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多传感器组合导航系统信息融合技术的研究

中文摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第1章 绪论第8-15页
   ·本课题研究的目的和意义第8-9页
   ·捷联惯性导航的发展概况第9-10页
   ·卫星导航系统的发展概况第10-12页
     ·GPS全球定位系统第10-11页
     ·GLONASS系统第11页
     ·北斗导航系统第11页
     ·GALILEO系统第11-12页
   ·信息融合技术的发展概况第12页
   ·SINS/GPS组合导航信息融合技术发展概况第12-13页
   ·组合导航信息融合的关键技术第13-14页
   ·本文的主要研究内容第14-15页
第2章 捷联惯性导航系统第15-31页
   ·常用的坐标系简介第15-16页
   ·捷联惯导的姿态矩阵第16-18页
     ·捷联惯导姿态矩阵的定义第16-17页
     ·姿态矩阵实时更新算法第17-18页
   ·捷联惯性导航系统的误差数学模型第18-22页
     ·姿态误差方程第18-19页
     ·速度误差方程第19-20页
     ·位置误差方程第20-21页
     ·捷联式惯性导航系统的误差方程第21-22页
   ·捷联惯性导航系统传感器输出信号的预处理第22-24页
   ·系统调试第24-30页
     ·标定实验第24-29页
     ·捷联惯导系统的各项试验工作第29-30页
   ·总结第30-31页
第3章 GPS全球定位系统第31-37页
   ·全球定位系统的定位原理第31-32页
   ·GPS定位方法第32-35页
     ·测码伪距测量第32页
     ·载波测相测量第32-34页
     ·整周模糊度的确定第34-35页
   ·GPS实测实验第35-36页
   ·本章总结第36-37页
第4章 组合导航系统中的多传感器信息融合算法第37-46页
   ·SINS/GPS的基本组合模式第37-38页
   ·Kalman滤波的理论基础第38-39页
     ·常规Kalman滤波方程第38-39页
     ·Kalman滤波的特点第39页
   ·Kalman滤波的发散问题及解决方法第39-40页
     ·Suga-Husa自适应滤波算法第39-40页
     ·改进型自适应Suga-Husa自适应滤波算法第40页
   ·联邦Kalman滤波器第40-42页
   ·快速Kalman滤波第42-45页
     ·基于矩阵外积的kalman滤波算法第42页
     ·基于递推求逆的kalman滤波算法第42-44页
     ·快速kalman滤波算法实验第44-45页
   ·本章总结第45-46页
第5章 多传感器组合导航信息融合的实现第46-59页
   ·组合导航系统的数学模型第46-50页
     ·组合系统的状态方程第46-48页
     ·SINS/GPS/磁罗盘联邦kalman滤波器第48-49页
     ·位置速度子系统观测方程的建立第49-50页
     ·姿态子系统观测方程的建立第50页
     ·主滤波器设计第50页
   ·离散化组合系统状态方程和量测方程第50-51页
   ·系统的故障检测设计第51-52页
   ·组合导航系统的静态、跑车、飞行试验与分析第52-58页
     ·静态试验第52-53页
     ·跑车试验第53-54页
     ·飞行试验第54-58页
   ·本章小结第58-59页
第6章 结论第59-60页
参考文献第60-64页
致谢第64-65页
申请学位期间的研究成果及发表的学术论文第65页

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