| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 对于导航系统研究的现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 对于初始对准过程非线性滤波的研究 | 第14-16页 |
| 1.3 本文的主要研究工作和内容安排 | 第16-18页 |
| 第2章 SINS/GPS组合导航系统初始对准模型建立 | 第18-32页 |
| 2.1 引言 | 第18-19页 |
| 2.2 导航系统常用坐标系及其转换矩阵 | 第19-22页 |
| 2.2.1 导航系统中主要用到的4个坐标系 | 第19-21页 |
| 2.2.2 导航系统常用坐标系之间的转换矩阵 | 第21-22页 |
| 2.3 捷联惯导初始对准方法 | 第22-25页 |
| 2.3.1 捷联式惯导系统初始对准的类别 | 第22-23页 |
| 2.3.2 捷联惯导系统初始对准的解析粗对准 | 第23-25页 |
| 2.4 捷联惯导系统的误差模型 | 第25-28页 |
| 2.4.1 惯导传感器的误差模型 | 第25-27页 |
| 2.4.2 捷联惯导系统初始对准的误差模型 | 第27-28页 |
| 2.5 PS测速和定位误差 | 第28-29页 |
| 2.6 组合导航系统的误差模型 | 第29-30页 |
| 2.6.1 SINS/GPS组合导航系统的组合模式 | 第29-30页 |
| 2.6.2 SINS/GPS组合导航观测模型 | 第30页 |
| 2.7 模型的离散化 | 第30-31页 |
| 2.8 小结 | 第31-32页 |
| 第3章 预测滤波原理 | 第32-47页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 Kalman滤波 | 第32-38页 |
| 3.2.1 Kalman滤波器理论 | 第32-34页 |
| 3.2.2 Kalman滤波器在SINS/GPS组合导航系统初始对准中的仿真 | 第34-37页 |
| 3.2.3 非线性系统特征 | 第37-38页 |
| 3.3 预测滤波原理 | 第38-41页 |
| 3.3.1 李导数 | 第38页 |
| 3.3.2 预测滤波方法 | 第38-41页 |
| 3.4 预测滤波在组合导航系统初始对准中的研究 | 第41-44页 |
| 3.4.1 组合导航系统初始对准系统的重建模 | 第41-42页 |
| 3.4.2 组合导航初始对准系统的预测滤波方程 | 第42-44页 |
| 3.5 预测滤波与结合扩展卡尔曼滤波的方法 | 第44-46页 |
| 3.5.1 对于模型的重新建模 | 第44-45页 |
| 3.5.2 预测滤波方法相关矩阵 | 第45页 |
| 3.5.3 预测滤波方法与扩展卡尔曼滤波方法的结合 | 第45-46页 |
| 3.6 小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于核方法对初始对准过程的建模 | 第47-58页 |
| 4.1 引言 | 第47页 |
| 4.2 核方法 | 第47-52页 |
| 4.2.1 核的概述 | 第47-49页 |
| 4.2.2 线性回归 | 第49-51页 |
| 4.2.3 由核函数定义的非线性特征映射 | 第51页 |
| 4.2.4 高斯核函数 | 第51-52页 |
| 4.3 数据与模式 | 第52-54页 |
| 4.4 核方法在模式分析中的应用 | 第54-55页 |
| 4.5 基于核方法的建模 | 第55-56页 |
| 4.6 小结 | 第56-58页 |
| 第5章 非线性滤波方法的仿真 | 第58-72页 |
| 5.1 引言 | 第58页 |
| 5.2 建立仿真环境 | 第58-60页 |
| 5.2.1 仿真环境的组成 | 第58-59页 |
| 5.2.2 仿真环境的实现 | 第59-60页 |
| 5.3 仿真结果分析 | 第60-71页 |
| 5.3.1 扩展卡尔曼滤波仿真结果 | 第60-62页 |
| 5.3.2 预测滤波结合扩展卡尔曼滤波的仿真结果 | 第62-63页 |
| 5.3.3 基于核方法的非线性滤波的仿真结果 | 第63-67页 |
| 5.3.4 基于AR模型的核函数模型建模的仿真 | 第67-71页 |
| 5.4 小结 | 第71-72页 |
| 结论 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
