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基于载波相位差分的车载GPS、DR组合定位系统算法研究

摘要第1-5页
致谢第5-6页
目录第6-8页
第一章 引言第8-12页
   ·车辆导航的研究背景及意义第8页
   ·车辆导航的国内外研究现状第8-9页
   ·车辆导航定位技术简介第9-10页
     ·全球定位系统(GPS)第9-10页
     ·惯性导航系统(INS)第10页
     ·航位推算系统(DR)第10页
     ·地图匹配(MM)第10页
     ·载波相位差分GPS(RTK)第10页
   ·论文的主要研究工作和组织安排第10-12页
第二章 GPS卫星定位、实时动态RTK定位及车辆航位推算基本原理第12-23页
   ·GPS卫星定位基本原理第12-17页
     ·GPS单点定位原理第12-14页
     ·GPS相对定位原理第14-17页
   ·实时动态RTK定位第17-20页
     ·概述第17-18页
     ·已有RTK定位技术的相位整周模糊度解算方法第18-20页
   ·车辆航位推算基本原理第20-23页
     ·DR系统硬件组成第21-22页
     ·DR系统基本工作原理第22-23页
第三章 基于遗传算法的GPS载波整周模糊度解算方法第23-37页
   ·遗传算法的基本原理第23-29页
     ·遗传算法的基本思想第23页
     ·遗传算法的特点第23-24页
     ·遗传算法的基本流程第24-25页
     ·遗传编码第25页
     ·适应函数第25页
     ·遗传算子第25页
     ·选择算子第25-27页
     ·交叉算子第27页
     ·逆转算子第27-28页
     ·变异算子第28页
     ·群体设定第28页
     ·初始化群体第28页
     ·终止循环的条件第28-29页
   ·模糊度函数法第29-30页
     ·模糊度函数法基本原理第29-30页
     ·传统模糊度函数法的基本公式第30页
   ·基于遗传算法的改进模糊度函数法基本原理第30-33页
     ·适用于遗传算法的模糊度函数法解空间构成第31-32页
     ·基于遗传算法的模糊度函数法搜索策略第32-33页
   ·算例及分析第33-37页
第四章 动态滤波理论第37-46页
   ·线性离散系统的卡尔曼滤波方程第37-39页
   ·线性时间连续系统的离散化第39-40页
   ·离散时间非线性系统的推广卡尔曼滤波第40-41页
   ·迭代型推广卡尔曼滤波第41-42页
   ·卡尔曼滤波的序贯处理法第42-43页
   ·U-D分解的滤波方法第43-46页
     ·U-D分解算法第44页
     ·U-D分解的滤波方法第44-46页
第五章 DR子系统建模及其滤波算法第46-56页
   ·DR系统中系统运动模型及系统量测方程的建立第46-49页
     ·系统运动模型的建立第46-47页
     ·系统测量方程的建立第47-48页
     ·系统方程的离散化第48页
     ·系统测量方程的离散化、线性化第48-49页
   ·机动载体的加速度均值自适应算法第49-50页
   ·DR系统自适应推广卡尔曼滤波方程的建立第50页
   ·DR系统迭代型自适应推广卡尔曼滤波方程的建立第50-51页
   ·DR系统基于U-D分解的自适应迭代序列滤波器的建立第51-53页
   ·三种滤波器的仿真结果比较研究第53-56页
第六章 GPS子系统建模及其滤波算法第56-60页
   ·GPS子系统系统方程的建立第56-57页
     ·系统状态方程的建立第56-57页
     ·系统状态方程的离散化第57页
   ·GPS子系统测量方程的建立第57-58页
   ·GPS子系统自适应卡尔曼滤波方程的建立第58页
   ·仿真结果分析第58-60页
第七章 车载RTK、GPS、DR组合定位系统的数据融合第60-64页
   ·GPS/DR联邦卡尔曼滤波器第60-62页
   ·RTK、GPS、DR组合定位系统的数据融合算法第62-63页
   ·载波差分GPS技术应用于车载导航中的展望第63-64页
第八章 结束语第64-65页
参考文献第65-67页

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