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基于鲁棒自适应滤波的无人机编队相对导航方法研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第14-32页
    1.1 研究背景与意义第14-16页
    1.2 相对导航技术发展概况第16-24页
        1.2.1 导航系统发展概况第16-21页
        1.2.2 相对导航方法研究概况第21-24页
    1.3 非线性滤波算法研究概况第24-30页
        1.3.1 一般滤波算法研究概况第24-27页
        1.3.2 鲁棒滤波算法研究概况第27-28页
        1.3.3 自适应滤波算法研究概况第28-30页
    1.4 本文的主要研究内容第30-32页
第2章 相对运动模型和测量模型第32-51页
    2.1 引言第32页
    2.2 相对运动模型第32-48页
        2.2.1 参考坐标系定义第32-33页
        2.2.2 飞行器姿态描述第33-38页
        2.2.3 相对姿态运动方程第38-45页
        2.2.4 相对质心运动方程第45-46页
        2.2.5 相对导航误差传播方程第46-48页
    2.3 相对导航系统测量模型第48-50页
        2.3.1 惯导系统测量模型第48页
        2.3.2 视觉导航系统测量模型第48-50页
    2.4 本章小结第50-51页
第3章 基于容积卡尔曼滤波的无人机编队相对导航方法研究第51-74页
    3.1 引言第51页
    3.2 高斯滤波算法的一般形式第51-54页
        3.2.1 贝叶斯估计第51-52页
        3.2.2 非线性高斯滤波第52-54页
    3.3 两种近似非线性高斯滤波算法第54-61页
        3.3.1 无迹卡尔曼滤波第54-58页
        3.3.2 容积卡尔曼滤波第58-61页
    3.4 容积卡尔曼滤波算法性能分析第61-65页
        3.4.1 向量函数的泰勒展开第61-62页
        3.4.2 容积卡尔曼滤波的估计精度第62-65页
    3.5 基于容积卡尔曼滤波的相对导航滤波器设计第65-69页
    3.6 仿真分析第69-72页
        3.6.1 仿真条件第69-71页
        3.6.2 仿真结果与分析第71-72页
    3.7 本章小结第72-74页
第4章 基于鲁棒自适应容积卡尔曼滤波的无人机编队相对导航方法研究第74-97页
    4.1 引言第74页
    4.2 基于Huber的鲁棒非线性滤波算法第74-86页
        4.2.1 线性回归理论第74-80页
        4.2.2 基于Huber的鲁棒均差滤波第80-83页
        4.2.3 基于Huber的鲁棒容积卡尔曼滤波第83-86页
    4.3 基于协方差匹配技术的自适应滤波算法第86-91页
        4.3.1 Myers-Tapley算法第87-88页
        4.3.2 野值判别方法第88-90页
        4.3.3 改进的鲁棒Myers-Tapley算法第90-91页
    4.4 基于鲁棒自适应容积卡尔曼滤波的相对导航滤波器设计第91-93页
    4.5 仿真分析第93-96页
        4.5.1 仿真条件第93页
        4.5.2 仿真结果与分析第93-96页
    4.6 本章小结第96-97页
第5章 基于视线矢量的无人机编队相对姿态确定方法研究第97-118页
    5.1 引言第97页
    5.2 单矢量与角度的相对姿态确定第97-100页
    5.3 基于互测视线矢量的相对姿态确定方法第100-104页
        5.3.1 三机编队测量模型第100-102页
        5.3.2 三机编队相对姿态求解第102-104页
    5.4 相对姿态协方差分析第104-110页
        5.4.1 视线矢量协方差分析第104-105页
        5.4.2 角余弦方差分析第105-107页
        5.4.3 姿态估计协方差第107-110页
    5.5 基于容积卡尔曼滤波的相对姿态估计滤波器设计第110-112页
    5.6 仿真分析第112-116页
        5.6.1 仿真条件第112-113页
        5.6.2 仿真结果与分析第113-116页
    5.7 本章小结第116-118页
结论第118-120页
参考文献第120-130页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第130-132页
致谢第132-133页
个人简历第133页

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