| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-28页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第13-19页 |
| ·高灵敏度GPS定位技术研究背景和意义 | 第13-16页 |
| ·GPS组合导航技术研究背景和意义 | 第16-19页 |
| ·国内外研究现状 | 第19-26页 |
| ·高灵敏度GPS定位技术研究现状 | 第19-23页 |
| ·GPS组合导航技术研究现状 | 第23-26页 |
| ·本文的研究内容 | 第26-28页 |
| 第二章 高灵敏度GPS接收机捕获技术研究 | 第28-47页 |
| ·GPS信号产生技术 | 第28-29页 |
| ·GPS信号伪随机码 | 第28-29页 |
| ·GPS信号结构 | 第29页 |
| ·室内环境GPS信号特性分析 | 第29-34页 |
| ·多径误差 | 第30-31页 |
| ·信号的衰弱和退化 | 第31-32页 |
| ·干扰和噪声 | 第32-33页 |
| ·GPS定位精度的退化 | 第33页 |
| ·信号散射 | 第33-34页 |
| ·GPS信号捕获技术 | 第34-35页 |
| ·弱GPS信号捕获技术 | 第35-46页 |
| ·相关累加 | 第35-38页 |
| ·非相关累加 | 第38-39页 |
| ·相关累加结合非相关累加 | 第39-41页 |
| ·多重数据位循环相关 | 第41-44页 |
| ·圆周相关捕获算法 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第三章 混沌振子检测微弱信号 | 第47-60页 |
| ·Duffing振子检测系统 | 第47-48页 |
| ·Duffing振子具有混沌解的证明 | 第48-50页 |
| ·Duffing系统非线性动力学行为 | 第50-55页 |
| ·混沌判断依据 | 第55-58页 |
| ·Lyapunov指数法 | 第56-57页 |
| ·Melnikov方法 | 第57-58页 |
| ·Poincare截面法 | 第58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第四章 基于混沌振子阵列的弱GPS信号捕获算法研究 | 第60-84页 |
| ·基于混沌振子的弱GPS信号检测模型 | 第60-63页 |
| ·GPS信号模型 | 第60页 |
| ·Duffing oscillator模型 | 第60-63页 |
| ·基于Duffing振子阵列的弱GPS信号检测算法 | 第63-76页 |
| ·输入Duffing阵列前GPS信号处理流程 | 第63-64页 |
| ·Duffing振子阵列检测模型 | 第64-66页 |
| ·Duffing系统临界值计算 | 第66-71页 |
| ·GPS载波多普勒频率检测 | 第71-76页 |
| ·基于混沌振子的弱GPS信号载波多普勒频率检测流程 | 第76-77页 |
| ·GPS信号幅度和载波相位估计 | 第77页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第77-82页 |
| ·本章小结 | 第82-84页 |
| 第五章 弱GPS信号C/A码相位捕获算法研究 | 第84-99页 |
| ·弱GPS信号C/A码检测流程 | 第84-86页 |
| ·信噪比损失分析 | 第86-91页 |
| ·检测概率与虚警概率分析 | 第91-92页 |
| ·无信号时检测统计量的概率分布 | 第91页 |
| ·有信号时检测统计量的概率分布 | 第91-92页 |
| ·仿真结果分析 | 第92-97页 |
| ·与非相关累加性能比较 | 第92-94页 |
| ·与圆周相关累加性能比较 | 第94-97页 |
| ·振子数量对算法性能影响 | 第97页 |
| ·本章小结 | 第97-99页 |
| 第六章 气压高度表增强GPS的组合导航系统研究 | 第99-125页 |
| ·组合导航系统的主要技术难点 | 第99-102页 |
| ·机场环境的卫星导航系统信号特性分析 | 第99-100页 |
| ·机场环境的气压表信号特性分析 | 第100页 |
| ·垂直定位完好性处理算法 | 第100-101页 |
| ·评估性能和确定最低性能标准 | 第101-102页 |
| ·系统组成及工作流程 | 第102-103页 |
| ·基于自适应联合Kalman滤波的数据融合 | 第103-113页 |
| ·数据融合模型 | 第103-104页 |
| ·建立状态模型 | 第104-107页 |
| ·建立观测模型 | 第107-108页 |
| ·联合kalman滤波模型 | 第108-109页 |
| ·局部滤波器故障检测 | 第109-110页 |
| ·主滤波器故障检测 | 第110-111页 |
| ·仿真结果分析 | 第111-113页 |
| ·基于粒子滤波的GPS/气压表数据融合 | 第113-123页 |
| ·贝叶斯估计和粒子滤波方法 | 第114-118页 |
| ·建立状态模型 | 第118-119页 |
| ·建立观测模型 | 第119-120页 |
| ·数据融合流程 | 第120页 |
| ·滤波器采样个数分析 | 第120-121页 |
| ·仿真结果分析 | 第121-123页 |
| ·本章小结 | 第123-125页 |
| 第七章 结论 | 第125-128页 |
| 致谢 | 第128-129页 |
| 参考文献 | 第129-140页 |
| 攻博期间取得的研究成果 | 第140-141页 |
