| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-30页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-29页 |
| ·导航敏感器的发展现状 | 第15-21页 |
| ·相对导航系统的发展现状 | 第21-26页 |
| ·非线性滤波理论研究现状 | 第26-29页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第29-30页 |
| 第2章 相对运动描述与敏感器测量 | 第30-66页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·相对运动模型 | 第30-43页 |
| ·坐标系定义 | 第30-31页 |
| ·相对姿态方程 | 第31-42页 |
| ·相对质心运动方程 | 第42-43页 |
| ·相对导航敏感器测量模型 | 第43-63页 |
| ·惯性导航系统测量模型 | 第43-44页 |
| ·VisNav 视觉导航系统测量模型 | 第44-46页 |
| ·VisNav 视觉导航系统可观测性分析 | 第46-60页 |
| ·基于最小二乘算法的视觉导航系统状态估计 | 第60-63页 |
| ·数学仿真 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第3章 基于扩展卡尔曼滤波的无人机相对导航状态估计 | 第66-88页 |
| ·引言 | 第66页 |
| ·扩展卡尔曼滤波原理 | 第66-68页 |
| ·利用扩展卡尔曼滤波估计相对导航状态 | 第68-83页 |
| ·相对导航状态估计值传播方程 | 第68-70页 |
| ·相对导航状态误差传播方程 | 第70-78页 |
| ·VisNav 视觉导航系统测量敏感矩阵 | 第78-79页 |
| ·扩展卡尔曼滤波器设计 | 第79-83页 |
| ·数学仿真 | 第83-87页 |
| ·本章小结 | 第87-88页 |
| 第4章 基于Sigma-Point 卡尔曼滤波的无人机相对导航状态估计 | 第88-112页 |
| ·引言 | 第88-89页 |
| ·Unscented 卡尔曼滤波理论 | 第89-94页 |
| ·Unscented 变换 | 第89-91页 |
| ·Unscented 卡尔曼滤波算法 | 第91-94页 |
| ·中心差分卡尔曼滤波理论 | 第94-102页 |
| ·二阶斯特林多项式插值 | 第94-96页 |
| ·均值和误差协方差阵的斯特林插值近似 | 第96-99页 |
| ·中心差分卡尔曼滤波 | 第99-102页 |
| ·Sigma-Point 卡尔曼滤波理论 | 第102-103页 |
| ·利用Sigma-Point 卡尔曼滤波估计相对导航状态 | 第103-108页 |
| ·数学仿真 | 第108-111页 |
| ·本章小结 | 第111-112页 |
| 第5章 基于Huber-Based 滤波的无人机相对导航状态估计 | 第112-130页 |
| ·引言 | 第112页 |
| ·Huber-Based 滤波理论 | 第112-127页 |
| ·回归理论的相关概念 | 第112-119页 |
| ·Huber-Based 滤波 | 第119-122页 |
| ·鲁棒Sigma-Point 滤波 | 第122-127页 |
| ·利用Huber-Based 滤波和鲁棒SP 滤波的相对导航状态估计 | 第127页 |
| ·数学仿真 | 第127-129页 |
| ·本章小结 | 第129-130页 |
| 第6章 基于多传感器信息融合理论的无人机相对导航状态估计 | 第130-145页 |
| ·引言 | 第130页 |
| ·多传感器信息融合方法 | 第130-136页 |
| ·多传感器信息融合结构 | 第130-131页 |
| ·信息滤波算法 | 第131-135页 |
| ·分布式信息滤波算法 | 第135-136页 |
| ·GPS 载波相位测量 | 第136-142页 |
| ·载波相位测量原理 | 第136-138页 |
| ·载波相位差分 | 第138-140页 |
| ·载波相位差分测量方程线性化 | 第140-142页 |
| ·利用分布式信息滤波算法估计相对导航状态 | 第142页 |
| ·数学仿真 | 第142-144页 |
| ·本章小结 | 第144-145页 |
| 结论 | 第145-147页 |
| 参考文献 | 第147-160页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第160-162页 |
| 致谢 | 第162-163页 |
| 个人简历 | 第163页 |
