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车载GPS/DR组合导航软件系统及算法研究

第一章 绪论第1-11页
   ·车载组合导航系统的发展历程与研究现状第7-9页
   ·研究新型GPS/DR 组合导航软件系统及算法的必要性第9-10页
   ·论文的主要研究内容第10-11页
第二章 软件系统的设计与实现第11-29页
   ·GPS/DR 组合导航系统的硬件组成第11-12页
   ·Ward & Mellor 软件开发方法第12-16页
     ·符号对象第13-14页
     ·图第14-16页
   ·Ward & Mellor 软件开发流程第16-21页
     ·Ward & Mellor 软件开发流程第16-17页
     ·通用中断变换图第17-21页
   ·车载GPS/DR 组合导航软件系统的开发流程第21-24页
     ·环境模型第21-22页
     ·行为模型第22-24页
   ·车载GPS/DR 组合导航软件系统的程序实现第24-28页
   ·小结第28-29页
第三章 GPS 信号的多小波滤波第29-47页
   ·GPS 简介第29-34页
     ·GPS 的坐标系统第29-33页
     ·GPS 定位原理第33-34页
   ·多小波理论第34-42页
     ·多小波的多分辨分析第34-36页
     ·离散正交多小波的分解与重构第36-39页
     ·多小波的Mallat 算法第39-40页
     ·多小波的预处理第40-42页
   ·GPS 信号的多小波滤波第42-45页
     ·多小波的阈值去噪第42-43页
     ·GPS 信号的多小波滤波第43-45页
   ·小结第45-47页
第四章 DR 导航系统的Kalman 滤波算法第47-70页
   ·基于MEMS 加速度计和压电陀螺仪的DR 导航系统方案设计第47-50页
     ·DR(航位推算)简介第47-48页
     ·DR 导航系统的方案设计第48-50页
   ·机动目标模型第50-54页
     ·基于微分多项式的消息模型第50-52页
     ·基于一阶时间相关函数的辛格消息模型第52-53页
     ·“当前”加速度统计模型第53-54页
   ·DR 导航系统的Kalman 滤波算法第54-68页
     ·DR 导航系统非线性Kalman 滤波模型第54-55页
     ·DR 离散线性化Kalman 滤波模型第55-59页
     ·自适应Kalman 滤波算法第59-61页
     ·仿真实验第61-68页
   ·小结第68-70页
第五章 总结和展望第70-71页
参考文献第71-74页
发表论文和参加科研情况说明第74-75页
致谢第75页

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