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摘 要
Abstract
第1章 绪 论
1.1 课题研究的背景及意义
1.2 惯性导航系统概述
1.3 捷联系统标定方法的研究现状
1.3.1 静态误差模型
1.3.2 动态误差模型
1.3.3 系统级标定方法概述
1.4 最优化方法的研究现状
1.4.1 最优化问题概述
1.4.2 确定性搜索算法概述
1.4.3 随机搜索算法概述
1.4.4 大规模优化概述
1.5课题的主要研究内容与具体安排
第2章 IMU角动态试验的辨识模型方程
2.1数学描述
2.1.1 坐标系定义
2.1.2 向量和矩阵描述
2.2 转台特性分析
2.3 惯性仪表的误差模型
2.3.1 陀螺仪误差
2.3.2 加速度计误差
2.4 系统完整误差模型
2.5 基于卡尔曼滤波的辨识模型方程
2.6 本章小结
第3章 IMU角动态试验设计分析
3.1 陀螺仪误差模型的简化
3.1.1环形激光陀螺IMU的动态误差模型
3.1.2微机械陀螺IMU的动态误差模型
3.3 目标函数与约束条件
3.3.1 卡尔曼滤波器的参数设定
3.3.2 带物理约束的目标函数
3.3.3 数值计算方法
3.4 本章小结
第4章 基于RSSA和NCG的联合优化方法
4.1 基于梯度的优化方法
4.2 非线性共轭梯度法(NCG)
4.2.1 PRP共轭梯度算法
4.2.2 不精确线搜索准则求取步长
4.3 基于RSSA和NCG的联合优化方法
4.3.1 减空间搜索法(RSSA)
4.3.2 联合优化方法
4.4 仿真分析
4.4.1 减空间搜索算法求取最优轨迹
4.4.2 联合优化方法求取最优轨迹
4.5 本章小结
结 论
参考文献
哈尔滨工业大学学位论文原创性声明及使用授权说明
致 谢
