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基于可观测性分析的SINS传递对准优化方法研究

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 课题研究背景及意义第10-11页
    1.2 传递对准技术总述第11-12页
    1.3 传递对准的可观测性分析第12-13页
    1.4 国内外研究现状第13-14页
    1.5 论文的主要结构安排第14-16页
第2章 传递对准基本理论第16-28页
    2.1 引言第16页
    2.2 惯导系统的理论基础第16-20页
        2.2.1 常用坐标系定义第16-17页
        2.2.2 捷联矩阵即时更新算法第17-19页
        2.2.3 惯性器件误差方程第19-20页
    2.3 常见传递对准匹配方式第20-25页
        2.3.1 速度匹配传递对准第20-22页
        2.3.2“速度加姿态”匹配传递对准第22-25页
    2.4 离散卡尔曼滤波理论第25-27页
        2.4.1 卡尔曼滤波第25页
        2.4.2 基本滤波方程第25-27页
    2.5 本章小结第27-28页
第3章 可观测性和可观测度理论分析第28-43页
    3.1 引言第28页
    3.2 可观测性和可观测度概念第28页
    3.3 常见的可观测性和可观测度分析方法第28-38页
        3.3.1 有向图法分析可观测性第28-35页
        3.3.2 Кузовков 可观测度法第35-36页
        3.3.3 误差协方差特征值法第36-37页
        3.3.4 可观测性矩阵特征值法第37-38页
    3.4 基于PWCS的可观测性矩阵奇异值分解法第38-42页
        3.4.1 动态时变系统的PWCS理论第38-39页
        3.4.2 奇异值分解法第39-40页
        3.4.3 奇异值分解法在传递对准中的具体应用第40-42页
    3.5 本章小结第42-43页
第4章 基于可观测性分析的最优匹配算法分析第43-59页
    4.1 引言第43页
    4.2 不同匹配方式的可观测度及滤波效果第43-49页
        4.2.1 仿真条件第43-44页
        4.2.2 速度匹配可观测度及滤波效果第44-47页
        4.2.3“速度加姿态”匹配可观测度及滤波效果第47-49页
    4.3 基于可观测性分析的不同机动状态下匹配方式选择第49-54页
        4.3.1 系泊状态下匹配方式仿真分析第49-51页
        4.3.2 摇摆状态下匹配方式仿真分析第51-52页
        4.3.3 摇摆匀速运动状态下匹配方式仿真分析第52-54页
    4.4 实验验证第54-58页
    4.5 本章小结第58-59页
第5章 基于可观测性分析的卡尔曼滤波器改进方法第59-69页
    5.1 引言第59页
    5.2 速度匹配的降维卡尔曼滤波器设计第59-62页
        5.2.1 速度匹配可观测性分析第59-61页
        5.2.2 降维滤波器设计第61-62页
    5.3“速度加姿态”匹配的降维卡尔曼滤波器设计第62-63页
        5.3.1 速度加姿态匹配可观测性分析第62-63页
        5.3.2 降维滤波器设计第63页
    5.4 基于可观测度分析的卡尔曼滤波改进原理第63-65页
        5.4.1 系统状态参数分组第64页
        5.4.2 卡尔曼滤波改进算法原理第64-65页
    5.5 基于速度加姿态匹配的改进滤波算法仿真第65-68页
        5.5.1 仿真条件第65页
        5.5.2 结果分析第65-68页
    5.6 本章小结第68-69页
结论第69-71页
参考文献第71-75页
攻读硕士学位期间的发表论文和取得的科研成果第75-76页
致谢第76页

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