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基于多尺度估计理论的组合导航系统研究

第1章 绪论第1-37页
   ·课题研究的背景和意义第19-20页
   ·信息融合概述第20-24页
     ·信息融合的发展史第20-21页
     ·信息融合的概念第21页
     ·信息融合的算法第21-23页
     ·多传感器系统信息融合估计第23-24页
   ·多尺度估计理论第24-27页
     ·多尺度估计理论的提出及发展第24-26页
     ·多尺度融合估计理论第26-27页
   ·组合导航系统的研究第27-35页
     ·导航系统简介第27-32页
     ·研究组合导航系统的目的及意义第32页
     ·目前国内外的研究水平及应用前景第32-33页
     ·初始对准技术的研究第33-35页
   ·论文的主要工作和章节的安排第35-37页
第2章 多尺度系统理论第37-51页
   ·引言第37页
   ·小波变换理论第37-44页
     ·连续小波变换第37-39页
     ·离散小波变换第39-40页
     ·多尺度分析第40-42页
     ·Mallat算法第42-44页
   ·多尺度系统理论第44-50页
     ·多尺度系统表示第45-47页
     ·二叉树上的系统第47-48页
     ·状态空间的实现第48-50页
   ·本章小结第50-51页
第3章 多尺度单传感器的组合导航系统研究第51-77页
   ·引言第51页
   ·多尺度系统模型第51-52页
   ·信号的多尺度表示第52-54页
   ·多尺度分布式估计算法第54-62页
   ·算法仿真第62-65页
   ·估计算法在SINS/GPS组合导航系统中的应用第65-76页
     ·组合导航系统的工作模式第65-66页
     ·组合导航系统的状态方程第66-70页
     ·组合导航系统的观测方程第70-71页
     ·组合导航系统数字仿真第71-76页
   ·本章小结第76-77页
第4章 多尺度多传感器的组合导航系统研究第77-109页
   ·引言第77页
   ·多尺度系统模型第77-78页
   ·多尺度融合估计算法第78-81页
     ·算法描述第78-80页
     ·算法的实现第80-81页
   ·多尺度分布式融合估计算法第81-87页
     ·算法描述第81-86页
     ·算法的实现第86-87页
   ·多尺度递归融合估计算法第87-92页
     ·算法描述第87-92页
     ·算法的实现第92页
   ·算法仿真第92-99页
     ·多尺度融合估计算法仿真第92-95页
     ·多尺度分布式融合估计算法仿真第95-97页
     ·多尺度递归融合估计算法仿真第97-99页
   ·导航信息的多传感器多尺度估计第99-108页
     ·多尺度融合估计在导航系统中的应用第99-101页
     ·多尺度分布式融合估计在导航系统中的应用第101-106页
     ·多尺度递归融合估计在导航系统中的应用第106-108页
   ·本章小结第108-109页
第5章 多尺度随机建模及数据融合估计第109-130页
   ·引言第109-110页
   ·动态系统的多尺度随机建模第110-111页
   ·多尺度随机模型数据融合估计算法第111-113页
   ·多尺度随机模型数据融合估计算法在陀螺信号处理中的应用第113-117页
     ·算法仿真第113-115页
     ·陀螺信号处理第115-117页
   ·信号的多尺度预处理第117-129页
     ·小波分析的去噪原理第117-119页
     ·阈值选取规则第119-121页
     ·滑动小波去噪第121-122页
     ·仿真试验第122-125页
     ·多尺度预处理方法在组合导航系统中的应用第125-129页
   ·本章小结第129-130页
第6章 多尺度理论在捷联系统初始对准中的应用第130-144页
   ·引言第130-131页
   ·捷联惯导初始对准误差方程第131-135页
   ·捷联惯导系统对准仿真第135-143页
     ·多尺度单传感器估计第136-140页
     ·多尺度多传感器估计第140-143页
   ·本章小结第143-144页
结论第144-146页
参考文献第146-159页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第159-161页
致谢第161页

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