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船用卫星天线微型姿态测量系统关键技术研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-13页
第1章 绪论第13-30页
   ·课题研究的背景和意义第13-14页
   ·MEMS 惯性技术的发展现状第14-23页
     ·MEMS技术概况第14-15页
     ·MEMS惯性器件发展概况第15-20页
     ·MEMS 惯性系统发展现状第20-22页
     ·国内MEMS惯性技术第22-23页
   ·课题相关技术的发展水平第23-27页
     ·MEMS陀螺仪信号处理技术第24-26页
     ·捷联姿态更新算法第26页
     ·组合系统滤波技术第26-27页
   ·论文的研究内容第27-30页
第2章 天线微型姿态测量系统总体设计第30-52页
   ·MEMS惯性器件原理分析第30-36页
     ·MEMS加速度计原理第30-32页
     ·MEMS陀螺仪原理第32-34页
     ·MEMS惯性器件误差建模第34-36页
   ·地磁定向方法分析第36-38页
     ·磁罗盘工作原理第36-37页
     ·地磁定向误差分析第37-38页
   ·天线姿态测量系统设计第38-44页
     ·基于MEMS惯性器件的姿态系统第38-40页
     ·基于重力与地磁的测姿算法第40-42页
     ·微型组合测姿系统设计第42-44页
   ·姿态测量系统安装第44-51页
     ·两轴稳定跟踪平台原理第45-46页
     ·测姿系统安装方案设计第46-47页
     ·姿态控制信号推算第47-51页
   ·本章小结第51-52页
第3章 MEMS陀螺仪信号随机误差处理第52-91页
   ·MEMS陀螺仪随机误差第52-54页
     ·随机误差组成分析第52-54页
     ·陀螺仪随机误差对系统的影响分析第54页
   ·随机误差辨识技术研究第54-69页
     ·辨识方法的选择第54-57页
     ·Allan方差辨识方法分析第57-65页
     ·分频采集及分段拟合的辨识实验设计第65-69页
   ·陀螺仪噪声的自适应小波阈值处理第69-89页
     ·问题的提出第69-70页
     ·小波分析方法第70-74页
     ·小波阈值降噪方法分析第74-76页
     ·基于自适应双曲阈值的陀螺信号小波降噪算法第76-84页
     ·两状态输出数据降噪试验第84-89页
   ·本章小结第89-91页
第4章 微测量系统姿态更新算法研究第91-120页
   ·坐标系选取第91-93页
     ·基本坐标系定义第91-92页
     ·姿态系统惯性坐标系确定第92-93页
   ·捷联姿态矩阵更新算法第93-101页
     ·基于欧拉转动的载体姿态描述第94-95页
     ·捷联姿态矩阵基本更新算法比较第95-97页
     ·基于误差四元数的EKF算法第97-101页
   ·基于伪量测方程的姿态系统Kalman滤波算法第101-113页
     ·姿态系统方程推导第102-106页
     ·噪声协方差阵推导第106-111页
     ·天线姿态测量系统Kalman滤波算法第111-113页
   ·算法仿真验证第113-119页
   ·本章小结第119-120页
第5章 姿态系统自适应组合滤波算法研究第120-143页
   ·系统误差模型变化特点分析第120-121页
   ·基于状态噪声变化的自适应Kalman滤波算法第121-129页
     ·算法基本思想第122页
     ·自适应滤波实现第122-124页
     ·自适应滤波方程及简化算法第124-126页
     ·仿真试验第126-129页
   ·扰动加速度下的Kalman滤波算法性能分析第129-133页
     ·船舶机动运动对系统的影响第129-130页
     ·两种Kalman滤波方法的不足第130-133页
   ·姿态测量系统组合姿态算法设计第133-141页
     ·径向基函数神经网络辨识原理第133-137页
     ·神经网络姿态系统设计第137-139页
     ·基于神经网络与Kalman滤波的组合姿态系统设计第139-141页
   ·本章小结第141-143页
结论第143-146页
参考文献第146-159页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第159-160页
致谢第160页

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