| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-9页 |
| 博士学位论文创新成果自评表 | 第10-14页 |
| 缩略词 | 第14-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-29页 |
| 1.1 论文研究的背景及意义 | 第15-17页 |
| 1.2 MEMS惯性导航技术和GPS卫星导航技术的发展概况 | 第17-18页 |
| 1.2.1 MEMS惯性导航技术 | 第17页 |
| 1.2.2 GPS卫星导航技术 | 第17-18页 |
| 1.3 GPS/MIMU组合导航技术分类 | 第18-22页 |
| 1.3.1 松组合 | 第18-19页 |
| 1.3.2 紧组合 | 第19-20页 |
| 1.3.3 深组合 | 第20-21页 |
| 1.3.4 松组合、紧组合和深组合系统对比 | 第21-22页 |
| 1.4 GPS/MIMU深组合技术研究现状 | 第22-26页 |
| 1.4.1 GPS/MIMU深组合技术的分类 | 第22页 |
| 1.4.2 国外研究现状 | 第22-25页 |
| 1.4.3 国内研究现状 | 第25-26页 |
| 1.5 论文主要研究内容和结构安排 | 第26-29页 |
| 第2章 MIMU随机误差分析方法 | 第29-57页 |
| 2.1 引言 | 第29-30页 |
| 2.2 基于Allan方差的MIMU随机误差分析 | 第30-36页 |
| 2.2.1 Allan方差基本原理 | 第30-31页 |
| 2.2.2 MIMU随机误差介绍 | 第31-34页 |
| 2.2.3 MIMU随机误差的Allan方差理论求取 | 第34页 |
| 2.2.4 MIMU随机误差的Allan方差实验分析 | 第34-36页 |
| 2.3 基于DAVAR的MIMU随机误差分析 | 第36-43页 |
| 2.3.1 DAVAR基本原理 | 第37-38页 |
| 2.3.2 改进DAVAR算法 | 第38-39页 |
| 2.3.3 改进DAVAR性能分析 | 第39-41页 |
| 2.3.4 MIMU随机误差的动态提取 | 第41-43页 |
| 2.4 基于线性模型的MIMU随机误差在线估计 | 第43-50页 |
| 2.4.1 等效ARMA模型理论 | 第43-46页 |
| 2.4.2 MIMU随机误差的线性状态空间模型 | 第46-47页 |
| 2.4.3 MIMU随机误差的线性估计算法 | 第47-50页 |
| 2.5 基于非线性模型的MIMU随机误差在线估计 | 第50-53页 |
| 2.5.1 MIMU随机误差的非线性状态空间模型 | 第50-51页 |
| 2.5.2 MIMU随机误差的非线性估计算法 | 第51-53页 |
| 2.6 MIMU随机误差在线估计实验 | 第53-56页 |
| 2.7 本章小结 | 第56-57页 |
| 第3章 MIMU辅助GPS信号跟踪技术 | 第57-82页 |
| 3.1 引言 | 第57页 |
| 3.2 GPS接收机标准跟踪环路结构与误差分析 | 第57-72页 |
| 3.2.1 DLL基本结构及跟踪误差 | 第59-65页 |
| 3.2.2 PLL跟踪环路及其跟踪误差 | 第65-72页 |
| 3.3 MIMU辅助GPS跟踪环路设计 | 第72-75页 |
| 3.3.1 MIMU辅助PLL数学模型 | 第73-74页 |
| 3.3.2 MIMU辅助PLL物理结构 | 第74-75页 |
| 3.4 基于Artificial Fish Swarm Algorithm的MIMU辅助PLL最优带宽设计 | 第75-79页 |
| 3.4.1 MIMU辅助PLL跟踪误差的数学模型 | 第75-76页 |
| 3.4.2 MIMU辅助PLL最优带宽传统设计方法 | 第76-77页 |
| 3.4.3 MIMU辅助PLL最优带宽AFSA设计方法 | 第77-79页 |
| 3.5 MIMU辅助前后PLL跟踪性能比较 | 第79-80页 |
| 3.6 本章小结 | 第80-82页 |
| 第4章 基于Kalman Filter预滤波矢量跟踪环路技术 | 第82-116页 |
| 4.1 引言 | 第82页 |
| 4.2 基于KF跟踪环路技术 | 第82-87页 |
| 4.2.1 线性KF跟踪环路 | 第82-84页 |
| 4.2.2 非线性KF跟踪环路 | 第84-87页 |
| 4.3 非线性KF滤波算法研究 | 第87-98页 |
| 4.3.1 Cubature Kalman Filter算法 | 第87-92页 |
| 4.3.2 Variational Bayesian Adaptive Cubature Kalman Filter算法 | 第92-96页 |
| 4.3.3 CKF与VBACKF算法比较 | 第96-98页 |
| 4.4 高动态条件下基于非线性KF跟踪环路的性能分析 | 第98-105页 |
| 4.4.1 环路跟踪性能评价指示因子 | 第98页 |
| 4.4.2 基于VBACKF跟踪环路的性能分析 | 第98-102页 |
| 4.4.3 量测模型对跟踪环路性能影响的分析 | 第102-105页 |
| 4.5 基于非线性KF预滤波矢量跟踪环路设计 | 第105-109页 |
| 4.5.1 基于非线性KF预滤波矢量跟踪环路的基本结构 | 第105-106页 |
| 4.5.2 矢量中心滤波器设计 | 第106-107页 |
| 4.5.3 基于非线性KF预滤波矢量跟踪环路的性能分析 | 第107-109页 |
| 4.6 基于GNSS-SDR非线性KF预滤波矢量跟踪算法验证 | 第109-114页 |
| 4.7 本章小结 | 第114-116页 |
| 第5章 GPS/MIMU深组合系统设计 | 第116-138页 |
| 5.1 引言 | 第116页 |
| 5.2 GPS/MIMU深组合系统的基本结构 | 第116-118页 |
| 5.2.1 集中式DI结构 | 第116-117页 |
| 5.2.2 级联式DI结构 | 第117-118页 |
| 5.3 级联式DI主滤波器设计 | 第118-126页 |
| 5.3.1 级联式DI主滤波器的状态方程 | 第118-121页 |
| 5.3.2 级联式DI主滤波器的量测方程 | 第121-123页 |
| 5.3.3 级联式DI主滤波器的可观测性分析方法 | 第123-126页 |
| 5.4 简化模型级联式DI系统设计 | 第126-130页 |
| 5.4.1 简化模型级联式DI结构 | 第126-128页 |
| 5.4.2 简化模型级联式DI预滤波器设计 | 第128-130页 |
| 5.5 简化模型级联式DI性能分析 | 第130-137页 |
| 5.5.1 载体轨迹发生器 | 第130-131页 |
| 5.5.2 MIMU信号仿真 | 第131-132页 |
| 5.5.3 SINS解算 | 第132-133页 |
| 5.5.4 仿真分析 | 第133-137页 |
| 5.6 本章小结 | 第137-138页 |
| 结论 | 第138-142页 |
| 参考文献 | 第142-156页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第156-158页 |
| 致谢 | 第158页 |
