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可量测影像与GPS/IMU融合高精度定位定姿方法研究

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可量测影像与GPS/IMU融合高精度定位定姿方法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-14页
图录第14-17页
表录第17-18页
第一章 概述第18-32页
  1.1 研究背景和意义第19-22页
    1.1.1 地理空间信息快速采集与更新需求第19-20页
    1.1.2 应急测绘保障需求第20-21页
    1.1.3 基于无控制移动测量的信息获取方法第21-22页
  1.2 定位定姿技术与无控制移动测量系统第22-23页
  1.3 国内外研究现状第23-28页
    1.3.1 组合定位定姿 POS 国内外研究现状第24-28页
    1.3.2 存在的问题第28页
  1.4 本文的研究目标、研究思路和主要研究内容第28-31页
  1.5 本文的结构安排第31-32页
第二章 无控制移动测量理论基础与关键技术第32-49页
  2.1 无控制移动测量原理与系统组成第32-41页
    2.1.1 多传感器集成基本理论第32-34页
    2.1.2 无控制移动测量原理第34-36页
    2.1.3 典型无控制移动测量系统第36页
    2.1.4 典型无控制移动测量系统组成第36-37页
    2.1.5 车载移动测量系统国内外研究现状第37-41页
      2.1.5.1 国外车载移动测量系统现状第37-40页
      2.1.5.2 国内研究现状第40-41页
  2.2 无控制移动测量误差模型与关键技术第41-44页
    2.2.1 坐标转换第41-43页
    2.2.2 无控制移动测量误差分析第43-44页
    2.2.3 无控制移动测量关键技术分析第44页
  2.3 多源数据集成融合定位定姿技术第44-48页
    2.3.1 陆基无控制移动测量系统定位定姿数据分析第45-46页
    2.3.2 陆基移动测量多源数据融合定位定姿可行性第46-47页
    2.3.3 陆基移动测量多源数据融合定位定姿模型第47-48页
  2.4 本章小结第48-49页
第三章 GPS/IMU 定位定姿紧组合技术第49-76页
  3.1 GPS 定位定姿方法第49-53页
    3.1.1 单点定位法第49-50页
    3.1.2 差分定位的原理第50-51页
    3.1.3 GPS 动态定位模型第51-53页
  3.2 惯性测量定位定姿方法第53-57页
    3.2.1 SINS 定位定姿第53-55页
    3.2.2 DR 定位定姿第55-56页
    3.2.3 3G1M 定位定姿第56-57页
  3.3 GPS/IMU 组合定位定姿模型第57-74页
    3.3.1 GPS/IMU 松组合定位定姿第58-61页
      3.3.1.1 松组合算法原理第58-60页
      3.3.1.2 松组合算法测试第60-61页
      3.3.1.3 算法特点第61页
    3.3.2 紧组合 DGPS/IMU 定位定姿方法第61-73页
      3.3.2.1 IMU 预测双差模糊度第63-64页
      3.3.2.2 IMU 辅助 GPS 整周模糊度固定第64-66页
      3.3.2.3 紧组合算法测试第66-71页
      3.3.2.4 IMU 辅助 GPS 的周跳探测第71-72页
      3.3.2.5 算法特点第72-73页
    3.3.3 紧组合下的惯性辅助三星定位第73-74页
      3.3.3.1 dZ 的影响第73页
      3.3.3.2 系数 A 影响第73-74页
  3.4 本章小结第74-76页
第四章 可量测实景影像定位定姿方法第76-109页
  4.1 影像视觉定位技术第76-81页
    4.1.1 影像视觉技术及其进展第76-79页
    4.1.2 影像视觉定位的关键技术第79-80页
    4.1.3 计算机视觉技术应用存在的问题与挑战第80-81页
    4.1.4 融合视觉与卫星/惯性测量的定位定姿第81页
  4.2 陆基移动测量中的可量测影像定位定姿第81-90页
    4.2.1 相关坐标系描述与说明第82-83页
    4.2.2 基于 DMI 的定位定姿原理第83-86页
      4.2.2.1 计算地物坐标的传统方法第83-84页
      4.2.2.2 基于 DMI 的姿态位置增量观测方程第84-85页
      4.2.2.3 基于 DMI 的定位定姿卡尔曼滤波第85-86页
    4.2.3 基于序列 DMI 的加权整体最小二乘定位定姿算法第86-90页
      4.2.3.1 最小二乘算法第86-87页
      4.2.3.2 整体最小二乘算法第87页
      4.2.3.3 加权整体最小二乘算法第87-88页
      4.2.3.4 基于加权整体最小二乘的可量测序列影像导航计算第88-90页
  4.3 基于序列 DMI 定位定姿的误差分析第90-93页
  4.4 基于 SIFT 的序列 DMI 影像自动匹配第93-107页
    4.4.1 SIFT 局部不变特征提取第94-102页
      4.4.1.1 尺度空间的极值探索第94-97页
      4.4.1.2 特征点的精确定位第97-99页
      4.4.1.3 特征点主方向的确定第99-100页
      4.4.1.4 SIFT 特征描述符的生成第100-102页
    4.4.2 SIFT 特征点匹配第102-107页
    4.4.3 序列 DMI 特征提取与匹配实验系统第107页
  4.5 本章小结第107-109页
第五章 DMI 自适应滤波与 DMI/GPS/IMU 融合定位定姿算法第109-126页
  5.1 DMI 单因子自适应滤波第109-110页
  5.2 DMI 多因子自适应滤波第110-114页
    5.2.1 DMI 自适应选权滤波第110-111页
    5.2.2 DMI 多因子自适应滤波第111-112页
    5.2.3 DMI 分类因子自适应滤波第112-114页
  5.3 基于状态不符值构造 DMI 滤波中的自适应因子第114-116页
  5.4 GPS/IMU/DMI 融合滤波定位定姿算法第116-124页
    5.4.1 基于多传感器的抗差自适应融合定位定姿第117-118页
    5.4.2 基于多传感器空间约束条件的抗差自适应融合滤波第118-122页
    5.4.3 基于空间约束条件的多传感器自适应滤波模拟测试第122-124页
  5.5 本章小结第124-126页
第六章 DMI 与 GPS/IMU 融合定位定姿实验分析第126-169页
  6.1 实验设计与实验环境第126-129页
  6.2 GPS/IMU 组合定位定姿实验分析第129-145页
    6.2.1 GPS /IMU 松组合定位定姿实验第129-139页
      6.2.1.1 通视条件较好时的 GPS/IMU 松组合定位精度第129-132页
      6.2.1.2 信号遮挡严重情况下的定位误差第132-134页
      6.2.1.3 高程变化剧烈情况下的定位精度第134-138页
      6.2.1.4 GPS/IMU 松组合实际工程作业精度第138-139页
    6.2.2 GPS/IMU 紧组合定位定姿实验分析第139-145页
      6.2.2.1 实验方法第139-140页
      6.2.2.2 方案 1 实验数据分析第140-144页
      6.2.2.3 方案 2 实验数据分析第144-145页
      6.2.2.4 紧组合定位定姿实验结论第145页
  6.3 可量测序列影像 DMI 定位定姿实验分析第145-150页
    6.3.1 序列 DMI 定位定姿误差累计实验第145-147页
    6.3.2 特征匹配点与序列 DMI 定位定姿误差关系第147-149页
    6.3.3 基于 DMI 的序贯递推定位定姿实验第149-150页
  6.4 基于 DMI 与 GPS/IMU 融合定位计算与分析第150-167页
    6.4.1 DMI 与 GPS/IMU 组合定位实验第150-156页
    6.4.2 DMI 与 GPS/IMU 组合定位定姿实验第156-162页
    6.4.3 基于加权整体最小二乘算法的 DMI 与 GPS/IMU 组合定位定姿实验第162-167页
  6.5 DMI 与 GPS /IMU 融合定位定姿应用模式分析第167-168页
  6.6 本章小结第168-169页
第七章 总结及展望第169-174页
  7.1 本文的主要贡献和创新点第169-171页
  7.2 进一步的工作及展望第171-174页
参考文献第174-184页
作者简历第184页

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