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基于GPS/INS组合导航的轨迹补偿方法研究

摘要第4-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第12-22页
    1.1 研究背景及意义第12-13页
    1.2 课题的国内外研究现状第13-19页
        1.2.1 现有的导航技术的研究现状第13-16页
        1.2.2 组合导航系统的研究现状第16-17页
        1.2.3 MEMS传感器的研究现状第17-18页
        1.2.4 数据融合技术的研究现状第18-19页
    1.3 本文的主要研究内容第19-22页
第2章 GPS与INS定位系统分析第22-34页
    2.1 GPS定位系统第22-25页
        2.1.1 GPS系统构成第22-23页
        2.1.2 GPS定位解算第23-24页
        2.1.3 GPS系统定位误差源第24-25页
    2.2 捷联惯导系统第25-33页
        2.2.1 地理参数第25-27页
        2.2.2 常用坐标系第27-28页
        2.2.3 坐标系间的转换第28-30页
        2.2.4 捷联惯性导航解算第30-33页
        2.2.5 惯导系统的误差源分析第33页
    2.3 本章小结第33-34页
第3章 GPS/INS组合导航系统第34-46页
    3.1 惯导系统设计第34-40页
        3.1.1 轨迹发生器第35-36页
        3.1.2 惯性单元的搭建第36-38页
        3.1.3 惯导解算仿真第38-40页
    3.2 组合导航系统的结构第40-43页
        3.2.1 组合导航系统结构第40页
        3.2.2 组合导航系统的误差方程第40-43页
    3.3 组合导航系统建模第43-44页
        3.3.1 系统的状态方程第43页
        3.3.2 系统的量测方程第43-44页
    3.4 本章小结第44-46页
第4章 组合导航系统数据融合算法的研究第46-64页
    4.1 基于扩展卡尔曼算法的组合导航系统第46-49页
        4.1.1 扩展卡尔曼滤波器第46-47页
        4.1.2 EKF算法迭代第47页
        4.1.3 仿真的实现与分析第47-49页
    4.2 基于无迹卡尔曼滤算法的组合导航系统第49-55页
        4.2.1 无迹卡尔曼滤波器第49-50页
        4.2.2 UKF算法迭代第50-52页
        4.2.3 仿真实现与分析第52-55页
    4.3 基于容积卡尔曼算法的组合导航系统第55-62页
        4.3.1 容积卡尔曼滤波器第55-58页
        4.3.2 CKF算法迭代第58-59页
        4.3.3 仿真实现与分析第59-62页
    4.4 本章小结第62-64页
第5章 总结与展望第64-66页
    5.1 全文总结第64-65页
    5.2 后续工作展望第65-66页
参考文献第66-74页
作者简介及科研成果第74-76页
致谢第76页

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