多傳感器信息融合導航技術

第1章 緒論
1．1 導航技術簡介
1．1．1 導航的概念
1．1．2 導航的分類
1．1．3 導航技術的起源與歷程
1．1．4 導航技術的應用
1．1．5 導航技術的發(fā)展趨勢
1．2 信息融合技術簡介
1．2．1 信息融合技術的概念
1．2．2 信息融合技術的起源與歷程
1．2．3 信息融合技術的應用
1．2．4 信息融合系統(tǒng)的發(fā)展趨勢
第2章 大地測量學基礎、常用坐標系和導航參數(shù)描述
2．1 大地測量學基礎
2．1．1 地球的形狀
2．1．2 地球參考橢球的曲率半徑
2．1．3 地球的重力模型
2．1．4 時間系統(tǒng)
2．2 常用坐標系
2．2．1 地心慣性坐標系
2．2．2 地心地固坐標系
2．2．3 當?shù)氐乩碜鴺讼?br />2．2．4 站心坐標系
2．2．5 其他坐標系
2．3 坐標系之間的關系及變換方法
2．3．1 方向余弦法
2．3．2 歐拉角法
2．3．3 四元數(shù)法
2．3．4 等效旋轉矢量法
2．4 常用坐標系之間的轉換
2．4．1 慣性坐標系與地心地固坐標系間的轉換
2．4．2 地心地固坐標系與當?shù)氐乩碜鴺讼甸g的轉換
2．4．3 慣性坐標系與當?shù)氐乩碜鴺讼甸g的轉換
2．4．4 當?shù)氐乩碜鴺讼蹬c載體坐標系間的轉換
2．4．5 地心地固坐標系與大地坐標系間的轉換
2．4．6 游動方位坐標系與當?shù)氐乩碜鴺讼甸g的轉換
第3章 多傳感器信息融合的基本理論
3．1 信息融合的基本原理
3．2 信息融合的功能級別
3．3 信息融合系統(tǒng)的模型
3．3．1 多傳感器系統(tǒng)的描述
3．3．2 信息融合系統(tǒng)的結構模型
3．3．3 導航系統(tǒng)與信息融合之間的關系
3．4 最優(yōu)估計基本理論
3．4．1 最小二乘估計
3．4．2 最小方差估計
3．4．3 線性最小方差估計
3．4．4 其他估計方法
3．4．5 各種最優(yōu)估計的比較
第4章 卡爾曼濾波的基本原理與方法
4．1 卡爾曼濾波概述
4．1．1 卡爾曼濾波的背景與特點
4．1．2 卡爾曼濾波的發(fā)展
4．2 線性離散型卡爾曼濾波
4．2．1 離散卡爾曼濾波數(shù)學模型
4．2．2 離散卡爾曼濾波方程及分析
4．3 線性連續(xù)型卡爾曼濾波
4．3．1 連續(xù)型卡爾曼濾波數(shù)學模型
4．3．2 連續(xù)型卡爾曼濾波方程及分析
4．3．3 動力學方程為連續(xù)微分方程時的離散化
4．4 基于卡爾曼濾波的彈道測量與辨識
4．5 卡爾曼濾波的穩(wěn)定性
4．5．1 線性系統(tǒng)的穩(wěn)定性判據(jù)
4．5．2 卡爾曼濾波的穩(wěn)定性
4．6 非線性系統(tǒng)卡爾曼濾波
4．6．1 按標稱狀態(tài)線性化的卡爾曼濾波方程
4．6．2 擴展卡爾曼濾波
4．7 聯(lián)邦濾波
4．7．1 各子濾波器不相關時的融合算法
4．7．2 各子濾波器相關時的融合算法
4．7．3 聯(lián)邦濾波器的結構
4．8 其他濾波技術
4．8．1 自適應卡爾曼濾波
4．8．2 無跡卡爾曼濾波
4．8．3 粒子濾波
第5章 常用慣性導航傳感器
5．1 陀螺儀
5．1．1 常規(guī)機械式陀螺儀
5．1．2 振動陀螺儀
5．1．3 光學陀螺儀
5．1．4 新型陀螺儀
5．2 加速度計
5．2．1 加速度計測量模型及比力測量原理
5．2．2 力平衡擺式加速度計
5．2．3 振動加速度計
5．2．4 光纖加速度計
5．2．5 角加速度計
5．3 測試、標定與誤差補償
5．3．1 概述
5．3．2 陀螺儀試驗
5．3．3 加速度計試驗
5．3．4 陀螺儀誤差補償
5．3．5 加速度計誤差補償
第6章 捷聯(lián)式慣性導航系統(tǒng)的基本原理與方法
6．1 三維捷聯(lián)式導航系統(tǒng)基本分析
6．1．1 相對于慣性坐標系的導航
6．1．2 相對于地心地固坐標系的導航
6．1．3 導航坐標系的選擇
6．1．4 加速度計測量值的分解
6．2 捷聯(lián)式慣性導航系統(tǒng)機械編排
6．2．1 慣性坐標系機械編排
6．2．2 地心地固坐標系機械編排
6．2．3 當?shù)氐乩碜鴺讼禉C械編排
6．3 捷聯(lián)式慣性導航系統(tǒng)更新算法
6．3．1 姿態(tài)更新算法
6．3．2 速度更新算法
6．3．3 位置更新算法
6．4 捷聯(lián)式慣性導航系統(tǒng)的誤差模型
6．4．1 姿態(tài)誤差方程
6．4．2 速度誤差方程
6．4．3 位置誤差方程
6．4．4 捷聯(lián)式慣性導航系統(tǒng)誤差傳播特性
6．5 捷聯(lián)式慣性導航系統(tǒng)的初始對準
6．5．1 捷聯(lián)式慣性導航系統(tǒng)的自主對準
6．5．2 捷聯(lián)式慣性導航系統(tǒng)的傳遞對準
6．6 捷聯(lián)式慣性導航系統(tǒng)的數(shù)據(jù)模擬與仿真驗證
6．6．1 陀螺儀數(shù)據(jù)模擬
6．6．2 加速度計數(shù)據(jù)模擬
6．6．3 慣導解算流程
第7章 衛(wèi)星導航的基本原理與方法
7．1 無線電導航基本原理
7．1．1 無線電導航的分類
7．1．2 無線電導航的定位原理
7．2 衛(wèi)星導航基礎
7．2．1 GPS的組成
7．2．2 GPS提供的服務和限制
7．2．3 GPS性能指標
7．3 衛(wèi)星定位原理與精度分析
7．3．1 GPS衛(wèi)星軌道理論
7．3．2 偽距定位原理
7．3．3 GPS測量誤差
7．3．4 北斗衛(wèi)星導航系統(tǒng)簡介
7．4 GPS衛(wèi)星信號及其導航電文
7．4．1 GPS衛(wèi)星信號結構
7．4．2 信號的調制
7．5 GPS衛(wèi)星信號的捕獲與跟蹤
7．5．1 GPS接收機概述
7．5．2 信號的捕獲
7．5．3 信號標量跟蹤原理
7．5．4 高動態(tài)衛(wèi)星信號矢量跟蹤原理
7．5．5 導航電文解調和偽距求取
7．6 無線電信標導航技術
7．6．1 衛(wèi)星導航技術存在的問題
7．6．2 無線電信標導航技術的發(fā)展
第8章 視覺導航方法概述
8．1 視覺導航技術的概念
8．2 視覺導航技術的起源與歷程
8．2．1 概述
8．2．2 圖像預處理技術的發(fā)展
8．2．3 特征提取和匹配技術的發(fā)展
8．3 視覺導航的主要技術和方法
8．3．1 常見的視覺導航方法及原理介紹
8．3．2 基于視覺的姿態(tài)提取技術
8．3．3 基于視覺的載體定位技術
8．3．4 基于視覺的速度測量技術
8．4 視覺導航技術的應用
8．4．1 概述
8．4．2 視覺導航技術應用舉例
8．5 視覺導航技術的發(fā)展趨勢
第9章 組合導航的基本原理與方法
9．1 組合導航系統(tǒng)概述
9．2 卡爾曼濾波組合與校正方式
9．2．1 組合方式
9．2．2 校正方式
9．3 GPS／INS組合導航系統(tǒng)涉及的部分問題
9．3．1 差分GPS
9．3．2 載波相位定位與GPS姿態(tài)
9．3．3 大失準角誤差
9．3．4 IMtJ誤差建模
9．4 卡爾曼濾波器在GPS／INS組合導航上的應用
9．4．1 狀態(tài)選擇
9．4．2 松組合
9．4．3 緊組合
9．4．4 其他濾波方法在組合導航中的應用
參考文獻