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组合导航系统中的信息融合研究

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪 论第9-16页
   ·研究的目的和意义第9页
   ·组合导航系统的发展第9-10页
   ·组合导航系统的研究状况第10页
   ·信息融合理论第10-12页
     ·信息融合的概念第10-11页
     ·多传感器信息融合第11-12页
     ·信息融合的发展概况第12页
   ·信息融合模型第12-14页
     ·信息融合结构模型第13页
     ·信息融合功能模型第13-14页
   ·信息融合的研究重点第14页
   ·本文的主要研究内容第14-16页
第2章 GPS/INS组合导航系统第16-28页
   ·GPS全球卫星定位系统第16-18页
     ·GPS系统的概述第16页
     ·GPS系统的组成第16-17页
     ·GPS导航定位的基本原理第17-18页
   ·惯性导航定位系统第18-19页
     ·惯性导航定位系统的概述第18-19页
     ·惯导系统定位原理第19页
   ·GPS/INS系统组合分析第19-22页
     ·GPS/INS系统组合的必要性第19-20页
     ·GPS/INS系统组合的特点第20页
     ·GPS/INS系统组合的方式第20-22页
   ·GPS/INS组合系统的数学模型第22-27页
     ·系统状态方程第23-25页
     ·组合导航系统的量测方程第25-27页
   ·本章小结第27-28页
第3章 集中卡尔曼滤波的研究第28-42页
   ·卡尔曼滤波介绍第28页
   ·卡尔曼滤波算法第28-31页
     ·估计的概念第28-29页
     ·离散系统的数学模型第29页
     ·离散卡尔曼滤波原理及分析第29-31页
     ·卡尔曼滤波实质分析第31页
     ·量测噪声方差分析第31页
   ·基于模糊理论的自适应滤波法第31-37页
     ·模糊理论的简介第32页
     ·自适应滤波原理第32-34页
     ·数据野值检测和处理第34页
     ·GPS/INS组合导航系统仿真第34-37页
   ·分层卡尔曼滤波法第37-41页
     ·分层滤波原理第37-39页
     ·滤波发散分析第39页
     ·组合导航系统仿真第39-41页
   ·本章小结第41-42页
第4章 联邦滤波算法研究第42-57页
   ·引言第42页
   ·联邦滤波基本理论第42-48页
     ·联邦滤波器的结构第42-44页
     ·联邦滤波算法第44-45页
     ·组合导航系统仿真第45-48页
   ·联邦滤波法的分析第48-51页
     ·联邦滤波分配系数分析第48-50页
     ·模型阶次不同比较第50-51页
   ·模糊联合卡尔曼滤波法第51-56页
     ·模糊推理系统的设计原理第52-54页
     ·自适应模糊加权系统的原理框图第54-55页
     ·GPS/INS组合导航系统仿真第55-56页
   ·本章小结第56-57页
第5章 H_∞鲁棒滤波法第57-67页
   ·引言第57页
   ·H_∞滤波原理第57-61页
     ·H_∞鲁棒设计的发展第57-58页
     ·H_∞滤波原理第58-60页
     ·H_∞滤波与卡尔曼滤波的比较第60-61页
   ·GPS/INS组合导航系统仿真第61-65页
   ·H_∞滤波的改进第65-66页
   ·本章小结第66-67页
第6章 抗干扰方法研究第67-74页
   ·引言第67页
   ·野值检测和剔除方法第67-69页
     ·状态卡方检验法第67-69页
     ·残差检验法第69页
     ·外推拟合法第69页
     ·野值的剔除第69页
   ·自适应新息加权法第69-71页
     ·自适应加权原理第69-70页
     ·加权函数的选取第70-71页
   ·GPS/INS组合导航系统仿真第71-73页
   ·本章小结第73-74页
结论第74-75页
参考文献第75-78页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第78-79页
致谢第79页

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