| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-19页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| ·信息融合的理论与应用 | 第9-15页 |
| ·国内外信息融合理论的发展现状 | 第9-10页 |
| ·信息融合的结构层次和功能模型 | 第10-11页 |
| ·信息融合的结构层次 | 第10页 |
| ·信息融合的功能模型 | 第10-11页 |
| ·信息融合的公式化描述 | 第11-12页 |
| ·信息融合的方法、关键技术和发展方向 | 第12-15页 |
| ·信息融合常用方法概述 | 第12-14页 |
| ·信息融合的关键技术概述 | 第14-15页 |
| ·信息融合的研究方向 | 第15页 |
| ·车载组合导航系统研究状况 | 第15-17页 |
| ·组合导航的国内外发展现状 | 第15-16页 |
| ·GPS与INS组合的必要性 | 第16页 |
| ·GPS与INS的互补性和辅助功能 | 第16-17页 |
| ·信息融合在组合导航系统中的应用 | 第17-18页 |
| ·本文的主要内容 | 第18-19页 |
| 第二章 基于模糊理论的组合导航系统数据有效性的研究 | 第19-25页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·模糊信息处理技术 | 第19-20页 |
| ·变权模糊算子 | 第20-21页 |
| ·基于模糊理论的组合导航系统中数据有效性的判断 | 第21-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 GPS／INS组合导航系统建模 | 第25-37页 |
| ·GPS导航的基本原理 | 第25-28页 |
| ·GPS系统的构成 | 第25页 |
| ·GPS系统的基本原理 | 第25-28页 |
| ·INS惯性导航系统的基本原理 | 第28-31页 |
| ·INS系统的基本原理 | 第28-29页 |
| ·平台式惯导系统的误差模型 | 第29-31页 |
| ·GPS／INS组合方法 | 第31-34页 |
| ·输出校正 | 第32-33页 |
| ·反馈校正 | 第33-34页 |
| ·组合导航系统的数学模型 | 第34-36页 |
| ·组合导航系统的状态方程 | 第34-36页 |
| ·观测方程 | 第36页 |
| ·本章小节 | 第36-37页 |
| 第四章 基于卡尔曼滤波在组合导航系统中的信息融合 | 第37-49页 |
| ·集中式卡尔曼滤波(Central Kalman Filter) | 第37-39页 |
| ·分布式卡尔曼滤波(Distributed Kalman Filter) | 第39-43页 |
| ·分布式卡尔曼滤波 | 第39-40页 |
| ·联邦卡尔曼滤波(Federal Kalman Filter) | 第40-42页 |
| ·联邦卡尔曼滤波的结构分析 | 第40页 |
| ·联邦滤波器算法 | 第40-42页 |
| ·按照系数加权的联邦卡尔曼滤波 | 第42-43页 |
| ·联邦卡尔曼滤波与集中卡尔曼滤波等价性证明 | 第43-45页 |
| ·信息融合在组合导航系统中的应用 | 第45-46页 |
| ·自适应卡尔曼滤波的GPS／INS组合导航系统算法 | 第46-49页 |
| ·自适应卡尔曼滤波的GPS／INS组合导航系统结构 | 第47页 |
| ·基于模糊推理系统(FIS)的自适应卡尔曼滤波算法 | 第47-49页 |
| 第五章 GPS／INS组合导航系统的仿真实验和分析 | 第49-58页 |
| ·组合系统总体方案设计 | 第49-51页 |
| ·硬件部分 | 第49-50页 |
| ·软件部分 | 第50-51页 |
| ·静态实验研究 | 第51-56页 |
| ·仿真参数 | 第51-53页 |
| ·各种卡尔曼滤波融合前后的导航参数比较 | 第53-55页 |
| ·信息融合Kalman滤波的自适应性 | 第55-56页 |
| ·误差比较 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 附录 | 第60-69页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
