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 |