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基于CKF的SINS/GPS紧组合方法研究

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第10-19页
    1.1 课题研究的背景、目的及意义第10-11页
    1.2 课题研究的现状第11-17页
        1.2.1 导航系统的发展第11-13页
        1.2.2 组合导航模式的发展现状第13-15页
        1.2.3 非线性滤波算法的发展现状第15-17页
    1.3 论文的主要工作及章节安排第17-19页
第2章 非线性滤波算法第19-32页
    2.1 扩展卡尔曼滤波算法第19-23页
        2.1.1 最小方差估计第19-20页
        2.1.2 扩展卡尔曼第20-23页
    2.2 无迹卡尔曼滤波算法第23-26页
        2.2.1 UT变换第23页
        2.2.2 UT近似误差分析第23-25页
        2.2.3 UKF算法简述第25-26页
    2.3 CKF滤波算法第26-31页
        2.3.1 坐标转换第26-27页
        2.3.2 球面规则第27页
        2.3.3 径向规则第27-28页
        2.3.4 球面-径向规则第28-29页
        2.3.5 容积卡尔曼滤波(CKF)步骤第29-31页
    2.4 本章小结第31-32页
第3章 SINS与GPS导航系统的分析第32-47页
    3.1 捷联惯性导航系统第32-40页
        3.1.1 捷联惯导系统常用坐标系及坐标转换第32-34页
        3.1.2 捷联惯性导航系统的工作原理第34-35页
        3.1.3 捷联惯性导航系统的导航方程第35-36页
        3.1.4 捷联惯性导航系统的解算第36-40页
        3.1.5 捷联惯性导航系统的误差分析第40页
    3.2 GPS定位系统第40-46页
        3.2.1 GPS定位系统的基本组成第41-42页
        3.2.2 GPS定位系统常用坐标系及坐标转换第42-43页
        3.2.3 GPS定位系统的定位与测速原理第43-45页
        3.2.4 GPS定位系统的误差分析第45-46页
    3.3 本章小结第46-47页
第4章 SINS/GPS紧组合导航系统的分析、建模与仿真第47-60页
    4.1 SINS/GPS紧组合导航系统分析第47-48页
    4.2 SINS/GPS紧组合导航系统建模第48-53页
        4.2.1 SINS导航系统的误差模型第48-49页
        4.2.2 GPS定位系统的误差模型第49-50页
        4.2.3 SINS/GPS紧组合系统的状态方程第50-51页
        4.2.4 SINS/GPS紧组合系统的量测方程第51-53页
    4.3 SINS/GPS紧组合导航系统仿真第53-58页
        4.3.1 基于EKF的SINS/GPS紧组合导航系统的仿真第53-55页
        4.3.2 基于CKF的SINS/GPS紧组合导航系统的仿真第55-58页
        4.3.3 CKF与EKF滤波结果的比较与分析第58页
    4.4 本章小结第58-60页
第5章 基于自适应CKF的SINS/GPS紧组合系统仿真第60-72页
    5.1 Sage-Husa滤波算法第60-62页
        5.1.1 基于极大后验(MAP)估计常值噪声统计估计器第60-61页
        5.1.2 Sage-Husa滤波算法步骤第61-62页
    5.2 基于Sage-Husa和容积规则的常值噪声统计估计器及无偏性证明第62-66页
        5.2.1 有色噪声的CKF滤波算法第62-63页
        5.2.2 常值噪声统计估计器第63-64页
        5.2.3 无偏性证明第64-66页
    5.3 基于Sage-Husa和容积规则的时变噪声统计估计器第66-67页
    5.4 基于自适应CKF的SINS/GPS紧组合导航系统仿真第67-71页
    5.5 本章小结第71-72页
结论第72-74页
参考文献第74-78页
攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果第78-79页
致谢第79页

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