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 |