| 论文创新点 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-13页 |
| 1 绪论 | 第13-21页 |
| ·研究背景 | 第13-14页 |
| ·自适应Kalman滤波方法研究现状 | 第14-16页 |
| ·航空重力测量技术发展现状 | 第16-19页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第19-21页 |
| 2 Kalman滤波理论 | 第21-31页 |
| ·滤波的基本概念 | 第21-23页 |
| ·可观性和可控性 | 第21-22页 |
| ·稳定性 | 第22-23页 |
| ·离散Kalman滤波的基本原理 | 第23-25页 |
| ·连续Kalman滤波的离散化 | 第25-27页 |
| ·Kalman平滑 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-31页 |
| 3 Kalman滤波噪声协方差估计方法 | 第31-81页 |
| ·白噪声估计方法 | 第31-37页 |
| ·稳态Kalman滤波 | 第31-32页 |
| ·线性定常Kalman系统 | 第32-34页 |
| ·线性时变Kalman系统 | 第34-37页 |
| ·相关噪声估计方法 | 第37-57页 |
| ·线性定常Kalman系统 | 第37-43页 |
| ·线性时变Kalman系统 | 第43-50页 |
| ·数值仿真 | 第50-57页 |
| ·有色噪声估计方法 | 第57-69页 |
| ·线性定常Kalman系统 | 第58-60页 |
| ·线性时变Kalman系统 | 第60-63页 |
| ·数值仿真 | 第63-69页 |
| ·多速率Kalman滤波噪声估计方法 | 第69-79页 |
| ·多速率Kalman滤波 | 第69-71页 |
| ·噪声协方差估计 | 第71-73页 |
| ·仿真与实验 | 第73-79页 |
| ·本章小结 | 第79-81页 |
| 4 噪声协方差估计数值解法 | 第81-97页 |
| ·改进的自协方差最小二乘噪声协方差估计方法 | 第81-86页 |
| ·非线性最小二乘噪声协方差估计方法 | 第86-90页 |
| ·同伦算法 | 第87-88页 |
| ·数值仿真 | 第88-90页 |
| ·半正定自协方差最小二乘噪声协方差估计算法 | 第90-91页 |
| ·正则的半正定自协方差最小二乘噪声协方差估计方法 | 第91-95页 |
| ·方差分量估计方法 | 第92-93页 |
| ·数值仿真 | 第93-95页 |
| ·本章小结 | 第95-97页 |
| 5 自适应Kaiman滤波在航空矢量重力测量中的应用 | 第97-123页 |
| ·航空矢量重力测量基本原理 | 第97-102页 |
| ·坐标系统及其转换 | 第98-100页 |
| ·数学模型 | 第100-102页 |
| ·载体加速度的确定 | 第102-109页 |
| ·动载体建模 | 第103-104页 |
| ·自适应载体加速度估计方法 | 第104-106页 |
| ·数值仿真 | 第106-109页 |
| ·初始对准 | 第109-113页 |
| ·SINS初始对准模型 | 第109-110页 |
| ·自适应初始对准 | 第110-111页 |
| ·数值仿真 | 第111-113页 |
| ·航空矢量重力测量数据融合 | 第113-122页 |
| ·基于惯性坐标系的初始粗对准 | 第113-115页 |
| ·基于惯性坐标系的初始精对准 | 第115-116页 |
| ·自适应GNSS/SINS数据融合 | 第116-118页 |
| ·数值仿真 | 第118-122页 |
| ·本章小结 | 第122-123页 |
| 6 总结与展望 | 第123-125页 |
| ·本文的主要工作 | 第123-124页 |
| ·研究展望 | 第124-125页 |
| 附录 | 第125-127页 |
| 参考文献 | 第127-137页 |
| 作者简历 攻读博士学位期间的主要工作与成果 | 第137-139页 |
| 致谢 | 第139页 |