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SINS/GPS组合测量中的捷联算法与组合滤波技术研究
 
     论文目录
 
摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第12-24页
    1.1 研究背景、目的与意义第12-13页
    1.2 相关领域研究概述第13-20页
        1.2.1 捷联惯性导航简介第13-15页
        1.2.2 捷联惯性导航算法第15-18页
        1.2.3 SINS/GPS组合导航信息融合第18-20页
    1.3 论文的主要内容与贡献第20-24页
        1.3.1 论文的主要内容第20-22页
        1.3.2 论文的主要创新点与贡献第22-24页
第二章 SINS/GPS组合系统基本原理与框架第24-46页
    2.1 坐标系定义第24-25页
    2.2 常用坐标变换第25-26页
    2.3 SINS的基本框架第26-40页
        2.3.1 SINS姿态解算原理与框架第27-34页
        2.3.2 SINS速度解算框架第34-36页
        2.3.3 SINS位置解算框架第36-40页
    2.4 GPS码测量模型第40-43页
    2.5 SINS/PS组合测量的基本模式第43-44页
    2.6 本章小结第44-46页
第三章 SINS姿态算法的优化设计第46-106页
    3.1 引言第46页
    3.2 基于角增量输入的姿态解算圆锥效应补偿第46-66页
        3.2.1 圆锥环境下的圆锥效应补偿优化第46-53页
        3.2.2 振动环境下的圆锥效应补偿优化第53-54页
        3.2.3 复杂环境下的圆锥效应补偿优化第54-64页
        3.2.4 复杂环境下的圆锥算法性能评价模型第64-66页
    3.3 基于角速率输入的姿态解算圆锥效应补偿第66-76页
        3.3.1 圆锥环境下的圆锥效应补偿优化第66-73页
        3.3.2 振动环境下的圆锥效应补偿优化第73-74页
        3.3.3 复杂环境下的算法性能评价模型第74-76页
    3.4 姿态算法性能分析与仿真验证第76-95页
        3.4.1 角增量输入的圆锥算法性能分析第76-82页
        3.4.2 角增量输入的姿态圆锥算法仿真第82-89页
        3.4.3 角速率输入的圆锥算法性能分析第89-92页
        3.4.4 角速率输入的姿态圆锥算法仿真第92-95页
    3.5 角振动和角机动实验第95-103页
    3.6 本章小结第103-106页
第四章 SINS速度、位置算法的优化设计第106-130页
    4.1 引言第106页
    4.2 速度解算划桨效应补偿第106-109页
        4.2.1 圆锥算法至划桨算法的等价转换第106-107页
        4.2.2 压缩划桨补偿算法第107页
        4.2.3 非压缩划桨补偿算法第107-108页
        4.2.4 约束划桨补偿算法第108-109页
        4.2.5 半压缩划桨补偿算法第109页
    4.3 位置解算旋转效应和涡卷效应补偿第109-124页
        4.3.1 划桨条件下旋转和涡卷效应补偿残余第110-115页
        4.3.2 机动条件下旋转和涡卷效应补偿残余第115-117页
        4.3.3 压缩旋转和涡卷效应补偿算法第117-119页
        4.3.4 非压缩旋转和涡卷效应补偿算法第119-120页
        4.3.5 约束旋转和涡卷效应补偿算法第120-122页
        4.3.6 复杂环境下的旋转和涡卷算法性能评价模型第122-124页
    4.4 算法性能分析与仿真验证第124-129页
        4.4.1 旋转和涡卷补偿算法性能分析第124-127页
        4.4.2 旋转和涡卷补偿算法仿真第127-129页
    4.5 本章小结第129-130页
第五章 SINS/GPS组合系统的误差分析与建模第130-152页
    5.1 引言第130页
    5.2 SINS误差模型第130-146页
        5.2.1 非线性姿态误差方程第130-137页
        5.2.2 非线性速度误差方程第137-144页
        5.2.3 非线性位置误差方程第144-146页
    5.3 GPS信号测量误差模型第146-147页
    5.4 SINS/GPS组合导航系统模型第147-151页
        5.4.1 系统状态方程第147-148页
        5.4.2 系统量测方程第148-151页
    5.5 本章小结第151-152页
第六章 基于IMM的组合系统数据融合技术研究第152-182页
    6.1 扩展卡尔曼滤波器第152-153页
    6.2 Sage-Husa滤波器第153-155页
    6.3 强跟踪滤波器第155-156页
    6.4 IMM的基本原理第156-159页
    6.5 SINS/GPS紧组合IMM-AKF滤波融合第159-166页
        6.5.1 SINS/GPS紧组合系统状态方程第159-162页
        6.5.2 SINS/GPS紧组合量测方程第162-164页
        6.5.3 IMM-AKF滤波融合算法设计第164-166页
    6.6 SINS/GPS紧组合IMM-AKF滤波融合算法仿真第166-179页
    6.7 本章小结第179-182页
第七章 总结与展望第182-184页
    7.1 论文总结第182-183页
    7.2 研究展望第183-184页
致谢第184-186页
参考文献第186-196页
攻读博士学位期间取得的科研成果第196-197页

 
 
论文编号BS3405137,这篇论文共197
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