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制导弹药用MEMS-INS/GNSS组合导航系统关键技术研究

摘要第5-7页
abstract第7-9页
1 绪论第13-32页
    1.1 论文研究背景及意义第13-14页
    1.2 国内外制导弹药的研究概况第14-21页
    1.3 MEMS-INS/GNSS组合导航技术研究现状第21-30页
        1.3.1 MEMS-INS/GNSS组合导航系统国内外研究现状第21-25页
        1.3.2 组合导航系统的自适应及鲁棒性滤波技术研究现状第25-27页
        1.3.3 组合导航系统的初始对准技术研究现状第27-29页
        1.3.4 制导弹药MEMS-INS/GNSS组合导航面临的主要问题第29-30页
    1.4 论文的主要研究内容和章节结构安排第30-32页
2 制导弹药用MEMS-INS/GNSS组合导航系统总体方案设计第32-52页
    2.1 引言第32页
    2.2 制导弹药典型运动特性及其制导组件需求分析第32-34页
    2.3 组合导航系统组成及工作原理第34-51页
        2.3.1 系统基本组成结构第34-37页
        2.3.2 常用坐标系定义及其变换第37-39页
        2.3.3 制导弹药用MEMS-INS力学编排及误差分析第39-46页
        2.3.4 制导弹药用MEMS-INS/GNSS组合导航系统工作原理第46-51页
    2.4 本章小结第51-52页
3 基于增强型强跟踪滤波技术的过程不确定抑制方法研究第52-81页
    3.1 引言第52页
    3.2 问题阐述第52-53页
    3.3 强跟踪容积卡尔曼滤波第53-62页
        3.3.1 非线性高斯滤波理论框架第53-56页
        3.3.2 球面-径向容积积分准则与容积卡尔曼滤波第56-60页
        3.3.3 新息正交原理与强跟踪容积卡尔曼滤波第60-62页
    3.4 增强型强跟踪容积卡尔曼滤波在组合导航系统过程不确定抑制中的应用第62-71页
        3.4.1 七阶球面单形-径向容积准则第62-65页
        3.4.2 多重次优渐消因子的确定第65-68页
        3.4.3 过程模型不确定性辨识第68-69页
        3.4.4 增强型强跟踪容积卡尔曼滤波第69-71页
    3.5 性能评估与分析第71-80页
        3.5.1 数值仿真分析第71-75页
        3.5.2 地面车载试验验证第75-80页
    3.6 本章小结第80-81页
4 基于自适应相关熵理论的GNSS非高斯测量噪声抑制技术研究第81-100页
    4.1 引言第81页
    4.2 问题描述第81-82页
    4.3 基于自适应最大相关熵准则的自适应鲁棒性滤波第82-91页
        4.3.1 最大相关熵准则第82-83页
        4.3.2 自适应鲁棒性滤波算法设计第83-85页
        4.3.3 自适应鲁棒性滤波算法的参数确定第85-88页
        4.3.4 自适应鲁棒性滤波算法优化与递推实现第88-91页
    4.4 性能评估及分析第91-99页
        4.4.1 数值仿真分析第91-96页
        4.4.2 地面车载试验验证第96-99页
    4.5 本章小结第99-100页
5 基于惯性系闭环反馈动态姿态估计技术的空中对准方法研究第100-115页
    5.1 引言第100页
    5.2 基于惯性系滤波的初始对准原理第100-103页
    5.3 基于惯性系闭环反馈动态姿态估计技术的空中对准算法设计与实现第103-111页
        5.3.1 定姿矢量及常值姿态阵的确定第103-109页
        5.3.2 制导弹药用空中对准算法设计第109-111页
        5.3.3 制导弹药用空中对准算法递推实现第111页
    5.4 性能评估与分析第111-114页
    5.5 本章小结第114-115页
6 制导弹药用MEMS-INS/GNSS组合导航系统实弹飞行试验验证第115-122页
    6.1 引言第115页
    6.2 实弹飞行试验方案第115-116页
    6.3 试验结果及分析第116-121页
    6.4 本章小结第121-122页
7 总结与展望第122-125页
    7.1 本文主要工作与创新第122-124页
        7.1.1 本文的主要工作第122-123页
        7.1.2 本文的主要创新点第123-124页
    7.2 未来工作展望第124-125页
参考文献第125-135页
攻读博士期间发表的论文及所取得的研究成果第135-136页
致谢第136页

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