| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.2 课题研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.3 智能车辆组合导航概述 | 第11-15页 |
| 1.3.1 智能车辆导航系统发展历史与现状 | 第11页 |
| 1.3.2 智能车辆主要导航定位技术 | 第11-13页 |
| 1.3.3 常用组合导航方式 | 第13页 |
| 1.3.4 组合导航信息融合技术发展历程与研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4 论文主要工作及章节安排 | 第15-17页 |
| 2 INS/GPS组合导航系统研究 | 第17-42页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 INS惯性导航系统 | 第17-20页 |
| 2.2.1 INS工作原理 | 第18-20页 |
| 2.2.2 INS定位特性及缺陷分析 | 第20页 |
| 2.3 GPS全球定位系统 | 第20-31页 |
| 2.3.1 GPS定位原理 | 第22-26页 |
| 2.3.2 GPS定位特性及误差分析 | 第26-31页 |
| 2.4 INS/GPS组合导航系统研究与设计 | 第31-37页 |
| 2.4.1 INS/GPS组合导航的互补性与优越性 | 第31页 |
| 2.4.2 本文INS/GPS系统组合设计方案 | 第31-32页 |
| 2.4.3 INS与GPS的组合模式研究 | 第32-34页 |
| 2.4.4 系统滤波器设计方法研究 | 第34-35页 |
| 2.4.5 组合校正方式研究 | 第35-37页 |
| 2.5 INS/GPS组合导航系统软硬件设计 | 第37-41页 |
| 2.5.1 系统硬件设计 | 第37-39页 |
| 2.5.2 系统软件设计 | 第39-41页 |
| 本章小结 | 第41-42页 |
| 3 INS/GPS组合导航系统数学模型构建 | 第42-53页 |
| 3.1 引言 | 第42页 |
| 3.2 INS/GPS组合导航系统误差模型 | 第42-46页 |
| 3.2.1 INS误差模型 | 第42-45页 |
| 3.2.2 GPS误差模型 | 第45-46页 |
| 3.3 INS/GPS组合导航系统建模 | 第46-49页 |
| 3.3.1 系统状态方程 | 第46-47页 |
| 3.3.2 系统量测方程 | 第47-48页 |
| 3.3.3 状态方程和量测方程的离散化处理 | 第48-49页 |
| 3.4 INS/GPS组合导航坐标转换 | 第49-52页 |
| 3.4.1 INS/GPS组合导航常用坐标系 | 第49-51页 |
| 3.4.2 坐标系之间的转换 | 第51-52页 |
| 本章小结 | 第52-53页 |
| 4 INS/GPS组合导航信息融合算法研究 | 第53-67页 |
| 4.1 引言 | 第53页 |
| 4.2 组合导航信息融合技术 | 第53-56页 |
| 4.2.1 信息融合原理分析 | 第53-54页 |
| 4.2.2 信息融合具体实现 | 第54-56页 |
| 4.3 组合导航卡尔曼滤波 | 第56-62页 |
| 4.3.1 线性随机离散系统卡尔曼滤波 | 第56-59页 |
| 4.3.2 卡尔曼滤波应用中应注意的问题 | 第59-61页 |
| 4.3.3 卡尔曼滤波在组合导航信息融合中的发散现象 | 第61-62页 |
| 4.3.4 滤波发散抑制方法 | 第62页 |
| 4.4 卡尔曼滤波与模糊推理应用分析 | 第62-63页 |
| 4.4.1 卡尔曼滤波在组合导航信息融合中的应用局限性 | 第62-63页 |
| 4.4.2 模糊推理在组合导航信息融合中的应用优越性 | 第63页 |
| 4.5 模糊逻辑推理 | 第63-66页 |
| 4.5.1 模糊推理控制 | 第63-64页 |
| 4.5.2 模糊推理系统结构与设计思路研究 | 第64-65页 |
| 4.5.3 隶属度函数的选取对模糊推理控制性能的影响 | 第65-66页 |
| 本章小结 | 第66-67页 |
| 5 基于模糊推理的组合导航滤波算法与仿真 | 第67-85页 |
| 5.1 基于模糊推理的滤波参数自适应调整算法 | 第67-76页 |
| 5.1.1 卡尔曼滤波实质分析 | 第67页 |
| 5.1.2 滤波参数的自适应调整 | 第67-68页 |
| 5.1.3 模糊推理系统设计 | 第68-70页 |
| 5.1.4 模糊推理系统改进 | 第70-71页 |
| 5.1.5 仿真验证 | 第71-76页 |
| 5.2 一种基于模糊推理的改进指数加权滤波算法 | 第76-84页 |
| 5.2.1 指数加权卡尔曼滤波 | 第76-77页 |
| 5.2.2 模糊推理系统设计 | 第77-81页 |
| 5.2.3 仿真验证 | 第81-84页 |
| 本章小结 | 第84-85页 |
| 总结与展望 | 第85-87页 |
| 总结 | 第85-86页 |
| 展望 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-92页 |
| 致谢 | 第92-93页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第93-94页 |
