主要符号说明
第1章 绪 论
1.1 课题背景及研究的目的和意义
1.2 惯性导航及车载组合导航技术的发展研究
1.2.1 惯性导航系统
1.2.2 基于SINS的车载组合导航技术
1.3 捷联惯导系统初始对准关键技术
1.3.1 系统误差模型
1.3.2 可观测性分析方法
1.3.3 初始对准方法
1.3.4 基于惯性系的动基座对准研究
1.4 非线性滤波理论的发展及在导航中的应用
1.4.1 非线性滤波理论的发展
1.4.2 非线性滤波理论在导航中的应用
1.5 本文的主要研究内容
第2章 车载SINS/里程计系统误差模型
2.1 引言
2.2 捷联惯导系统及误差方程
2.2.1 常用坐标系的定义
2.2.2 小失准角SINS误差方程
2.2.3 大失准角SINS误差方程
2.3 里程计/陀螺仪航位推算算法
2.3.1 里程计刻度系数误差模型
2.3.2 SINS安装误差角误差模型
2.3.3 航位推算算法
2.4 航位推算误差方程
2.4.1 小失准角DR误差方程
2.4.2 大失准角DR误差方程
2.5 杆臂效应建模及高精度组合导航算法
2.5.1 里程计测量模型
2.5.2 高精度航位推算算法
2.5.3 仿真分析
2.6 本章小结
第3章 SINS/里程计系统可观测性分析
3.1 引言
3.2 可观测性分析理论和方法
3.2.1 PWCS可观测性理论
3.2.2 SVD可观测度分析方法
3.3 全局可观测性分析
3.3.1 系统描述
3.3.2 IMU已标定模式
3.3.3 IMU未标定模式
3.4.1 仿真条件
3.4.2 仿真结果及分析
3.5 本章小结
第4章 基于最优估计的动基座初始对准算法
4.1 引言
4.2 基于惯性系的晃动基座粗对准算法
4.3.1 里程计相关误差参数标定
4.3.2 最优估计初始对准数值算法
4.4 姿态和参数最优估计算法
4.5.1 仿真条件
4.5.2 自标定仿真
4.5.3 常规路径下初始对准仿真
4.5.4 姿态震荡路径OBA与EKF对比仿真
4.6 实验分析
4.7 本章小结
第5章 基于ACKF/KF的动基座初始对准算法
5.1 引言
5.2容积卡尔曼滤波
5.2.1 高斯域内的贝叶斯滤波
5.2.2 容积卡尔曼滤波原理
5.2.3 CKF滤波算法
5.3 Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法
5.4 ACKF/KF算法
5.5 仿真分析
5.5.1 大方位失准角初始对准方程
5.5.2 仿真条件
5.5.3 测量噪声未知情况下的仿真结果及分析
5.5.4 测量噪声突变情况下的仿真结果及分析
5.6 本章小结
结论
附录
附录A
附录B
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果
声明
致谢
个人简历
