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 |