基于大规模优化方法的IMU角动态试验设计
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-20页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 惯性导航系统概述 | 第10-11页 |
| 1.3 捷联系统标定方法的研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3.1 静态误差模型 | 第11-12页 |
| 1.3.2 动态误差模型 | 第12-13页 |
| 1.3.3 系统级标定方法概述 | 第13-15页 |
| 1.4 最优化方法的研究现状 | 第15-18页 |
| 1.4.1 最优化问题概述 | 第15-16页 |
| 1.4.2 确定性搜索算法概述 | 第16-17页 |
| 1.4.3 随机搜索算法概述 | 第17-18页 |
| 1.4.4 大规模优化概述 | 第18页 |
| 1.5 课题的主要研究内容与具体安排 | 第18-20页 |
| 第2章 IMU角动态试验的辨识模型方程 | 第20-34页 |
| 2.1 数学描述 | 第20-23页 |
| 2.1.1 坐标系定义 | 第20-21页 |
| 2.1.2 向量和矩阵描述 | 第21-23页 |
| 2.2 转台特性分析 | 第23-25页 |
| 2.3 惯性仪表的误差模型 | 第25-30页 |
| 2.3.1 陀螺仪误差 | 第26-28页 |
| 2.3.2 加速度计误差 | 第28-30页 |
| 2.4 系统完整误差模型 | 第30-31页 |
| 2.5 基于卡尔曼滤波的辨识模型方程 | 第31-33页 |
| 2.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 IMU角动态试验设计方法 | 第34-43页 |
| 3.1 陀螺仪误差模型的简化 | 第34-36页 |
| 3.1.1 环形激光陀螺IMU的动态误差模型 | 第35页 |
| 3.1.2 微机械陀螺IMU的动态误差模型 | 第35-36页 |
| 3.3 目标函数与约束条件 | 第36-42页 |
| 3.3.1 卡尔曼滤波器的参数设定 | 第37-39页 |
| 3.3.2 带物理约束的目标函数 | 第39-40页 |
| 3.3.3 数值计算方法 | 第40-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于RSSA和NCG的联合优化方法 | 第43-62页 |
| 4.1 基于梯度的优化方法 | 第43-44页 |
| 4.2 非线性共轭梯度法(NCG) | 第44-49页 |
| 4.2.1 PRP共轭梯度算法 | 第45-46页 |
| 4.2.2 不精确线搜索准则求取步长 | 第46-49页 |
| 4.3 基于RSSA和NCG的联合优化方法 | 第49-52页 |
| 4.3.1 减空间搜索法(RSSA) | 第49-52页 |
| 4.3.2 联合优化方法 | 第52页 |
| 4.4 仿真分析 | 第52-61页 |
| 4.4.1 减空间搜索算法求取最优轨迹 | 第53-58页 |
| 4.4.2 联合优化方法求取最优轨迹 | 第58-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
