組合導(dǎo)航原理與技術(shù)

前言
第1章導(dǎo)航技術(shù)概論
1.1概述
1.1.1導(dǎo)航、制導(dǎo)與控制
1.1.2導(dǎo)航技術(shù)的起源與發(fā)展
1.2幾種典型的導(dǎo)航系統(tǒng)
1.2.1無(wú)線(xiàn)電導(dǎo)航技術(shù)
1.2.2伏爾導(dǎo)航系統(tǒng)
1.2.3多普勒導(dǎo)航系統(tǒng)
1.2.4塔康導(dǎo)航系統(tǒng)
1.2.5羅蘭導(dǎo)航系統(tǒng)
1.2.6衛(wèi)星導(dǎo)航
1.2.7慣性導(dǎo)航系統(tǒng)
1.2.8天文導(dǎo)航系統(tǒng)
1.3導(dǎo)航技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)
1.3.1現(xiàn)代軍事作戰(zhàn)對(duì)導(dǎo)航的要求及其發(fā)展
1.3.221世紀(jì)導(dǎo)航技術(shù)發(fā)展的主要趨勢(shì)
1.4本章小結(jié)
思考題
第2章組合導(dǎo)航的基本概念
2.1慣性導(dǎo)航與組合導(dǎo)航
2.2基本的組合導(dǎo)航系統(tǒng)
2.3組合導(dǎo)航的基本要求
2.4組合導(dǎo)航的主要研究?jī)?nèi)容
2.5本章小結(jié)
思考題
第3章組合導(dǎo)航的基本構(gòu)成與工作模式
3.1組合導(dǎo)航系統(tǒng)的基本構(gòu)成
3.2組合導(dǎo)航系統(tǒng)的工作模式
3.3組合導(dǎo)航系統(tǒng)導(dǎo)航狀態(tài)估計(jì)方法
3.3.1直接法
3.3.2間接法
3.4組合導(dǎo)航系統(tǒng)容錯(cuò)方案
3.5組合導(dǎo)航系統(tǒng)的誤差修正
3.6本章小結(jié)
思考題
第4章導(dǎo)航系統(tǒng)誤差分析與建模方法
4.1慣性導(dǎo)航系統(tǒng)基本原理
4.1.1陀螺儀
4.1.2速率陀螺儀
4.1.3加速度計(jì)
4.1.4平臺(tái)式慣性導(dǎo)航
4.1.5捷聯(lián)式慣性導(dǎo)航
4.2慣性導(dǎo)航系統(tǒng)誤差分析
4.2.1陀螺儀的漂移
4.2.2加速度計(jì)誤差
4.2.3解析式陀螺穩(wěn)定平臺(tái)誤差傳遞與誤差模型
4.2.4當(dāng)?shù)厮绞綉T性平臺(tái)誤差模型
4.3衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)誤差分析
4.3.1GPS系統(tǒng)
4.3.2G1ONASS系統(tǒng)
4.3.3伽利略導(dǎo)航系統(tǒng)
4.3.4北斗導(dǎo)航系統(tǒng)
4.3.5衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)誤差分析
4.3.6衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)誤差模型
4.4天文導(dǎo)航系統(tǒng)誤差分析
4.4.1天文導(dǎo)航系統(tǒng)對(duì)慣性基準(zhǔn)誤差的觀測(cè)
4.4.2天文導(dǎo)航系統(tǒng)的誤差分析與誤差模式
4.5本章小結(jié)
思考題
第5章組合導(dǎo)航系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)方法
5.1多傳感器信息融合概述
5.1.1信息融合的基本概念
5.1.2信息融合的特點(diǎn)
5.1.3信息融合的模型與層次
5.1.4信息融合的基本方法
5.1.5信息融合研究的主要方向
5.2導(dǎo)航數(shù)據(jù)預(yù)處理
5.2.1野值處理
5.2.2信息同步
5.3坐標(biāo)統(tǒng)一
5.3.1坐標(biāo)系的方向余弦矩陣及矢量導(dǎo)數(shù)的關(guān)系
5.3.2慣性坐標(biāo)系
5.3.3非慣性坐標(biāo)系
5.4卡爾曼濾波
5.4.1卡爾曼濾波基本方程
5.4.2卡爾曼濾波的工程應(yīng)用方法
5.5本章小結(jié)
思考題
第6章組合導(dǎo)航系統(tǒng)濾波器設(shè)計(jì)
6.1集中卡爾曼濾波
6.2聯(lián)邦卡爾曼濾波
6.2.1分散濾波
6.2.2聯(lián)邦濾波及其算法
6.2.3異質(zhì)多傳感器系統(tǒng)的聯(lián)邦濾波結(jié)構(gòu)
6.3自適應(yīng)卡爾曼濾波
6.3.1噪聲有限記憶在線(xiàn)計(jì)算自適應(yīng)濾波方法
6.3.2漸消記憶自適應(yīng)濾波方法
6.3.3卡爾曼濾波的平方根分解計(jì)算
6.3.4聯(lián)邦卡爾曼濾波的信息因子自適應(yīng)分配
6.4本章小結(jié)
思考題
第7章組合導(dǎo)航系統(tǒng)降價(jià)設(shè)計(jì)
7.1狀態(tài)刪除法
7.2卡爾曼濾波的集結(jié)降階設(shè)計(jì)
7.3卡爾曼濾波的奇異攝動(dòng)降階
7.4稀疏矩陣運(yùn)算
7.5本章小結(jié)
思考題
第8章組合導(dǎo)航系統(tǒng)信息同步
8.1主濾波器與各子濾波器輸出信息的同步
8.2子濾波器中觀測(cè)信息的同步
8.2.1濾波周期小于觀測(cè)周期時(shí)的濾波
8.2.2濾波周期大于觀測(cè)周期時(shí)的濾波
8.2.3濾波時(shí)刻與觀測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)刻不重合情況下的濾波
8.3子濾波器觀測(cè)信息同步處理的濾波算法
8.4本章小結(jié)
思考題
第9章組合導(dǎo)航系統(tǒng)容錯(cuò)濾波設(shè)計(jì)
9.1卡爾曼濾波器的容錯(cuò)性能
9.2組合導(dǎo)航系統(tǒng)突變型故障容錯(cuò)濾波研究
9.2.1突變型故障有限記憶在線(xiàn)預(yù)測(cè)濾波器殘差校驗(yàn)
9.2.2突變型故障被檢測(cè)出情況下的聯(lián)邦濾波算法
9.3組合導(dǎo)航系統(tǒng)漸變型故障容錯(cuò)濾波
9.3.1子濾波器的觀測(cè)品質(zhì)
9.3.2觀測(cè)品質(zhì)的模糊評(píng)估方法
9.3.3基于觀測(cè)品質(zhì)的漸變故障容錯(cuò)濾波
9.4聯(lián)邦濾波器容錯(cuò)濾波的仿真方法
9.5本章小結(jié)
思考題
第10章組合導(dǎo)航系統(tǒng)的車(chē)載試驗(yàn)方法
10.1車(chē)載組合導(dǎo)航試驗(yàn)系統(tǒng)
10.1.1車(chē)載組合導(dǎo)航試驗(yàn)系統(tǒng)的組成
10.1.2卡載組合導(dǎo)航系統(tǒng)工作流程
10.2車(chē)載組合導(dǎo)航系統(tǒng)試驗(yàn)及數(shù)據(jù)處理
10.2.1車(chē)載試驗(yàn)準(zhǔn)備與實(shí)施
1O.2.2車(chē)載試驗(yàn)的慣性平臺(tái)定位算法
10.2.3車(chē)載試驗(yàn)中慣性系統(tǒng)姿態(tài)角的提取
10.2.4導(dǎo)航信號(hào)的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換
10.2.5導(dǎo)航信號(hào)的野值剔除
10.3車(chē)載組合導(dǎo)航系統(tǒng)試驗(yàn)結(jié)果與分析
10.4本章小結(jié)
思考題
參考文獻(xiàn)