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组合导航算法及其在SINS/GPS/DVL组合导航系统中的应用

第1章 绪论第1-15页
   ·信息融合方法第9-12页
   ·故障检测与隔离第12-14页
   ·课题研究意义及主要工作第14-15页
第2章 组合导航信息源第15-32页
   ·惯性导航系统第15-24页
     ·捷联惯导基本方程第17-20页
     ·捷联惯导系统误差方程第20-24页
   ·陀螺罗经第24-26页
   ·计程仪第26-28页
   ·全球定位系统GPS第28-31页
   ·本章小结第31-32页
第3章 可观测性分析第32-51页
   ·随机系统的可控性和可观测性第32-33页
   ·奇异值可观测性分析方法第33-43页
     ·奇异值可观测性分析方法第33-36页
     ·奇异值可观测性分析方法在组合导航中的应用第36-43页
   ·кузовков可观测性分析方法第43-46页
     ·кузовков可观测性分析方法第43页
     ·кузовков可观测性分析方法在组合导航中的应用第43-46页
   ·状态方程解耦的可观测性分析第46-47页
   ·组合导航系统可观测性的定性分析第47-50页
   ·本章小结第50-51页
第4章 传统的信息融合算法及其改进算法研究第51-74页
   ·集中式卡尔曼滤波理论第51-54页
     ·卡尔曼滤波概述第51-52页
     ·基本滤波算法第52-53页
     ·物理意义第53-54页
   ·组合导航系统设计第54-58页
     ·状态量和量测量的选取第54-55页
     ·输出校正和反馈校正第55-56页
     ·滤波过程中需要注意的问题第56-58页
   ·卡尔曼滤波器在组合导航系统中的应用第58-64页
     ·滤波器的设计第58-59页
     ·仿真试验比较第59-64页
   ·自适应Kalman滤波算法第64-68页
     ·自适应Kalman算法第64-67页
     ·自适应Kalman算法在组合导航系统中的应用第67-68页
   ·联邦滤波算法及其应用第68-73页
     ·联邦滤波算法第69-70页
     ·联邦滤波器结构第70-71页
     ·联邦滤波器的特点第71-72页
     ·联邦滤波器在组合导航系统中的应用第72页
     ·仿真试验比较第72-73页
   ·本章小结第73-74页
第5章 鲁棒滤波算法第74-91页
   ·数学基础第74-78页
     ·信号和系统的范数第74-75页
     ·代数Raccati方程的一般解第75-76页
     ·代数Raccati方程的稳定解第76-77页
     ·范数与Raccati方程第77页
     ·范数与Raccati不等式第77-78页
   ·鲁棒控制基础第78-81页
     ·基本的H_∞控制第78-79页
     ·不确定状态空间模型第79-81页
   ·H_∞滤波第81-88页
     ·H_∞问题的表达第81-82页
     ·次优H_∞问题的解第82-83页
     ·H_∞滤波与传统Kalman滤波的比较第83-84页
     ·H_∞滤波器的参数化第84页
     ·Raccati方程解法第84-86页
     ·LMI解法第86-88页
   ·H_∞滤波方法在组合导航中的应用第88-90页
     ·H_∞滤波器的设计第88页
     ·H_∞滤波器下的数字仿真第88-90页
   ·本章小结第90-91页
第6章 多传感器融合导航系统第91-101页
   ·多传感器融合组合导航概述第91页
   ·容错组合导航系统第91-92页
   ·故障检测方案第92-98页
     ·合理性检测第92-93页
     ·一致性检测第93页
     ·系统故障检测和隔离第93-98页
   ·容错组合导航系统仿真与车载试验第98-100页
     ·容错组合导航系统仿真第98-99页
     ·容错组合导航系统车载试验第99-100页
   ·本章小结第100-101页
结论第101-102页
参考文献第102-109页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第109-110页
致谢第110页

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