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基于非线性滤波的SINS/GPS组合对准技术研究

摘要第6-7页
abstract第7-8页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 课题研究背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状与分析第12-14页
        1.2.1 初始对准技术研究现状与分析第12-13页
        1.2.2 非线性滤波技术研究现状与分析第13-14页
    1.3 论文研究内容和结构安排第14-17页
        1.3.1 研究内容第14页
        1.3.2 结构安排第14-17页
第2章 SINS/GPS组合对准基本理论研究第17-33页
    2.1 引言第17页
    2.2 SINS/GPS组合对准基本原理第17-22页
        2.2.1 坐标系定义第17-18页
        2.2.2 姿态矩阵更新第18-20页
        2.2.3 惯性系粗对准基本原理第20-21页
        2.2.4 精对准基本原理第21-22页
    2.3 基于KF的SINS/GPS组合对准研究第22-29页
        2.3.1 卡尔曼滤波原理第23-24页
        2.3.2 基于KF的SINS/GPS组合对准仿真研究第24-29页
    2.4 SINS/GPS组合对准关键问题分析第29-31页
        2.4.1 SINS/GPS组合对准误差源分析第29-30页
        2.4.2 SINS/GPS组合对准非线性问题分析第30-31页
    2.5 本章小结第31-33页
第3章 大方位失准角下SINS/GPS组合对准系统数学建模及可观测性分析第33-55页
    3.1 引言第33页
    3.2 大方位失准角下SINS误差方程第33-37页
        3.2.1 速度误差方程第33-35页
        3.2.2 位置误差方程第35页
        3.2.3 姿态误差方程第35-36页
        3.2.4 惯性器件误差方程第36-37页
    3.3 大方位失准角下SINS/GPS组合对准系统数学建模第37-39页
        3.3.1 建立状态方程第37-38页
        3.3.2 建立量测方程第38-39页
    3.4 大方位失准角下SINS/GPS组合对准系统的可观测性分析第39-54页
        3.4.1 PWCS可观测性分析方法第39-42页
        3.4.2 SVD可观测度分析方法第42-44页
        3.4.3 SINS/GPS组合对准系统可观测性分析第44-54页
    3.5 本章小结第54-55页
第4章 非线性滤波问题分析与改进第55-75页
    4.1 引言第55页
    4.2 非线性滤波算法介绍第55-61页
        4.2.1 平方根无迹卡尔曼滤波第55-58页
        4.2.2 平方根容积卡尔曼滤波第58-61页
    4.3 基于非线性滤波的SINS/GPS组合对准方法性能比较第61-62页
    4.4 非线性滤波关键问题分析第62-67页
        4.4.1 噪声统计特性未知时的问题分析第63-66页
        4.4.2 系统模型不准确时的问题分析第66-67页
    4.5 非线性滤波算法的改进第67-73页
        4.5.1 改进非线性时变噪声统计估计器第67-71页
        4.5.2 改进强跟踪滤波器第71-73页
    4.6 本章小结第73-75页
第5章 基于改进SCKF的SINS/GPS组合对准方法研究第75-91页
    5.1 引言第75页
    5.2 改进平方根容积卡尔曼滤波算法设计第75-79页
        5.2.1 强跟踪平方根容积卡尔曼滤波算法设计第75-77页
        5.2.2 改进强跟踪自适应平方根容积卡尔曼滤波算法设计第77-79页
    5.3 基于改进SCKF的SINS/GPS组合对准方法性能验证第79-89页
        5.3.1 噪声统计特性未知时改进对准方法性能验证第80-84页
        5.3.2 系统模型不准确时改进对准方法性能验证第84-86页
        5.3.3 两种问题同时存在时改进对准方法性能验证第86-89页
    5.4 本章小结第89-91页
结论第91-93页
参考文献第93-97页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第97-98页
致谢第98页

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