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X射线脉冲星自主导航定位的滤波方法研究

摘要第6-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第13-19页
    1.1 研究背景及意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-17页
    1.3 论文的组织结构和主要研究内容第17-19页
第2章 X射线脉冲星导航定位原理第19-33页
    2.1 脉冲星导航基础理论第19-24页
        2.1.1 脉冲星的物理特性第19-21页
        2.1.2 脉冲星导航基本原理第21页
        2.1.3 脉冲星钟模型第21-22页
        2.1.4 脉冲到达时间转换模型第22-23页
        2.1.5 脉冲星几何定轨原理第23-24页
    2.2 X射线脉冲星自主导航定位算法第24-30页
        2.2.1 航天器轨道动力学模型第25-26页
        2.2.2 脉冲星量测模型第26-27页
        2.2.3 基于EKF的导航滤波算法第27-30页
    2.3 脉冲星导航定位系统的组成及工作流程第30-31页
    2.4 本章小结第31-33页
第3章 基于残差检测的脉冲星/多普勒组合导航滤波方法第33-45页
    3.1 组合导航系统模型第33-35页
        3.1.1 系统轨道动力学模型第33-34页
        3.1.2 脉冲星量测模型第34页
        3.1.3 多普勒量测模型第34-35页
    3.2 脉冲星/多普勒组合导航第35-38页
        3.2.1 脉冲星/多普勒频移组合导航第35-36页
        3.2.2 脉冲星/多普勒差分组合导航第36-38页
    3.3 基于残差检测的导航滤波算法第38-40页
        3.3.1 残差检测方法第38-39页
        3.3.2 组合导航滤波算法第39-40页
    3.4 仿真结果及分析第40-44页
        3.4.1 仿真条件第40-41页
        3.4.2 光谱畸变条件下导航性能比较第41-43页
        3.4.3 光谱稳定条件下导航性能比较第43页
        3.4.4 不同仪器精度下几种导航方法性能比较第43-44页
    3.5 本章小结第44-45页
第4章 基于EMD_EKF自适应滤波的脉冲星导航定位方法第45-55页
    4.1 脉冲星导航模型第45-47页
        4.1.1 系统状态方程第45-46页
        4.1.2 带未知参数的量测方程第46-47页
    4.2 自适应卡尔曼滤波算法第47-49页
        4.2.1 基于新息的自适应EKF算法第47-48页
        4.2.2 多模自适应EKF算法第48-49页
    4.3 基于经验模态分解的自适应EKF算法第49-51页
        4.3.1 经验模态分解方法第49-50页
        4.3.2 EMD_EKF算法第50-51页
    4.4 仿真结果及分析第51-54页
    4.5 本章小结第54-55页
结论第55-57页
参考文献第57-62页
附录A 攻读硕士学位期间发表论文目录第62-63页
附录B 攻读学位期间参与的研究项目第63-64页
致谢第64页

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