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车载组合导航信息融合算法研究与系统实现
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车载组合导航信息融合算法研究与系统实现
论文目录
 
摘要第1-6 页
Abstract第6-14 页
第1 章绪论第14-27 页
　　· 课题研究的背景与意义第14-16 页
　　　　· 课题来源第14 页
　　　　· 研究目的及意义第14-16 页
　　· 信息融合的理论方法第16-18 页
　　· 车载导航系统的发展现状第18-22 页
　　· 组合导航系统信息融合技术发展现状第22-25 页
　　· 本文主要研究内容及章节安排第25-27 页
第2章 INS/GPS 组合导航自适应滤波算法研究第27-55 页
　　· 引言第27 页
　　· INS/GPS 组合导航系统建模第27-33 页
　　　　· INS/GPS 组合导航方案第27-29 页
　　　　· INS/GPS 组合导航系统状态方程第29-32 页
　　　　· INS/GPS 组合导航系统观测方程第32-33 页
　　· 基于改进Sage-Husa 自适应滤波的组合导航算法第33-38 页
　　　　· Sage-Husa 自适应滤波算法第34-35 页
　　　　· 对Sage-Husa 自适应滤波算法的改进第35-36 页
　　　　· 仿真结果与分析第36-38 页
　　· 基于模糊自适应卡尔曼滤波的组合导航算法第38-44 页
　　　　· 模糊逻辑第38-39 页
　　　　· 模糊自适应卡尔曼滤波算法原理第39-40 页
　　　　· 模糊自适应卡尔曼滤波算法第40-42 页
　　　　· 仿真结果与分析第42-44 页
　　· 基于自适应交互多模型的组合导航算法第44-53 页
　　　　· 交互多模型滤波第45-48 页
　　　　· 自适应交互多模型滤波第48-50 页
　　　　· 仿真结果与分析第50-53 页
　　· 本章小结第53-55 页
第3章 置信度加权的多传感器组合导航数据融合算法研究第55-66 页
　　· 引言第55 页
　　· 基于联合卡尔曼滤波的信息融合算法第55-57 页
　　· 模糊自适应联合卡尔曼信息融合算法第57-59 页
　　· 置信度加权的模糊自适应信息融合算法第59-65 页
　　　　· 联合卡尔曼滤波器置信度第60-62 页
　　　　· 考虑置信度的全局数据融合第62-63 页
　　　　· 仿真结果与分析第63-65 页
　　· 本章小结第65-66 页
第4章 考虑GPS 失效的组合导航虚拟传感器辅助方法研究第66-92 页
　　· 引言第66-67 页
　　· GPS 失效时运动学辅助方法研究第67-76 页
　　　　· 车辆运动学约束辅助 INS 方法第67-72 页
　　　　· 车辆零速约束第72-73 页
　　　　· GPS 失效时运动学辅助INS 方案第73-74 页
　　　　· 运动学辅助仿真第74-76 页
　　· INS/GPS 组合导航系统的路网辅助方法研究第76-90 页
　　　　· 地图匹配方法第77-80 页
　　　　· 路网辅助INS 方法研究第80-85 页
　　　　· 路网辅助系统整体结构第85-87 页
　　　　· 路网辅助仿真第87-90 页
　　· 本章小结第90-92 页
第5章 组合导航系统及实时仿真平台的设计与实现第92-116 页
　　· 引言第92 页
　　· 多传感器组合导航系统总体设计第92-101 页
　　　　· 多传感器组合导航系统的硬件组成第94-96 页
　　　　· 多传感器组合导航系统的软件设计第96-99 页
　　　　· 监视系统设计第99-101 页
　　· 组合导航实时仿真平台设计第101-110 页
　　　　· 实时仿真平台整体设计第101-103 页
　　　　· 实时仿真平台软、硬件实现第103-108 页
　　　　· 组合导航实时仿真平台工作过程第108-110 页
　　· 多传感器组合导航系统实验研究第110-115 页
　　　　· GPS 可用时组合导航系统实验研究第112-113 页
　　　　· GPS 失效时组合导航系统实验研究第113-115 页
　　· 本章小结第115-116 页
结论第116-118 页
参考文献第118-128 页
攻读学位期间发表的学术论文第128-130 页
致谢第130-131 页
个人简历第131页

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