| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| ·论文研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·国内外相关研究综述 | 第12-20页 |
| ·列车自动控制系统研究现状 | 第12-15页 |
| ·列车定位方法研究现状 | 第15-18页 |
| ·基于多传感器信息融合的列车定位方法研究现状 | 第18-20页 |
| ·多传感器信息融合在列车组合导航中的应用 | 第20-21页 |
| ·论文的研究内容和组织结构 | 第21-23页 |
| 第2章 列车组合定位理论分析 | 第23-35页 |
| ·多传感器信息融合理论 | 第23-26页 |
| ·多传感器信息融合的基本原理 | 第23页 |
| ·多传感器信息融合的一般结构 | 第23-24页 |
| ·信息融合的基本方法 | 第24页 |
| ·多传感器信息融合的主要特点 | 第24-25页 |
| ·列车定位领域多传感器数据融合的理论方法 | 第25-26页 |
| ·卡尔曼滤波简介 | 第26-29页 |
| ·卡尔曼滤波器的特点 | 第26-27页 |
| ·离散型卡尔曼滤波基本方程 | 第27-28页 |
| ·卡尔曼滤波器算法流程 | 第28-29页 |
| ·集中式卡尔曼滤波 | 第29-30页 |
| ·联邦卡尔曼滤波理论与研究 | 第30-34页 |
| ·联邦卡尔曼滤波原理 | 第30-31页 |
| ·联邦卡尔曼滤波器的各种结构和性能分析 | 第31-32页 |
| ·联邦卡尔曼滤波器算法 | 第32-33页 |
| ·联邦滤波器的特点 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 组合导航系统的误差模型分析 | 第35-49页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·惯性导航系统 | 第36-41页 |
| ·捷联惯导系统的工作原理 | 第36-38页 |
| ·常用坐标系说明 | 第38-39页 |
| ·常用坐标系之间的转换 | 第39-41页 |
| ·捷联惯导系统误差分析 | 第41-44页 |
| ·惯导系统的误差源分析 | 第41-42页 |
| ·惯导系统误差方程 | 第42-44页 |
| ·全球定位导航系统误差分析 | 第44-48页 |
| ·GPS 导航定位基本原理 | 第44-47页 |
| ·GPS 定位误差 | 第47-48页 |
| ·里程计定位误差分析 | 第48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于卡尔曼滤波的组合导航系统建模与仿真 | 第49-58页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·INS/GPS/OD 组合导航系统融合结构设计 | 第49-50页 |
| ·INS/GPS/OD 组合导航计算系统数学模型的建立 | 第50-54页 |
| ·组合导航系统导航状态估计方法 | 第50-51页 |
| ·状态变量的选取和系统状态方程的建立 | 第51-52页 |
| ·子滤波器1 的状态方程和量测方程的建立 | 第52-53页 |
| ·子滤波器2 的状态方程和量测方程的建立 | 第53-54页 |
| ·仿真与分析 | 第54-56页 |
| ·组合导航系统容错设计 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 基于Η_∞滤波的组合导航系统设计与应用 | 第58-66页 |
| ·引言 | 第58页 |
| ·鲁棒Η_∞滤波理论 | 第58-62页 |
| ·基本的Η_∞控制 | 第58-60页 |
| ·Η_∞问题的数学描述 | 第60-61页 |
| ·次优Η_∞滤波问题的解 | 第61-62页 |
| ·Η_∞滤波和卡尔曼滤波的关系 | 第62页 |
| ·基于联邦Η_∞滤波融合的组合导航定位方法 | 第62-63页 |
| ·仿真结果分析与讨论 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 结论 | 第66-67页 |
| 展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 附录攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第73页 |