| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-4页 |
| 目录 | 第4-6页 |
| 第1章 绪论 | 第6-9页 |
| 1．1 课题背景和选题意义 | 第6-8页 |
| 1．2 研究内容及章节安排 | 第8-9页 |
| 第2章 组合导航系统的信息融合技术 | 第9-21页 |
| 2．1 信息融合技术概况 | 第9-14页 |
| 2．1．1 信息融合的定义 | 第9页 |
| 2．1．2 信息融合技术的发展 | 第9-11页 |
| 2．1．3 信息融合系统模型 | 第11-12页 |
| 2．1．4 信息融合系统结构 | 第12-13页 |
| 2．1．5 信息融合的算法 | 第13-14页 |
| 2．2 导航定位系统 | 第14-18页 |
| 2．2．1 卫星导航系统 | 第15-16页 |
| 2．2．2 惯性导航系统 | 第16-17页 |
| 2．2．3 地形辅助导航系统 | 第17-18页 |
| 2．3 组合导航系统的信息融合技术 | 第18-21页 |
| 2．3．1 组合导航系统信息融合的基本方法 | 第18-19页 |
| 2．3．2 分散滤波与联邦滤波 | 第19-21页 |
| 第3章 组合导航系统的联邦滤波 | 第21-34页 |
| 3．1 联邦滤波的结构 | 第21-24页 |
| 3．1．1 系统状态方程建立 | 第21-22页 |
| 3．1．2 集中卡尔曼滤波器的结构 | 第22-23页 |
| 3．1．3 联邦卡尔曼滤波器的结构 | 第23-24页 |
| 3．2 联邦滤波算法的数学推导 | 第24-27页 |
| 3．2．1 联邦滤波算法最优的含义 | 第24页 |
| 3．2．2 联邦滤波器算法的数学描述 | 第24-25页 |
| 3．2．3 联邦滤波算法最优的数学证明 | 第25-27页 |
| 3．3 联邦滤波的各种结构与性能分析 | 第27-32页 |
| 3．3．1 联邦滤波器的6种配置结构 | 第27-31页 |
| 3．3．2 联邦滤波器容错性能分析 | 第31-32页 |
| 3．4 联邦滤波的特点 | 第32-34页 |
| 第4章 组合导航系统的联邦滤波器设计 | 第34-57页 |
| 4．1 导航系统常用的坐标系 | 第34-35页 |
| 4．2 各子系统的原理介绍 | 第35-41页 |
| 4．2．1 惯性导航系统 | 第35页 |
| 4．2．2 GPS导航系统 | 第35-36页 |
| 4．2．3 双星定位系统 | 第36-41页 |
| 4．3 INS/GPS/双星组合导航滤波系统的实现 | 第41-57页 |
| 4．3．1 组合导航的方案设计 | 第41-51页 |
| 4．3．2 导航系统的仿真分析 | 第51-57页 |
| 第5章 智能信息融合组合导航系统的初步探讨 | 第57-69页 |
| 5．1 引言 | 第57-58页 |
| 5．2 智能化综合信息处理技术的基础知识 | 第58-61页 |
| 5．2．1 人工智能与专家系统 | 第58-59页 |
| 5．2．2 神经网络技术 | 第59-60页 |
| 5．2．3 模糊技术与专家系统 | 第60-61页 |
| 5．3 智能融合组合导航系统 | 第61-66页 |
| 5．3．1 组合导航系统的智能滤波技术 | 第61-62页 |
| 5．3．2 一种基于神经网络的组合导航设计 | 第62-65页 |
| 5．3．3 组合导航系统的智能故障诊断与隔离技术 | 第65-66页 |
| 5．4 智能组合导航系统在未来信息战中的地位与作用 | 第66-69页 |
| 结束语 | 第69-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |