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GPS/INS耦合结构和融合算法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第13-22页
    1.1 课题研究背景及意义第13-14页
    1.2 GPS/INS组合导航耦合模式研究现状及成果第14-18页
        1.2.1 GPS/INS耦合模式第14-16页
        1.2.2 国内外GPS/INS耦合模式研究现状第16-18页
    1.3 GPS/INS融合算法研究现状第18-20页
    1.4 论文组织结构第20-22页
第二章 GPS/INS信号数据第22-28页
    2.1 GPS中频数据采集器第22-23页
    2.2 IMU同步采集器第23-24页
    2.3 实验参数设置及特性分析第24-26页
    2.4 组合导航信号仿真第26-27页
    2.5 本章小结第27-28页
第三章 GPS/INS组合导航数据预处理第28-63页
    3.1 GPS/INS松耦合数据预处理第28-44页
        3.1.1 GPS中频信号的捕获第29-33页
        3.1.2 GPS中频信号的跟踪第33-38页
        3.1.3 导航电文提取第38-39页
        3.1.4 GPS伪距计算第39-40页
        3.1.5 GPS位置解算第40-42页
        3.1.6 捷联惯导(SINS)解算第42-44页
    3.2 GPS/INS紧耦合数据预处理第44-56页
        3.2.1 INS辅助的GPS/INS紧耦合方案第45-46页
        3.2.2 INS辅助的GPS信号捕获第46-51页
        3.2.3 INS频率辅助的GPS信号跟踪第51-55页
        3.2.4 INS伪距/伪距率的推算第55-56页
    3.3 GPS/INS深耦合数据预处理第56-62页
        3.3.1 GPS/INS深耦合方案第56-58页
        3.3.2 GPS/INS深耦合预滤波第58-59页
        3.3.3 GPS/INS深耦合数据预处理实验及分析第59-62页
    3.4 本章小结第62-63页
第四章 GPS/INS组合导航信息融合第63-85页
    4.1 基于Kalman滤波的GPS/INS松耦合信息融合第63-69页
        4.1.1 GPS/SINS松耦合数学模型第63-65页
        4.1.2 Kalman滤波融合算法第65-66页
        4.1.3 GPS/SINS松耦合融合结果分析第66-69页
    4.2 GPS/SINS紧耦合信息融合第69-75页
        4.2.1 GPS/SINS紧耦合数学模型第69-71页
        4.2.2 无迹Kalman(UKF)融合算法第71-73页
        4.2.3 融合结果及分析第73-75页
    4.3 GPS/SINS深耦合信息融合第75-84页
        4.3.1 GPS/INS深耦合融合数学模型第76-78页
        4.3.2 无迹粒子(UPF)滤波过程第78-81页
        4.3.3 GPS/SINS深耦合信息融合结果及分析第81-84页
    4.4 本章小结第84-85页
第五章 GPS/INS组合导航数据时间同步第85-98页
    5.1 GPS/INS松耦合数据时间同步第86-88页
        5.1.1 GPS/INS松耦NCO控制量计算第86页
        5.1.2 GPS/INS松耦合数据同步方案第86-88页
    5.2 GPS/INS紧耦合数据时间同步第88-92页
        5.2.1 GPS/INS紧耦控制参数的计算第88-89页
        5.2.2 GPS/INS紧耦合数据同步方案第89-92页
    5.3 GPS/INS深耦合数据时间同步第92-96页
        5.3.1 GPS/INS深耦合控制参数的计算第93-94页
        5.3.2 外推梳妆滤波器数据同步方案第94-96页
    5.4 本章小结第96-98页
第六章 总结和展望第98-100页
    6.1 总结第98-99页
    6.2 展望第99-100页
致谢第100-101页
参考文献第101-105页
攻读硕士学位期间的研究成果第105-106页

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