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基于微惯性技术的行人协同导航与故障检测方法研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第1章 绪论第8-13页
    1.1 课题研究背景及意义第8-9页
    1.2 国内外研究发展现状第9-11页
        1.2.1 基于微惯性技术的行人导航系统研究现状第9-10页
        1.2.2 协同导航技术研究现状第10页
        1.2.3 导航系统故障检测技术研究现状第10-11页
    1.3 论文的研究内容第11-13页
第2章 捷联式惯性导航系统基本原理第13-23页
    2.1 引言第13页
    2.2 捷联式惯性导航系统常用坐标系及转换第13-16页
        2.2.1 坐标系定义第13-14页
        2.2.2 坐标系之间的转换第14-16页
    2.3 捷联式惯性导航系统基本算法第16-20页
        2.3.1 姿态更新第16-19页
        2.3.2 速度更新第19-20页
        2.3.3 位置更新第20页
    2.4 卡尔曼滤波原理第20-22页
    2.5 本章小结第22-23页
第3章 基于权值分配的行人协同导航方法第23-41页
    3.1 引言第23页
    3.2 基于零速修正的行人导航算法研究第23-32页
        3.2.1 行人运动步态分析第23-25页
        3.2.2 零速修正算法设计第25-28页
        3.2.3 卡尔曼滤波器仿真及分析第28-32页
    3.3 基于权值分配的导航信息融合算法研究第32-35页
        3.3.1 微惯性传感器误差不确定度分析第32-33页
        3.3.2 导航信息融合算法第33-35页
    3.4 行人零速修正算法及多行人协同导航半物理仿真分析第35-40页
    3.5 本章小结第40-41页
第4章 基于信息双向融合的协同导航方法研究第41-51页
    4.1 引言第41页
    4.2 行人导航系统磁航向误差修正方法第41-45页
        4.2.1 磁航向误差修正的基本原理第41-43页
        4.2.2 磁传感器标定方法第43-45页
        4.2.3 行人导航系统磁航向误差修正方法第45页
    4.3 信息双向融合协同导航方法第45-48页
        4.3.1 行人导航系统与移动机器人的协同导航原理第45-46页
        4.3.2 基于卡尔曼滤波的信息双向融合方法第46-48页
    4.4 导航定位实验分析第48-50页
    4.5 本章小结第50-51页
第5章 基于故障检测的行人协同导航方法研究第51-66页
    5.1 引言第51页
    5.2 陀螺仪故障类型分析第51-52页
    5.3 基于小波变换的陀螺仪故障检测算法第52-54页
        5.3.1 小波变换基本原理第52页
        5.3.2 小波变换模极大值第52-53页
        5.3.3 模极大值与信号奇异性分析第53-54页
    5.4 陀螺仪故障检测算法研究第54-61页
        5.4.1 离散型高斯小波变换第54-55页
        5.4.2 故障诊断算法流程第55-56页
        5.4.3 故障点定位第56-57页
        5.4.4 小波变换故障检测仿真分析第57-61页
    5.5 基于故障检测的行人协同导航方法研究第61-65页
    5.6 本章小结第65-66页
第6章 总结与展望第66-68页
    6.1 本文的主要工作与创新第66-67页
    6.2 研究展望第67-68页
参考文献第68-72页
在读期间发表的学术论文及研究成果第72-73页
致谢第73页

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