MEMS IMU/GPS组合导航滤波算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 常用导航系统 | 第11-12页 |
| 1.2.2 组合导航系统 | 第12-14页 |
| 1.2.3 数据融合方法 | 第14-17页 |
| 1.3 论文的研究内容及章节安排 | 第17-18页 |
| 第2章 组合导航系统基本原理 | 第18-46页 |
| 2.1 捷联惯性导航系统 | 第18-29页 |
| 2.1.1 坐标系及坐标转换 | 第18-21页 |
| 2.1.2 动力学方程 | 第21-24页 |
| 2.1.3 高度通道阻尼 | 第24-26页 |
| 2.1.4 机械编排 | 第26-29页 |
| 2.2 MEMS IMU误差分析 | 第29-38页 |
| 2.2.1 MEMS IMU误差特性分析 | 第30-32页 |
| 2.2.2 Allan方差法辨识随机误差 | 第32-38页 |
| 2.2.3 MEMS IMU误差建模 | 第38页 |
| 2.3 惯导系统误差传播模型 | 第38-43页 |
| 2.3.1 非线性误差模型 | 第38-41页 |
| 2.3.2 线性误差模型 | 第41-43页 |
| 2.4 组合导航系统原理 | 第43-45页 |
| 2.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第3章 基于卡尔曼滤波的MEMS/GPS组合导航 | 第46-64页 |
| 3.1 卡尔曼滤波 | 第46-50页 |
| 3.1.1 KF滤波方程 | 第46-48页 |
| 3.1.2 KF滤波模型 | 第48-50页 |
| 3.2 自适应卡尔曼滤波 | 第50-52页 |
| 3.2.1 IAE-AKF算法 | 第50-52页 |
| 3.3 扩展卡尔曼滤波 | 第52-55页 |
| 3.3.1 EKF滤波方程 | 第52-54页 |
| 3.3.2 EKF滤波模型 | 第54-55页 |
| 3.4 实验仿真 | 第55-62页 |
| 3.4.1 载体运行轨迹 | 第55-56页 |
| 3.4.2 MEMS IMU偏差估计与补偿 | 第56-59页 |
| 3.4.3 组合导航系统仿真 | 第59-62页 |
| 3.5 本章小结 | 第62-64页 |
| 第4章 基于随机森林的MEMS/GPS组合导航 | 第64-82页 |
| 4.1 随机森林决策 | 第64-72页 |
| 4.1.1 决策树学习 | 第65-68页 |
| 4.1.2 随机森林 | 第68-71页 |
| 4.1.3 RF误差估计 | 第71-72页 |
| 4.2 RF应用于组合导航 | 第72-75页 |
| 4.2.1 基于RF的组合导航实现 | 第72-73页 |
| 4.2.2 随机森林生成 | 第73-75页 |
| 4.3 基于RF的MEMS/GPS组合导航仿真 | 第75-81页 |
| 4.4 本章小结 | 第81-82页 |
| 结论 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第88-89页 |
| 致谢 | 第89页 |
