| 致谢 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 主要研究内容与技术路线 | 第17页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第17-20页 |
| 2 惯性导航原理与仿真 | 第20-32页 |
| 2.1 优化的导航方程 | 第20-25页 |
| 2.2 惯性导航仿真 | 第25-31页 |
| 2.3 本章小结 | 第31-32页 |
| 3 GNSS/INS组合导航模型 | 第32-55页 |
| 3.1 伪距单点定位 | 第32-38页 |
| 3.2 状态选择与系统模型 | 第38-45页 |
| 3.3 测量模型 | 第45-47页 |
| 3.4 实验分析 | 第47-53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 4 支持向量回归辅助的GNSS信号盲区组合导航模型 | 第55-66页 |
| 4.1 基于支持向量回归的位置、速度预测 | 第55-62页 |
| 4.2 有色观测噪声滤波器设计 | 第62-63页 |
| 4.3 实验与分析 | 第63-65页 |
| 4.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 5 支持向量回归辅助的抗差自适应滤波模型 | 第66-79页 |
| 5.1 线性随机系统滤波算法 | 第66-67页 |
| 5.2 非线性随机系统滤波算法 | 第67-69页 |
| 5.3 自适应滤波算法 | 第69-71页 |
| 5.4 抗差滤波算法 | 第71-73页 |
| 5.5 抗差自适应滤波算法 | 第73页 |
| 5.6 支持向量回归辅助的抗差自适应滤波算法 | 第73-76页 |
| 5.7 实验与分析 | 第76-78页 |
| 5.8 本章小结 | 第78-79页 |
| 6 结论与展望 | 第79-81页 |
| 6.1 结论 | 第79页 |
| 6.2 展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 作者简历 | 第85-87页 |
| 学位论文数据集 | 第87页 |