声明
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 论文主要研究内容及结构
1.3.1 主要研究内容
1.3.2 论文组织结构
2 无缝组合导航系统建模与误差分析
2.1 组合导航系统基本框架
2.2 GPS/INS导航系统建模
2.2.1 姿态误差模型
2.2.2 速度误差模型
2.2.3 位置误差模型
2.2.4 组合导航系统模型整理
2.3 组合导航系统误差源分析
2.3.1 卫导子系统误差分析
2.3.2 惯导子系统误差分析
2.3.3 数据融合方法误差分析
2.3.4 误差源整理
2.4 小结
3 基于模糊间隔阈值的EMD陀螺消噪方法
3.1 EMD信号分解方法
3.2 IMF的分类方法
3.3 模糊阈值消噪方法
3.4 小结
4 基于自适应互补滤波的姿态估计方法
4.1 姿态更新原理
4.2 互补滤波观测器
4.3 自适应互补滤波观测器
4.4 小结
5 基于改进径向基神经网络的系统误差抑制方法
5.1 自适应卡尔曼滤波算法
5.2 改进的RBF神经网络算法
5.2.1 RBF神经网络基本原理
5.2.2 自适应量子粒子群算法
5.2.3 改进的RBF神经网络
5.3 GPS/INS组合导航系统融合方案
5.3.1 神经网络训练模型
5.3.2 系统训练部分
5.3.3 系统预测部分
5.4 小结
6 仿真、测试与分析
6.1 陀螺消噪方法验证
6.1.1 仿真信号消噪方法验证
6.1.2 转台陀螺仪消噪测试
6.1.3 Allan方差分析
6.2 自适应互补滤波姿态估计方法验证
6.2.1 转台姿态估计实验
6.2.2 车载环境姿态估计实验
6.3 基于改进径向基神经网络的系统误差抑制方法验证
6.3.1 实验设备与条件
6.3.2 不同算法对比分析结果
6.3.3 RBF训练模型对比
6.4 小结
结论
致谢
参考文献
攻读学位期间的研究成果
