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车载惯性/卫星组合导航滤波算法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第10-11页
缩略语对照表第11-14页
第一章 绪论第14-22页
    1.1 研究背景及意义第14-15页
    1.2 国内外研究现状第15-20页
        1.2.1 车载组合导航研究现状第15-16页
        1.2.2 卫星导航系统及惯性仪器研发现状第16-17页
        1.2.3 惯性/卫星组合导航算法研究现状第17-20页
    1.3 本文研究目标及主要工作第20-22页
        1.3.1 研究目标第20页
        1.3.2 主要研究内容第20-22页
第二章 组合导航系统理论概述及惯性导航解算第22-34页
    2.1 惯性/卫星组合导航系统原理第22-24页
        2.1.1 惯性系统和卫星定位系统简介第22-23页
        2.1.2 惯性/卫星组合导航模式第23-24页
    2.2 惯性导航系统坐标系及其转换第24-28页
        2.2.1 坐标系的建立第24-27页
        2.2.2 坐标系的转换第27-28页
    2.3 惯性导航系统解算第28-33页
        2.3.1 姿态更新第28-31页
        2.3.2 速度更新第31-32页
        2.3.3 位置解算第32-33页
    2.4 本章小结第33-34页
第三章 组合导航系统误差模型及校正研究第34-50页
    3.1 卡尔曼滤波模型及组合导航系统滤波方式第34-37页
        3.1.1 卡尔曼滤波模型第34-36页
        3.1.2 组合导航系统滤波方式第36-37页
    3.2 惯性导航系统误差传播模型第37-43页
        3.2.1 惯性仪表误差模型第37-38页
        3.2.2 姿态误差模型第38-40页
        3.2.3 速度误差模型第40页
        3.2.4 位置误差模型第40-41页
        3.2.5 误差方程整理第41-43页
    3.3 组合导航滤波模型设计第43-49页
        3.3.1 系统状态方程第43-44页
        3.3.2 系统观测方程第44-46页
        3.3.3 系统方程离散化第46-47页
        3.3.4 组合导航系统滤波校正方案第47-49页
    3.4 本章小结第49-50页
第四章 最大相关熵无迹卡尔曼滤波算法设计第50-68页
    4.1 最小均方误差无迹卡尔曼滤波第50-55页
        4.1.1 无迹变换第50-53页
        4.1.2 最小均方误差无迹卡尔曼滤波第53-55页
    4.2 最大相关熵无迹卡尔曼滤波算法设计第55-65页
        4.2.1 最大相关熵准则第56-57页
        4.2.2 最大相关熵卡尔曼滤波第57-61页
        4.2.3 最大相关熵无迹卡尔曼滤波及自适应策略第61-65页
    4.3 仿真分析第65-67页
    4.4 本章小结第67-68页
第五章 总结与展望第68-70页
    5.1 总结第68页
    5.2 展望第68-70页
参考文献第70-74页
致谢第74-76页
作者简介第76-77页

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