摘要 | 第5-7页 |
ABSTRACT | 第7-8页 |
第1章 绪论 | 第12-23页 |
1.1 研究目的和意义 | 第12-13页 |
1.2 组合导航子系统研究现状 | 第13-21页 |
1.2.1 捷联惯导系统研究现状 | 第13-15页 |
1.2.2 计程仪及其组合导航研究现状 | 第15-17页 |
1.2.3 星敏感器及其组合导航研究现状 | 第17-21页 |
1.3 论文的工作及内容安排 | 第21-23页 |
第2章 组合导航子系统基本原理及误差分析 | 第23-40页 |
2.1 常用坐标系及其之间关系 | 第23-25页 |
2.2 捷联惯导系统基本原理及误差分析 | 第25-28页 |
2.2.1 捷联惯导系统基本原理 | 第25-26页 |
2.2.2 捷联惯导系统误差传播方程 | 第26-27页 |
2.2.3 捷联惯导系统误差源分类 | 第27-28页 |
2.3 多普勒计程仪基本原理及误差分析 | 第28-32页 |
2.3.1 多普勒计程仪基本原理 | 第29-30页 |
2.3.2 计程仪测速误差建模与分析 | 第30-32页 |
2.4 星敏感器基本原理及误差分析 | 第32-39页 |
2.4.1 星敏感器惯性系定姿基本原理 | 第32-34页 |
2.4.2 星敏感器导航系定位/定姿基本原理 | 第34-36页 |
2.4.3 星敏感器导航误差建模 | 第36-39页 |
2.5 本章小结 | 第39-40页 |
第3章 计程仪辅助下自适应组合导航方法研究 | 第40-64页 |
3.1 组合导航基本原理与可观测性分析 | 第40-45页 |
3.1.1 基于最优估计的组合导航基本原理 | 第40-41页 |
3.1.2 基于矩阵初等变换的可观测性分析 | 第41-45页 |
3.2 能观测性分解与运动路径设计 | 第45-48页 |
3.2.1 基于线性非奇异变换的能观测性分解 | 第45-46页 |
3.2.2 状态完全可观的载体运动路径设计原则 | 第46-48页 |
3.3 基于自适应量测噪声抑制的组合导航方法 | 第48-57页 |
3.3.1 两阶卡尔曼滤波基本原理与分析 | 第49-54页 |
3.3.2 自适应量测噪声抑制两阶卡尔曼滤波 | 第54-55页 |
3.3.3 基于自适应两阶卡尔曼滤波组合导航方法 | 第55-57页 |
3.4 仿真分析与试验验证 | 第57-63页 |
3.4.1 仿真分析 | 第57-61页 |
3.4.2 试验验证 | 第61-63页 |
3.5 本章小结 | 第63-64页 |
第4章 星敏感器辅助下的在线标校与组合导航方法研究 | 第64-89页 |
4.1 星敏感器辅助陀螺仪在线标校技术 | 第64-76页 |
4.1.1 基于误差四元数的系统方程建立 | 第65-67页 |
4.1.2 可观测性分析与标定路径设计 | 第67-73页 |
4.1.3 仿真分析 | 第73-76页 |
4.2 星敏感器辅助下的姿态匹配组合导航方法 | 第76-88页 |
4.2.1 基于姿态耦合的组合导航方法 | 第77-81页 |
4.2.2 基于最优估计的组合导航方法 | 第81-83页 |
4.2.3 仿真分析与试验验证 | 第83-88页 |
4.3 本章小结 | 第88-89页 |
第5章 星敏感器抗环境干扰误差抑制方法研究 | 第89-112页 |
5.1 基于时间序列预测的星图拍摄“拖尾”误差抑制方法 | 第89-100页 |
5.1.1 基于自适应差分进化的时间序列预测方法 | 第89-91页 |
5.1.2 星敏感器星图拍摄“拖尾”误差抑制方法 | 第91-93页 |
5.1.3 仿真分析与试验验证 | 第93-100页 |
5.2 基于粒子群优化神经网络的观星“失效”误差抑制方法 | 第100-111页 |
5.2.1 星敏感器观星“失效”影响分析 | 第100-101页 |
5.2.2 基于粒子群优化神经网络的预测方法 | 第101页 |
5.2.3 星敏感器观星“失效”误差抑制方法 | 第101-104页 |
5.2.4 仿真分析与试验验证 | 第104-111页 |
5.3 本章小结 | 第111-112页 |
第6章 捷联惯导/星敏感器/计程仪自适应组合导航方法研究 | 第112-130页 |
6.1 基于加速度计/星敏感器/计程仪的载体行进间粗对准技术 | 第112-122页 |
6.1.1 加速度计输出模型建立及信息特性分析 | 第112-115页 |
6.1.2 基于加速度计/星敏感器的行进间粗对准技术 | 第115-116页 |
6.1.3 仿真分析与试验验证 | 第116-122页 |
6.2 基于自适应联邦滤波的组合导航方法 | 第122-129页 |
6.2.1 联邦滤波基本原理 | 第123-125页 |
6.2.2 基于协方差阵预测的自适应信息分配因子算法 | 第125-126页 |
6.2.3 基于自适应信息分配因子联邦滤波的组合导航方法 | 第126-127页 |
6.2.4 仿真分析 | 第127-129页 |
6.3 本章小结 | 第129-130页 |
结论 | 第130-132页 |
参考文献 | 第132-141页 |
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第141-142页 |
致谢 | 第142页 |