基于多传感器信息融合的GPS/DR车载组合导航系统的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| ·多传感器信息融合技术及算法的国内外发展和现状 | 第11-12页 |
| ·组合导航技术及国内外发展和现状 | 第12-15页 |
| ·卫星导航系统的国内外发展和现状 | 第13-14页 |
| ·DR 系统传感器的国内外发展及现状 | 第14-15页 |
| ·论文的主要内容及工作 | 第15-16页 |
| 第2章 多传感器信息融合理论和定位原理 | 第16-28页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·多传感器信息融合理论 | 第16-21页 |
| ·多传感器信息融合层次 | 第16-18页 |
| ·多传感器信息融合结构 | 第18-21页 |
| ·GPS/DR 组合导航系统的定位原理 | 第21-25页 |
| ·GPS 系统定位原理 | 第21-23页 |
| ·陀螺仪原理 | 第23页 |
| ·里程仪原理 | 第23-24页 |
| ·DR 定位原理 | 第24-25页 |
| ·GPS/DR 组合导航系统的定位误差分析 | 第25-26页 |
| ·GPS 定位误差分析 | 第25-26页 |
| ·DR 系统定位误差分析 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 滤波算法的改进 | 第28-44页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·Kalman 滤波算法 | 第28-34页 |
| ·基本 Kalman 滤波方程 | 第29-33页 |
| ·扩展 Kalman 滤波算法 | 第33-34页 |
| ·无迹 Kalman 滤波算法 | 第34-37页 |
| ·UT 变换 | 第34-35页 |
| ·Sigma 取点 | 第35页 |
| ·UKF 算法的实现 | 第35-37页 |
| ·自适应滤波算法 | 第37-39页 |
| ·自适应系统 | 第38页 |
| ·自适应滤波算法 RLS | 第38-39页 |
| ·滤波算法的自适应改进 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 GPS/DR 组合导航系统的模型构建 | 第44-54页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·构建方案 | 第44-48页 |
| ·GPS/DR 组合导航系统的组合方式 | 第44-46页 |
| ·GPS/DR 组合导航系统方程的离散化 | 第46-48页 |
| ·模型构建 | 第48-53页 |
| ·CV 和 CA 模型 | 第48-49页 |
| ·加速度“当前”统计模型 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 实验仿真 | 第54-66页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·实验设计 | 第54-55页 |
| ·实验设计方法 | 第54页 |
| ·实验数据分析 | 第54-55页 |
| ·仿真实验 | 第55-64页 |
| ·基于时间的比较 | 第55-57页 |
| ·基于误差的比较 | 第57-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 结论 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 作者简介 | 第74页 |
