| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-25页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第12-13页 |
| ·SINS/GPS 组合导航技术 | 第13-17页 |
| ·捷联惯性导航系统的发展 | 第13-14页 |
| ·卫星导航系统的发展 | 第14-15页 |
| ·SINS/GPS 组合导航方式 | 第15-17页 |
| ·非线性滤波发展及在导航中的应用概况 | 第17-22页 |
| ·非线性滤波的理论发展 | 第17-20页 |
| ·具有鲁棒性的非线性滤波算法 | 第20-21页 |
| ·非线性滤波在组合导航系统中的应用概况 | 第21-22页 |
| ·论文主要研究内容 | 第22-25页 |
| 第2章 非线性 Bayesian 滤波及分析 | 第25-57页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·最优迭代 Bayesian 滤波理论框架 | 第25-29页 |
| ·Bayes 定理 | 第25页 |
| ·最优迭代 Bayesian 滤波 | 第25-27页 |
| ·非线性滤波的估计准则 | 第27-29页 |
| ·非线性滤波的 Bayesian 解释 | 第29-43页 |
| ·线性最优 Bayesian 滤波 | 第29-31页 |
| ·函数线性化 Bayesian 滤波 | 第31-36页 |
| ·基于确定性采样的 Bayesian 滤波 | 第36-40页 |
| ·基于随机采样的 Bayesian 滤波 | 第40-43页 |
| ·非线性 Bayesian 滤波精度及复杂度分析 | 第43-52页 |
| ·非线性 Bayesian 滤波精度分析 | 第43-46页 |
| ·非线性 Bayesian 滤波复杂度分析 | 第46-52页 |
| ·数值仿真与分析 | 第52-55页 |
| ·单维 UNGM 非线性模型 | 第52-53页 |
| ·多维机动目标跟踪非线性模型 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第3章 SINS/GPS 紧耦合导航的非线性 Bayesian 融合 | 第57-83页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·SINS/GPS 紧耦合导航实现方式选择 | 第57-58页 |
| ·SINS/GPS 紧耦合系统误差模型 | 第58-69页 |
| ·参考坐标系 | 第58-59页 |
| ·SINS 非线性状态模型的建立 | 第59-65页 |
| ·GPS 非线性量测模型的建立 | 第65-68页 |
| ·SINS/GPS 紧耦合非线性状态空间模型及反馈校正 | 第68-69页 |
| ·大初始误差条件下的 SINS/GPS 紧耦合导航方法 | 第69-77页 |
| ·仿真系统的构建 | 第69-72页 |
| ·大初始误差条件下基于 CKF 与 CPF 的 SINS/GPS 紧耦合导航方法 | 第72-77页 |
| ·SINS/GPS 紧耦合导航中 CKF 算法的简化设计 | 第77-81页 |
| ·GPS 量测模型非线性度分析 | 第77-78页 |
| ·CKF 算法的简化设计 | 第78-80页 |
| ·基于简化 CKF 算法的 SINS/GPS 紧耦合导航仿真 | 第80-81页 |
| ·本章小结 | 第81-83页 |
| 第4章 SINS/GPS 紧耦合导航的变分 Bayesian 自适应融合 | 第83-111页 |
| ·引言 | 第83页 |
| ·次优线性变分 Bayesian 自适应卡尔曼滤波分析 | 第83-91页 |
| ·量测噪声方差未知的最优 Bayesian 滤波 | 第83-84页 |
| ·逆 Wishart 分布与逆 Gamma 分布 | 第84-86页 |
| ·基于逆 Gamma 分布的变分自适应卡尔曼滤波 | 第86-89页 |
| ·VB-AKF 算法性能验证 | 第89-91页 |
| ·噪声均值与方差未知的变分 Bayesian 自适应卡尔曼滤波 | 第91-98页 |
| ·量测噪声均值与方差同步估计卡尔曼滤波算法推导 | 第91-94页 |
| ·仿真验证与分析 | 第94-98页 |
| ·非线性变分 Bayesian 自适应高斯滤波 | 第98-104页 |
| ·变分 Bayesian 自适应非线性卡尔曼滤波 | 第98-100页 |
| ·变分 Bayesian 非线性卡尔曼粒子滤波算法 | 第100-103页 |
| ·数值仿真 | 第103-104页 |
| ·基于非线性变分 Bayesian 滤波的 SINS/GPS 紧耦合导航自适应融合 | 第104-110页 |
| ·基于非线性变分 Bayesian 滤波的 SINS/GPS 紧耦合算法设计 | 第104-105页 |
| ·自适应 SINS/GPS 紧耦合导航的仿真条件 | 第105-106页 |
| ·仿真结果与分析 | 第106-110页 |
| ·本章小结 | 第110-111页 |
| 第5章 GPS 信息不完好及失效时的 SINS/GPS 紧耦合技术 | 第111-135页 |
| ·引言 | 第111页 |
| ·基于可观测分析的 GPS 遮挡条件下的紧耦合鲁棒性分析 | 第111-119页 |
| ·分段线性定长系统可观测分析 | 第112-113页 |
| ·SINS/GPS 紧耦合系统可观测分析 | 第113-119页 |
| ·基于非线性平滑的 GPS 短时失效时 SINS/GPS 紧耦合桥接技术 | 第119-134页 |
| ·卡尔曼平滑算法 | 第119-120页 |
| ·基于统计线性化的容积卡尔曼平滑改进算法 | 第120-128页 |
| ·SINS/GPS 紧耦合的非线性平滑算法设计 | 第128-130页 |
| ·仿真与分析 | 第130-134页 |
| ·本章小结 | 第134-135页 |
| 结论 | 第135-138页 |
| 参考文献 | 第138-149页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第149-150页 |
| 致谢 | 第150页 |
