摘要 | 第4-8页 |
ABSTRACT | 第8-11页 |
第一章 绪论 | 第17-39页 |
1.1 论文研究目的和意义 | 第17-20页 |
1.1.1 近现代导航技术的发展轨迹 | 第17-18页 |
1.1.2 导航技术的发展趋势 | 第18-20页 |
1.1.3 滤波算法和选题原因 | 第20页 |
1.2 自主导航的研究现状 | 第20-28页 |
1.2.1 室外导航 | 第21-25页 |
1.2.2 室内导航 | 第25-28页 |
1.3 滤波算法研究现状 | 第28-36页 |
1.3.1 卡尔曼滤波及其扩展 | 第29-31页 |
1.3.2 扩展卡尔曼滤波(EKF) | 第31页 |
1.3.3 无迹卡尔曼滤波(UKF) | 第31-33页 |
1.3.4 粒子滤波(PF) | 第33-34页 |
1.3.5 鲁棒滤波(H_∞滤波) | 第34-36页 |
1.4 论文的组织和结构 | 第36-37页 |
1.5 本章小结 | 第37-39页 |
第二章 组合导航系统中SVM算法的研究 | 第39-61页 |
2.1 卡尔曼滤波算法基本原理 | 第39-43页 |
2.1.1 最佳线性滤波 | 第40-41页 |
2.1.2 卡尔曼滤波器 | 第41-43页 |
2.2 模拟退火算法优化的支持向量机 | 第43-51页 |
2.2.1 人工神经网络 | 第44-46页 |
2.2.2 遗传小波神经网络 | 第46页 |
2.2.3 支持向量机 | 第46-49页 |
2.2.4 ANN和SVM的比较 | 第49页 |
2.2.5 模拟退火 | 第49-50页 |
2.2.6 模拟退火算法优化的支持向量机 | 第50-51页 |
2.3 仿真验证 | 第51-58页 |
2.3.1 组合导航模型 | 第52-53页 |
2.3.2 GPS/SINS耦合方式 | 第53页 |
2.3.3 仿真结果 | 第53-58页 |
2.4 本章小结 | 第58-61页 |
第三章 大失准角情况下动基座对准中UKF算法的研究 | 第61-79页 |
3.1 UKF算法基本原理 | 第61-65页 |
3.1.1 无迹变换 | 第61-63页 |
3.1.2 加性噪声下的UKF算法 | 第63-65页 |
3.2 双重自适应UKF算法 | 第65-70页 |
3.2.1 标准UKF存在的问题 | 第66-67页 |
3.2.2 对状态噪声自适应的UKF算法 | 第67-68页 |
3.2.3 对观测干扰的自适应的UKF算法 | 第68-70页 |
3.3 四种常见的滤波算法 | 第70-73页 |
3.3.1 扩展卡尔曼滤波 | 第70-71页 |
3.3.2 容积卡尔曼滤波 | 第71-72页 |
3.3.3 粒子滤波 | 第72-73页 |
3.3.4 Sage-Husa自适应卡尔曼滤波 | 第73页 |
3.4 对准模型 | 第73-75页 |
3.5 仿真验证 | 第75-78页 |
3.6 本章小结 | 第78-79页 |
第四章 基于智能手机的PDR算法研究 | 第79-101页 |
4.1 行人步态规律研究 | 第79-83页 |
4.1.1 行走步态特征分析 | 第79-81页 |
4.1.2 步态识别算法研究 | 第81-82页 |
4.1.3 基于手机加速度传感器的步态识别 | 第82-83页 |
4.2 基于加速度传感器的行人航迹推测算法 | 第83-91页 |
4.2.1 航迹推测基本原理 | 第83-85页 |
4.2.2 存在问题 | 第85页 |
4.2.3 距离推算 | 第85-87页 |
4.2.4 步长估计算法 | 第87-89页 |
4.2.5 方向推算 | 第89-91页 |
4.3 基于磁场传感器的航迹位置校正 | 第91-96页 |
4.3.1 地磁匹配原理 | 第91-93页 |
4.3.2 数据采集和地磁地图建立 | 第93-94页 |
4.3.3 地磁匹配定位算法 | 第94-96页 |
4.4 仿真验证 | 第96-98页 |
4.5 本章小结 | 第98-101页 |
第五章 总结与展望 | 第101-105页 |
5.1 论文工作总结 | 第101-103页 |
5.2 研究领域展望 | 第103-104页 |
5.3 本章小结 | 第104-105页 |
附录 | 第105-107页 |
参考文献 | 第107-125页 |
致谢 | 第125-127页 |
攻读博士期间发表的论文 | 第127页 |