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舰船综合导航信息管理系统研究与设计

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第1章 绪论第11-16页
   ·课题的背景及意义第11页
   ·综合导航信息融合方法第11-13页
   ·舰船综合导航信息管理系统的发展动态第13-14页
   ·论文的主要研究内容第14-16页
第2章 综合导航信息管理系统总体方案第16-22页
   ·综合导航信息管理系统的需求分析第16-17页
     ·舰船综合导航信息管理系统第16-17页
     ·综合导航信息管理系统的功能第17页
   ·综合导航信息管理系统总体方案设计第17-18页
   ·开发环境的选择第18-20页
     ·软件平台的选择第18-19页
     ·硬件平台的选择第19-20页
   ·开发环境的构建第20-21页
   ·本章小结第21-22页
第3章 舰船导航系统概述第22-32页
   ·捷联惯导系统第22-27页
     ·SINS导航原理第22-23页
     ·SINS误差模型第23-25页
     ·惯导系统状态方程及其离散化第25-27页
   ·GPS系统定位原理第27-28页
     ·GPS定位原理第27-28页
     ·GPS系统的数学模型第28页
   ·Loran-C导航系统第28-31页
     ·Loran-C定位原理第28-30页
     ·Loran-C系统的误差分析第30-31页
   ·本章小结第31-32页
第4章 多传感器信息融合技术第32-50页
   ·信息融合算法方案设计第32-33页
   ·信息预处理第33-35页
     ·时间归一第33-34页
     ·误差修正第34-35页
     ·野值剔除第35页
   ·自适应联邦卡尔曼滤波器的研究第35-39页
     ·联邦卡尔曼滤波器的一般结构模式第36-37页
     ·联邦卡尔曼滤波器的算法第37-38页
     ·联邦滤波信息分配系数自适应算法第38-39页
   ·组合导航系统中自适应联邦卡尔曼滤波器的应用第39-41页
     ·SINS/GPS局部滤波器第39-40页
     ·SINS/Loran-C局部滤波器第40-41页
   ·基于卡尔曼滤波的R-T-S最优平滑滤波第41-43页
     ·R-T-S最优固定区间平滑滤波原理第41页
     ·基于Kalman滤波R-T-S最优平滑滤波算法第41-43页
   ·导航传感器性能评估算法研究第43-45页
     ·惯导系统精度评价算法第43-44页
     ·辅助导航系统精度评价第44-45页
   ·算法仿真及结果分析第45-49页
     ·仿真条件第45页
     ·自适应联邦滤波的仿真及分析第45-46页
     ·R-T-S算法的仿真结果第46-48页
     ·导航传感器精度评价第48-49页
   ·本章小结第49-50页
第5章 综合导航信息管理系统的数据的存储第50-63页
   ·嵌入式系统数据库的建立第50-53页
     ·嵌入式数据库SQLite第50-52页
     ·SQLite在ARM-Linux上的移植第52-53页
   ·嵌入式数据库SQLite在综合导航系统中设计及实现第53-61页
     ·数据库表的设计第53-57页
     ·索引技术第57-58页
     ·记录的插入第58-59页
     ·记录的删除第59-60页
     ·记录的修改第60-61页
   ·本章小结第61-63页
第6章 系统的实现与运行测试第63-78页
   ·实时数据采集第63-66页
   ·实时信息融合模块的实现第66-69页
     ·预处理算法软件实现第66-67页
     ·自适应联邦滤波算法软件实现第67-69页
   ·事后信息融合模块的实现第69-70页
     ·R-T-S最优平滑滤波算法的实现第69页
     ·导航传感器性能评估算法的实现第69-70页
   ·系统的界面设计第70-73页
     ·登录界面设计第71页
     ·系统主操作界面设计第71-72页
     ·信息融合界面设计第72页
     ·事后信息融合界面设计第72页
     ·数据库维护界面设计第72-73页
     ·航行计划数据库界面设计第73页
   ·界面的移植第73-75页
   ·系统测试第75-77页
   ·本章小结第77-78页
结论第78-79页
参考文献第79-83页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第83-84页
致谢第84页

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