文摘
英文文摘
第一章绪论
1.1课题的提出
1.2本文的工作目的和研究内容
第二章数据融合技术概论
2.1数据融合的定义
2.2数据融合的目的和作用
2.3数据融合的功能
2.4数据融合的实现
2.4.1数据融合的算法
2.4.2融合的处理流程
2.4.3人在该环中的作用
2.5数据融合的现状
第三章组合导航系统的分散估计方法
3.1分散化滤波方法
3.1.1Surely Locally Unbiased(SLU)方法
3.1.2The Sequentially Partitioned Algorithm(SPA)
3.1.3Hassan的最优滤波方法
3.1.4测量空间的分散处理方法
3.2自适应卡尔曼滤波
3.3分散自适应滤波
第四章INS/GPS/TAN组合导航系统
4.1惯性测量基准误差分析
4.2 GPS对惯性导航系统的辅助
4.2.1惯性/GPS组合的必要性
4.2.2惯性/GPS组合方案
4.2.3惯性/GPS组合需要解决的主要关键技术
4.2.4 SINS/GPS组合导航系统仿真以及与纯惯导的比较
4.3地形辅助惯性导航系统
4.3.1地形辅助导航系统的系统原理
4.3.2系统的数学模型
4.3.3地形随机线性化
4.3.4模拟地形的统计特性和产生方法
4.3.5SITAN仿真以及与纯惯导的比较
第五章SINS/GPS/TAN组合导航系统
5.1组合导航系统的结构
5.2联合滤波
5.3容错性数据融合滤波方法
5.3.1容错信息融合滤波
5.3.2容错数据融合方法在SINS/GPS/TAN组合导航系统中的应用
5.4集模式分散滤波方法
5.4.1联合滤波方法
5.4.2集模式分散滤波
5.4.3加权因子的确定
5.4.4集模式分散滤波的仿真和结论
5.5容错自适应分散滤波
5.5.1引言
5.5.2对联合滤波方法的改进
5.5.3 SINS/GPS/TAN组合导航系统以及仿真条件
5.5.4仿真结果及比较
5.5.5结论
5.6自适应卡尔曼滤波
5.6.1自适应卡尔曼滤波
5.6.2自适应滤波在SINS/GPS/TAN组合导航系统中的应用
5.6.3仿真条件及结论
5.7组合导航系统的故障检测、隔离和系统重构
5.7.1组合导航系统的故障原因
5.7.2组合导航系统故障判定准则
5.7.3组合导航多传感器系统的故障检测和隔离
5.8导航源的管理
第六章组合导航系统的基于知识的方法
6.1智能组合导航系统
6.2智能组合导航系统的框架
6.2.1系统管理
6.2.2决策辅助
6.2.3智能导航系统的实现
6.3组合导航系统的智能滤波技术
6.4多导航系统的智能故障检测和隔离
6.5多导航系统的智能管理
6.6智能组合导航系统的展望
第七章结束语
致谢
攻读硕士学位期间发表和录用的学术论文
参考文献
