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单兵自主导航算法优化及误差修正方法研究

摘要第11-13页
ABSTRACT第13-14页
第一章 绪论第15-24页
    1.1 研究背景和意义第15-16页
    1.2 单兵导航技术发展现状第16-21页
        1.2.1 步行导航模块发展现状第17-18页
        1.2.2 基于MIMU的行人导航技术发展第18-20页
        1.2.3 多MIMU数据融合的行人导航技术发展第20页
        1.2.4 视觉辅助导航技术发展第20-21页
    1.3 论文研究主要内容和组织结构第21-24页
第二章 单兵导航算法设计第24-52页
    2.1 单兵导航解算原理第24-30页
        2.1.1 捷联惯性导航原理第24-28页
        2.1.2 单兵导航航位推算原理第28-30页
    2.2 单兵导航零速修正算法设计第30-34页
        2.2.1 卡尔曼滤波模型第30-31页
        2.2.2 捷联惯性导航系统误差模型第31-32页
        2.2.3 基于误差模型的卡尔曼滤波算法第32-34页
        2.2.4 步行零速修正算法设计第34页
    2.3 单兵动作状态判断算法第34-41页
        2.3.1 步态检测算法第35-37页
        2.3.2 动作识别算法第37-41页
    2.4 算法评估与实验验证第41-50页
        2.4.1 单兵导航解算验证实验第41-46页
        2.4.2 步态检测验证实验第46-50页
    2.5 单兵导航系统总体算法框架第50-51页
    2.6 本章小结第51-52页
第三章 单兵导航航向修正算法第52-73页
    3.1 基于自观测量的航向误差修正算法第52-57页
        3.1.1 基于零速观测量的误差修正第52页
        3.1.2 基于零角速率观测量的误差修正第52-53页
        3.1.3 基于航向角观测量的误差修正第53-55页
        3.1.4 算法评估与实验验证第55-57页
    3.2 应用外部信息的航向误差修正算法第57-72页
        3.2.1 应用磁强计信息的航向初始对准与误差修正第57-59页
        3.2.2 应用动作/楼向信息的航向误差修正第59-61页
        3.2.3 应用视觉信息的航向误差修正第61-64页
        3.2.4 算法评估与实验验证第64-72页
    3.3 本章小结第72-73页
第四章 单兵导航高度修正算法第73-87页
    4.1 气压/微惯性组合的高度估计算法第73-77页
        4.1.1 气压计数据采集及分析第73-76页
        4.1.2 基于卡尔曼滤波的气压/微惯性数据融合算法第76-77页
    4.2 动作识别/隐马尔科夫组合的高度估计算法第77-82页
        4.2.1 基于动作识别的室内高度估计算法第77-78页
        4.2.2 基于隐藏马尔科夫模型的动作误判排除算法第78-82页
    4.3 算法评估与实验验证第82-86页
    4.4 本章小结第86-87页
第五章 双MIMU单兵导航系统误差约束算法第87-97页
    5.1 双MIMU导航系统设计总体方案第87-88页
    5.2 基于带约束卡尔曼滤波的双MIMU导航算法第88-92页
        5.2.1 带空间距离约束的双导航系统模型第88-90页
        5.2.2 带不等式约束的卡尔曼滤波器原理及求解第90-92页
    5.3 算法设计与实验验证第92-96页
    5.4 本章小结第96-97页
第六章 单兵导航系统综合实验第97-109页
    6.1 实验硬件系统介绍第97-99页
    6.2 综合实验设计与验证第99-108页
        6.2.1 MIMU1平台综合实验第99-106页
        6.2.2 低成本MIMU2平台综合实验第106-107页
        6.2.3 实验结论第107-108页
    6.3 本章小结第108-109页
第七章 总结与展望第109-112页
    7.1 论文总结第109-110页
    7.2 未来展望第110-112页
致谢第112-114页
参考文献第114-118页
作者学习期间取得的学术成果第118页

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