3.3.2 CKF滤波算法第55-57页
    3.4 5CKF算法研究第57-63页
        3.4.1 任意阶容积卡尔曼滤波第58-60页
        3.4.2 5CKF滤波算法第60-63页
    3.5 5 CKF/KF组合滤波算法第63-72页
        3.5.1 5CKF估计非线性状态第64-67页
        3.5.2 KF估计线性状态第67-69页
        3.5.3 5CKF/KF收敛性分析第69-72页
    3.6 仿真分析第72-84页
        3.6.1 组合导航信息融合仿真模拟系统第72-73页
        3.6.2 载体运动仿真环境设计及数据生成第73-75页
        3.6.3 GPS仿真环境及数据输出第75-79页
        3.6.4 INS仿真环境及数据输出第79-80页
        3.6.5 5CKF/KF算法仿真验证第80-84页
    3.7 本章小结第84-85页
第4章 基于CKF的交互式多模型算法研究第85-105页
    4.1 IMM算法第85-88页
        4.1.1 多模型混合估计第85-86页
        4.1.2 交互式多模型算法第86-88页
    4.2 IMMCIF算法研究第88-94页
        4.2.1 CIF算法第89-93页
        4.2.2 IMMCIF算法第93-94页
    4.3 IMM5CKF算法研究第94-99页
        4.3.1 IMM5CKF算法第94-96页
        4.3.2 IMM5CKF收敛性分析第96-99页
    4.4 仿真分析第99-104页
    4.5 本章小结第104-105页
第5章 改进的CKF算法在组合导航中的应用研究第105-123页
    5.1 组合导航车载实验设计第105-111页
    5.2 改进的CKF算法在车载组合导航滤波器中的应用第111-122页
        5.2.1 5CKF/KF算法车载实验第112-117页
        5.2.2 IMM5CKF/KF算法车载实验第117-122页
    5.3 本章小结第122-123页
结论第123-125页
参考文献第125-139页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第139-140页
致谢第140-141页
附录第141-153页

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