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多传感器组合导航系统信息融合技术研究
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多传感器组合导航系统信息融合技术研究
论文目录
 
第1章 绪论第13-31 页
　　1．1 研究背景及课题来源第13-14 页
　　1．2 组合导航系统的研究现状与发展第14-18 页
　　　　1．2．1 惯性技术的发展第14-15 页
　　　　1．2．2 组合导航技术数字化与信息化第15-16 页
　　　　1．2．3 组合导航技术数字化新进展第16-18 页
　　1．3 多传感器信息融合的基本原理与功能结构第18-25 页
　　　　1．3．1 信息融合的基本原理第18-19 页
　　　　1．3．2 多传感器系统的描述第19-21 页
　　　　1．3．3 信息融合系统的结构模型第21-25 页
　　1．4 组合导航系统的信息融合技术第25-29 页
　　　　1．4．1 卡尔曼滤波技术第26-27 页
　　　　1．4．2 联合卡尔曼滤波技术第27 页
　　　　1．4．3 自适应滤波技术第27-28 页
　　　　1．4．4 多模型滤波技术第28-29 页
　　1．5 论文的研究内容以及组织结构第29-31 页
第2章 各导航传感器的模型分析第31-45 页
　　2．1 前言第31 页
　　2．2 惯性导航系统第31-35 页
　　　　2．2．1 陀螺漂移的模型分析第31-33 页
　　　　2．2．2 加速度计的模型分析第33-35 页
　　2．3 全球定位系统第35-38 页
　　　　2．3．1 GPS定位的数学模型第36-37 页
　　　　2．3．2 GPS的数据处理方法第37-38 页
　　2．4 Doppler计程仪第38-40 页
　　2．5 INS/北斗双星组合导航系统的模型分析第40-44 页
　　　　2．5．1 北斗双星导航定位原理第40-43 页
　　　　2．5．2 INS/北斗双星组合系统的数学模型第43-44 页
　　2．6 本章小结第44-45 页
第3章 小波分析在各导航传感器中的应用研究第45-63 页
　　3．1 前言第45 页
　　3．2 小波理论与应用研究第45-51 页
　　　　3．2．1 正交小波的概念第46-48 页
　　　　3．2．2 信号的多尺度小波分解研究第48-50 页
　　　　3．2．3 基于小波分解的信号特征提取算法研究第50-51 页
　　3．3 ARMA模型参数辨识第51-54 页
　　　　3．3．1 模型结构的确定第51-52 页
　　　　3．3．2 AR模型的参数估计方法第52-53 页
　　　　3．3．3 ARMA模型的参数估计方法第53-54 页
　　3．4 小波分析在各导航传感器中的应用研究第54-62 页
　　　　3．4．1 陀螺仪的噪声分析第55-58 页
　　　　3．4．2 Doppler的噪声分析第58-59 页
　　　　3．4．3 北斗双星噪声分析第59-62 页
　　3．5 本章小结第62-63 页
第4章 组合导航系统中的卡尔曼滤波理论应用研究第63-93 页
　　4．1 前言第63-64 页
　　4．2 Kalman滤波技术研究第64-66 页
　　　　4．2．1 离散 Kalman滤波基本方程第64-65 页
　　　　4．2．2 稳态 Kalman滤波第65 页
　　　　4．2．3 滤波的似然函数研究第65-66 页
　　4．3 集中Kalman滤波模型第66-69 页
　　　　4．3．1 滤波模型的建立第66-69 页
　　4．4 联合 Kalman滤波模型第69-81 页
　　　　4．4．1 联邦滤波算法基础第69-71 页
　　　　4．4．2 滤波模型的结构第71-73 页
　　　　4．4．3 各子滤波器不相关时的融合算法研究第73-75 页
　　　　4．4．4 各子滤波器相关时的融合算法研究第75-80 页
　　　　4．4．5 信息合成研究第80-81 页
　　4．5 联合滤波模型算法数据融合的研究第81-84 页
　　4．6 自适应滤波第84-92 页
　　　　4．6．1 Sage-Huas自适应滤波算法研究第85-86 页
　　　　4．6．2 基于 VOGL-BP网络的自适应卡尔曼滤波器设计第86-91 页
　　　　4．6．3 BP网自适应卡尔曼滤波器的结构研究第91-92 页
　　4．7 本章小结第92-93 页
第5章 多模型估计理论在组合导航系统中的应用研究第93-103 页
　　5．1 前言第93 页
　　5．2 多模型估计基本原理第93-95 页
　　5．3 多模型自适应估计第95-98 页
　　　　5．3．1 多模型自适应卡尔曼滤波器结构设计第95-96 页
　　　　5．3．2 基于多模型自适应卡尔曼滤波器方程应用研究第96-97 页
　　　　5．3．3 假设检验算法第97-98 页
　　5．4 交互式多模型算法第98-103 页
　　　　5．4．1 交互式多模型算法框图设计第98-100 页
　　　　5．4．2 基于交互式多模型卡尔曼滤波器方程应用研究第100-103 页
　　5．5 本章小结第103 页
第6章 各滤波模型在组合导航系统中的仿真研究第103-136 页
　　6．1 前言第103-104 页
　　6．2 INS/Doppler组合导航系统第104-110 页
　　　　6．2．1 Doppler系统观测的确定第104-106 页
　　　　6．2．2 Doppler系统方程的列写第106-107 页
　　　　6．2．3 INS/Doppler组合导航系统观测方程第107-108 页
　　　　6．2．4 INS/Doppler的仿真分析第108-110 页
　　6．3 伪距 GPS/INS组合导航系统的多模型自适应卡尔曼滤波器设计第110-115 页
　　　　6．3．1 多模型自适应卡尔曼滤波器结构第110-113 页
　　　　6．3．2 动态模型集的建立第113 页
　　　　6．3．3 系统仿真与分析第113-115 页
　　6．4 ESGM/INS系统多模型滤波器设计第115-134 页
　　　　6．4．1 滤波器模型第116-118 页
　　　　6．4．2 模型集的建立第118 页
　　　　6．4．3 多模型自适应卡尔曼滤波器设计第118-119 页
　　　　6．4．4 交互式多模型卡尔曼滤波器设计第119-120 页
　　　　6．4．5 仿真结果与分析第120-134 页
　　6．5 本章小结第134-136 页
结论第136-138 页
参考文献第138-150 页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第150-151 页
致谢第151页

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