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联邦滤波算法在INS/GPS/CNS组合导航系统中应用的研究

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第11-18页
    1.1 选题背景及意义第11-12页
    1.2 选题领域研究现状第12-16页
        1.2.1 INS/GPS/CNS组合导航技术第12-13页
        1.2.2 组合导航系统中的信息融合技术第13-14页
        1.2.3 组合导航系统中的故障检测技术第14-16页
    1.3 论文研究目的及主要内容第16-18页
第2章 INS/GPS/CNS组合导航原理与数学模型第18-46页
    2.1 概述第18页
    2.2 导航与地球测量的基础知识第18-24页
        2.2.1 导航系统中常用的坐标系第18-20页
        2.2.2 导航系统中坐标系的变换第20-21页
        2.2.3 地球形状的描述及基本公式第21-23页
        2.2.4 地球上定位的坐标方法及其转换第23-24页
    2.3 SINS/GPS组合导航系统的数学模型第24-41页
        2.3.1 状态方程第24-30页
        2.3.2 量测方程第30-35页
        2.3.3 连续系统离散化第35-37页
        2.3.4 滤波算法第37-39页
        2.3.5 仿真结果及分析第39-41页
    2.4 SINS/CNS组合导航系统的数学模型第41-45页
        2.4.1 状态方程第41-42页
        2.4.2 量测方程第42-43页
        2.4.3 连续系统离散化第43-44页
        2.4.4 滤波算法第44页
        2.4.5 仿真结果及分析第44-45页
    2.5 本章小结第45-46页
第3章 联邦滤波算法第46-60页
    3.1 概述第46页
    3.2 联邦滤波算法的基本原理第46-47页
    3.3 联邦滤波算法的工作流程第47-50页
        3.3.1 初始信息的确定第48页
        3.3.2 信息分配第48页
        3.3.3 信息更新第48-49页
        3.3.4 信息融合第49-50页
    3.4 联邦滤波器的结构与一般结论第50-56页
        3.4.1 联邦滤波器的四种基本结构第50-53页
        3.4.2 重置反馈对滤波结果影响的仿真实验第53-56页
        3.4.3 联邦滤波器的一般结论第56页
    3.5 联邦滤波算法的信息分配算法第56-58页
    3.6 本章小结第58-60页
第4章 故障检测技术第60-69页
    4.1 概述第60-61页
    4.2 带故障的导航系统模型第61页
    4.3 状态 χ~2 检验法第61-64页
        4.3.1 算法的基本原理第61-64页
        4.3.2 算法的特点第64页
    4.4 残差 χ~2 检验法第64-66页
        4.4.1 算法基本原理第64-66页
        4.4.2 算法的特点第66页
    4.5 基于BP神经网络的故障检测方法第66-68页
        4.5.1 算法的基本原理第66-67页
        4.5.2 算法的特点第67-68页
    4.6 本章小结第68-69页
第5章 组合导航系统应用的研究与仿真第69-77页
    5.1 概述第69页
    5.2 联邦滤波算法在INS/GPS/CNS组合导航系统中应用的研究第69-72页
        5.2.1 局部滤波器公共状态的选取第70页
        5.2.2 初始信息的确定第70-71页
        5.2.3 信息融合第71页
        5.2.4 仿真结果及分析第71-72页
    5.3 故障检测的改进方案在联邦滤波器中的应用第72-76页
        5.3.1 故障检测的改进方案第72-74页
        5.3.2 信息重构方案第74页
        5.3.3 仿真结果及分析第74-76页
    5.4 本章小结第76-77页
结论第77-80页
参考文献第80-84页
致谢第84页

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