| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第11-14页 |
| 1.3 论文主要内容及工作安排 | 第14-16页 |
| 第2章 单轴旋转SINS的基本原理 | 第16-34页 |
| 2.1 相关坐标系 | 第16-19页 |
| 2.1.1 坐标系定义 | 第16-17页 |
| 2.1.2 坐标系转换 | 第17-19页 |
| 2.2 SINS的基本原理 | 第19-20页 |
| 2.2.1 速度方程 | 第19-20页 |
| 2.2.2 位置方程 | 第20页 |
| 2.2.3 姿态方程 | 第20页 |
| 2.3 单轴旋转SINS的误差方程 | 第20-26页 |
| 2.3.1 单轴旋转SINS基本原理 | 第21-22页 |
| 2.3.2 速度误差 | 第22-24页 |
| 2.3.3 位置误差 | 第24页 |
| 2.3.4 姿态误差 | 第24-26页 |
| 2.4 单轴旋转SINS仿真分析 | 第26-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于多尺度小波核SVM的陀螺漂移预测补偿 | 第34-56页 |
| 3.1 统计学习的基本理论 | 第34-37页 |
| 3.1.1 经验风险及其最小一致性原理 | 第34-35页 |
| 3.1.2 VC维 | 第35-36页 |
| 3.1.3 推广性界 | 第36页 |
| 3.1.4 结构风险最小化 | 第36-37页 |
| 3.2 支持向量机 | 第37-45页 |
| 3.2.1 线性可分的SVM | 第37-39页 |
| 3.2.2 线性不可分的SVM | 第39-41页 |
| 3.2.3 非线性SVM | 第41-43页 |
| 3.2.4 核函数 | 第43-44页 |
| 3.2.5 KKT条件 | 第44-45页 |
| 3.3 多尺度小波核SVR | 第45-49页 |
| 3.3.1 支持向量回归 | 第45-47页 |
| 3.3.2 小波分析 | 第47-49页 |
| 3.3.3 多尺度小波核的构造 | 第49页 |
| 3.4 仿真分析 | 第49-55页 |
| 3.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第4章 基于联邦滤波的单轴旋转惯导综合校正算法 | 第56-85页 |
| 4.1 卡尔曼滤波概述 | 第56-57页 |
| 4.2 联邦卡尔曼滤波 | 第57-63页 |
| 4.2.1 各子滤波器估计不相关时的融合 | 第58-59页 |
| 4.2.2 各子滤波器估计相关时的融合 | 第59-63页 |
| 4.3 基于SINS/GPS/DVL联邦滤波的综合校正算法设计 | 第63-70页 |
| 4.3.1 状态方程构建 | 第63-64页 |
| 4.3.2 SINS/GPS子系统构建 | 第64-66页 |
| 4.3.3 SINS/DVL子系统构建 | 第66-68页 |
| 4.3.4 基于SVD的可观测性分析 | 第68-70页 |
| 4.4 仿真验证分析 | 第70-84页 |
| 4.4.1 系统可观测性分析 | 第70-75页 |
| 4.4.2 系统误差估计仿真 | 第75-84页 |
| 4.5 本章小结 | 第84-85页 |
| 第5章 特殊工况下的SINS/GPS/DVL综合校正设计 | 第85-99页 |
| 5.1 基于SVR自适应联邦卡尔曼滤波 | 第85-87页 |
| 5.2 载体机动对综合校正的影响 | 第87-90页 |
| 5.3 GPS不可观测时的综合校正 | 第90-92页 |
| 5.4 单轴SINS/GPS/DVL滤波时长设计 | 第92-98页 |
| 5.5 本章小结 | 第98-99页 |
| 结论 | 第99-100页 |
| 参考文献 | 第100-104页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第104-105页 |
| 致谢 | 第105页 |