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多传感器组合导航系统信息融合方法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-21页
    1.1 选题背景与意义第11-15页
        1.1.1 卫星导航系统第11-13页
        1.1.2 惯性导航系统第13-15页
    1.2 国内外发展及研究现状第15-19页
        1.2.1 组合导航技术的研究和发展现状第15-17页
        1.2.2 多传感器信息融合的基本概念第17-19页
    1.3 论文内容安排第19-21页
第二章 捷联惯性导航系统与北斗卫星导航系统第21-43页
    2.1 组合导航参考坐标系第21-25页
        2.1.1 参考坐标系基本定义第21-23页
        2.1.2 参考坐标系转换第23-25页
    2.2 捷联惯性导航系统第25-29页
        2.2.1 SINS基本原理第25-27页
        2.2.2 捷联惯性导航误差模型第27-29页
    2.3 北斗卫星导航系统第29-36页
        2.3.1 BDS基本概述第29-31页
        2.3.2 BDS导航定位基本原理第31-34页
        2.3.3 BDS导航测速基本原理第34页
        2.3.4 BDS导航系统误差分析第34-36页
    2.4 BDS/SINS组合导航的设计第36-42页
        2.4.1 BDS/SINS组合导航松组合方式第36-39页
        2.4.2 BDS/SINS组合导航紧组合方式第39-42页
    2.5 本章小结第42-43页
第三章 组合导航系统时空配准和数据关联第43-55页
    3.1 组合导航系统时空配准第43-45页
        3.1.1 组合导航系统时间配准第43-45页
        3.1.2 组合导航系统空间配准第45页
    3.2 组合导航系统量测-航迹数据关联第45-50页
        3.2.1 最近邻域法第45-46页
        3.2.2 概率数据关联(PDA)第46-50页
    3.3 自适应概率数据关联(APDA)第50-53页
    3.4 本章小结第53-55页
第四章 组合导航系统数据融合第55-73页
    4.1 概述第55-58页
        4.1.1 卡尔曼滤波(KF)第55-56页
        4.1.2 扩展卡尔曼滤波算法(EKF)第56页
        4.1.3 无迹卡尔曼滤波(UKF)第56-58页
    4.2 粒子滤波算法(PF)第58-63页
        4.2.1 粒子滤波基本原理第58-59页
        4.2.2 标准粒子滤波算法第59-61页
        4.2.3 改进粒子滤波方法第61-63页
    4.3 粒子群优化粒子滤波算法(PSO-PF)第63-67页
        4.3.1 粒子群优化算法第63-64页
        4.3.2 粒子群优化粒子滤波算法第64-67页
    4.4 修正权重粒子群优化粒子滤波算法(MWPSO-PF)第67-69页
    4.5 仿真分析第69-71页
    4.6 本章小结第71-73页
第五章 BDS/SINS组合导航系统信息融合方法仿真分析第73-81页
    5.1 仿真模型设计第73-76页
        5.1.1 飞行轨迹模拟设计第74-75页
        5.1.2 惯性测量单元仿真第75-76页
        5.1.3 北斗卫星导航系统仿真第76页
    5.2 仿真对比实验和分析第76-80页
    5.3 小结第80-81页
总结与展望第81-83页
致谢第83-85页
参考文献第85-89页
附录A (攻读学位期间发表论文专利)第89-91页
附录B (攻读学位期间参与的研究工作)第91页

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