| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-14页 |
| 第1 章绪论 | 第14-27页 |
| ·课题研究的背景与意义 | 第14-16页 |
| ·课题来源 | 第14页 |
| ·研究目的及意义 | 第14-16页 |
| ·信息融合的理论方法 | 第16-18页 |
| ·车载导航系统的发展现状 | 第18-22页 |
| ·组合导航系统信息融合技术发展现状 | 第22-25页 |
| ·本文主要研究内容及章节安排 | 第25-27页 |
| 第2章 INS/GPS 组合导航自适应滤波算法研究 | 第27-55页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·INS/GPS 组合导航系统建模 | 第27-33页 |
| ·INS/GPS 组合导航方案 | 第27-29页 |
| ·INS/GPS 组合导航系统状态方程 | 第29-32页 |
| ·INS/GPS 组合导航系统观测方程 | 第32-33页 |
| ·基于改进Sage-Husa 自适应滤波的组合导航算法 | 第33-38页 |
| ·Sage-Husa 自适应滤波算法 | 第34-35页 |
| ·对Sage-Husa 自适应滤波算法的改进 | 第35-36页 |
| ·仿真结果与分析 | 第36-38页 |
| ·基于模糊自适应卡尔曼滤波的组合导航算法 | 第38-44页 |
| ·模糊逻辑 | 第38-39页 |
| ·模糊自适应卡尔曼滤波算法原理 | 第39-40页 |
| ·模糊自适应卡尔曼滤波算法 | 第40-42页 |
| ·仿真结果与分析 | 第42-44页 |
| ·基于自适应交互多模型的组合导航算法 | 第44-53页 |
| ·交互多模型滤波 | 第45-48页 |
| ·自适应交互多模型滤波 | 第48-50页 |
| ·仿真结果与分析 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第3章 置信度加权的多传感器组合导航数据融合算法研究 | 第55-66页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·基于联合卡尔曼滤波的信息融合算法 | 第55-57页 |
| ·模糊自适应联合卡尔曼信息融合算法 | 第57-59页 |
| ·置信度加权的模糊自适应信息融合算法 | 第59-65页 |
| ·联合卡尔曼滤波器置信度 | 第60-62页 |
| ·考虑置信度的全局数据融合 | 第62-63页 |
| ·仿真结果与分析 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第4章 考虑GPS 失效的组合导航虚拟传感器辅助方法研究 | 第66-92页 |
| ·引言 | 第66-67页 |
| ·GPS 失效时运动学辅助方法研究 | 第67-76页 |
| ·车辆运动学约束辅助 INS 方法 | 第67-72页 |
| ·车辆零速约束 | 第72-73页 |
| ·GPS 失效时运动学辅助INS 方案 | 第73-74页 |
| ·运动学辅助仿真 | 第74-76页 |
| ·INS/GPS 组合导航系统的路网辅助方法研究 | 第76-90页 |
| ·地图匹配方法 | 第77-80页 |
| ·路网辅助INS 方法研究 | 第80-85页 |
| ·路网辅助系统整体结构 | 第85-87页 |
| ·路网辅助仿真 | 第87-90页 |
| ·本章小结 | 第90-92页 |
| 第5章 组合导航系统及实时仿真平台的设计与实现 | 第92-116页 |
| ·引言 | 第92页 |
| ·多传感器组合导航系统总体设计 | 第92-101页 |
| ·多传感器组合导航系统的硬件组成 | 第94-96页 |
| ·多传感器组合导航系统的软件设计 | 第96-99页 |
| ·监视系统设计 | 第99-101页 |
| ·组合导航实时仿真平台设计 | 第101-110页 |
| ·实时仿真平台整体设计 | 第101-103页 |
| ·实时仿真平台软、硬件实现 | 第103-108页 |
| ·组合导航实时仿真平台工作过程 | 第108-110页 |
| ·多传感器组合导航系统实验研究 | 第110-115页 |
| ·GPS 可用时组合导航系统实验研究 | 第112-113页 |
| ·GPS 失效时组合导航系统实验研究 | 第113-115页 |
| ·本章小结 | 第115-116页 |
| 结论 | 第116-118页 |
| 参考文献 | 第118-128页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第128-130页 |
| 致谢 | 第130-131页 |
| 个人简历 | 第131页 |
