惯性/重力组合导航匹配滤波算法的研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·现有的组合导航算法及存在问题 | 第11-12页 |
| ·本文主要工作及章节安排 | 第12-14页 |
| 第2章 ICCP算法及其改进 | 第14-29页 |
| ·ICCP算法数学原理 | 第14-21页 |
| ·目标函数的确定 | 第14-15页 |
| ·平移向量的计算 | 第15-17页 |
| ·旋转矩阵的计算 | 第17-21页 |
| ·ICCP算法用于重力导航的基本步骤 | 第21-23页 |
| ·重力图匹配导航基本原理 | 第21页 |
| ·最近等值线点的寻找和刚性变换 | 第21-23页 |
| ·ICCP算法的使用限制及其改进 | 第23-28页 |
| ·马氏距离改进ICCP算法 | 第23-24页 |
| ·多尺度EM-ICCP算法理论基础 | 第24-27页 |
| ·多尺度EM-ICCP算法基本步骤 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于卡尔曼滤波的匹配算法研究 | 第29-41页 |
| ·惯导系统原理及其误差方程 | 第29-31页 |
| ·惯性导航系统基本原理 | 第29页 |
| ·惯性导航系统误差方程 | 第29-31页 |
| ·扩展卡尔曼滤波(EKF)的构建 | 第31-37页 |
| ·EKF的提出 | 第31-32页 |
| ·状态方程建立 | 第32-33页 |
| ·观测方程建立 | 第33页 |
| ·观测方程的线性化 | 第33-35页 |
| ·观测方程线性化误差的实时估计 | 第35-36页 |
| ·建立 EKF | 第36-37页 |
| ·非线性卡尔曼滤波算法 | 第37-40页 |
| ·非线性卡尔曼滤波的提出 | 第37页 |
| ·UKF算法原理及算法步骤 | 第37-39页 |
| ·UKF算法用于重力匹配导航 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 组合导航匹配滤波算法模型的建立 | 第41-52页 |
| ·基本原理 | 第41页 |
| ·先匹配后滤波算法模型的建立 | 第41-50页 |
| ·ICCP算法误差模型 | 第42-46页 |
| ·EM-ICCP算法的误差 | 第46-49页 |
| ·卡尔曼滤波设计 | 第49-50页 |
| ·先滤波后匹配算法模型的建立 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 仿真实验及结果分析 | 第52-70页 |
| ·导航用重力图的绘制 | 第52-55页 |
| ·惯导系统航迹和误差仿真 | 第55-56页 |
| ·ICCP算法及其改进的仿真 | 第56-62页 |
| ·ICCP算法用于重力匹配导航仿真 | 第56-60页 |
| ·改进的ICCP算法用于重力匹配导航仿真 | 第60-62页 |
| ·非线性卡尔曼滤波仿真 | 第62-66页 |
| ·EKF用于重力匹配导航仿真 | 第62-64页 |
| ·UKF用于重力匹配导航仿真 | 第64-66页 |
| ·匹配算法与滤波算法结合仿真 | 第66-69页 |
| ·先匹配后滤波算法仿真 | 第66-67页 |
| ·先滤波后匹配算法仿真 | 第67-69页 |
| ·本意小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
