基于因子图的多传感器信息融合导航算法研究

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摘 要

第1章 绪 论

1.2 国内外研究现状

1.2.1 无人机导航技术研究现状

1.2.2 多传感器信息融合算法研究现状

1.2.3 因子图模型理论研究现状

1.3 本文主要研究内容与章节安排

第2章 因子图模型理论

2.1 引言

2.2 概率问题

2.3 因子图模型

2.4 消息传递算法

2.4.1 和—积算法

2.4.2 最大值—积算法

2.4.3 箭头及消息表示

2.5 本章小结

3.1 引言

3.2 无人机组合导航系统多传感器信息融合

3.3 卡尔曼滤波

3.4 多传感器信息融合误差模型

3.5 状态方程及量测方程

3.5.1 状态方程

3.5.2 量测方程

3.7 卡尔曼平滑算法

3.7.1 TFS 滤波算法原理

3.7.2 自调整区间RTS 滤波算法原理

3.8 本章小结

第4章 基于因子图的组合导航系统信息融合算法设计

4.1 引言

4 .2 线性状态空间模型在因子图中的表示

4.3 线性状态空间模型中的高斯消息传递

4.4 组合导航系统信息融合因子图框架结构

4.5 组合导航系统信息融合算法设计流程

4.6 仿真分析

4.7 本章小结

5.1 引言

5.2 抗差估计技术

5.2.1 异常观测检测

5.2.2 自适应观测协方差

5.3 改进因子图算法

5.4 仿真分析

5.5 本章小结

参考文献

致谢