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捷聯(lián)慣導(dǎo)算法與組合導(dǎo)航原理

捷聯(lián)慣導(dǎo)算法與組合導(dǎo)航原理

出版社：西北工業(yè)大學(xué)出版社出版時間：2018-01-01
開本： 16開 頁數(shù)： 298
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捷聯(lián)慣導(dǎo)算法與組合導(dǎo)航原理 版權(quán)信息

捷聯(lián)慣導(dǎo)算法與組合導(dǎo)航原理 內(nèi)容簡介

本書是作者在總結(jié)多年研究生“卡爾曼濾波與組合導(dǎo)航原理”課程的教學(xué)經(jīng)驗，吸收十余年從事慣性導(dǎo)航與組合導(dǎo)航技術(shù)研究的科研成果，以及參閱國內(nèi)外眾多文獻資料的基礎(chǔ)上編寫而成的，注重基礎(chǔ)理論與工程實踐相結(jié)合，實用性與可操作性強。全書共8章，主要包括捷聯(lián)慣導(dǎo)算法及其誤差分析、地球重力場基礎(chǔ)、卡爾曼濾波基本原理、初始對準(zhǔn)與組合導(dǎo)航技術(shù)、捷聯(lián)慣導(dǎo)與組合導(dǎo)航仿真等內(nèi)容。書中附有豐富的MATLAB仿真程序可供讀者參考，還有練習(xí)題可供讀者拓展學(xué)習(xí)或練習(xí)使用。 本書可作為高等學(xué)校導(dǎo)航制導(dǎo)與控制、儀器儀表及相關(guān)專業(yè)的高年級本科生、研究生的教學(xué)用書和參考書，也可供從事相關(guān)專業(yè)的科研和工程技術(shù)人員閱讀參考。

捷聯(lián)慣導(dǎo)算法與組合導(dǎo)航原理 目錄

第1章 概述
1.1 捷聯(lián)慣導(dǎo)算法簡介
1.2 Kalman濾波與組合導(dǎo)航原理簡介
第2章 捷聯(lián)慣導(dǎo)姿態(tài)解算基礎(chǔ)
2.1 反對稱陣及其矩陣指數(shù)函數(shù)
2.1.1 反對稱陣
2.1.2 反對稱陣的矩陣指數(shù)函數(shù)
2.2 方向余弦陣與等效旋轉(zhuǎn)矢量
2.2.1 方向余弦陣
2.2.2 等效旋轉(zhuǎn)矢量
2.3 方向余弦陣微分方程及其求解
2.3.1 方向余弦陣微分方程
2.3.2 方向余弦陣微分方程的求解
2.4 姿態(tài)更新的四元數(shù)表示
2.4.1 四元數(shù)的基本概念
2.4.2 四元數(shù)微分方程
2.4.3 四元數(shù)微分方程的求解
2.5 等效旋轉(zhuǎn)矢量微分方程及其泰勒級數(shù)解
2.5.1 等效旋轉(zhuǎn)矢量微分方程
2.5.2 等效旋轉(zhuǎn)矢量微分方程的泰勒級數(shù)解
2.6 圓錐運動條件下的等效旋轉(zhuǎn)矢量算法
2.6.1 圓錐運動的描述
2.6.2 圓錐誤差補償多子樣算法
2.7 多項式角運動條件下的等效旋轉(zhuǎn)矢量精確數(shù)值解
2.7.1 角運動的多項式描述
2.7.2 等效旋轉(zhuǎn)矢量的迭代求解
第3章 地球形狀與重力場基礎(chǔ)
3.1 地球的形狀描述
3.1.1 地球旋轉(zhuǎn)橢球體的基本概念
3.1.2 子午圈橢圓與緯度的計算
3.1.3 旋轉(zhuǎn)橢球表面的曲率半徑
3.1.4 大地坐標(biāo)與位置矩陣
3.1.5 大地坐標(biāo)與地心直角坐標(biāo)轉(zhuǎn)換
3.2 地球的正常重力場
3.2.1 圓球假設(shè)下的地球重力
3.2.2 旋轉(zhuǎn)橢球假設(shè)下的地球重力
3.2.3 重力與高度的關(guān)系
3.3 地球重力場的球諧函數(shù)模型
3.3.1 球諧函數(shù)的基本概念
3.3.2 引力位函數(shù)
3.3.3 重力位及重力計算
第4章 捷聯(lián)慣導(dǎo)更新算法及誤差分析
4.1 捷聯(lián)慣導(dǎo)數(shù)值更新算法
4.1.1 常用坐標(biāo)系的定義
4.1.2 姿態(tài)更新算法
4.1.3 比力方程、速度更新與劃槳誤差補償算法
4.1.4 位置更新算法
4.2 捷聯(lián)慣導(dǎo)誤差方程
4.2.1 慣性傳感器測量誤差模型
4.2.2 姿態(tài)誤差方程
4.2.3 速度誤差方程
4.2.4 位置誤差方程
4.2.5 誤差方程的整理
4.3 靜基座誤差特性分析
4.3.1 靜基座誤差方程
4.3.2 高度通道
4.3.3 水平通道
4.3.4 水平通道的簡化
4.3.5 水平通道誤差特性仿真
第5章 *優(yōu)估計與卡爾曼濾波基本原理
5.1 幾種*優(yōu)估計方法
5.1.1 隨機向量的概率密度函數(shù)
5.1.2 *優(yōu)估計的基本概念
5.1.3 *小方差估計和線性*小方差估計
5.1.4 極大似然估計
5.1.5 極大驗后估計
5.1.6 加權(quán)*小二乘估計
5.1.7 貝葉斯估計
5.1.8 維納濾波
5.2 遞推*小二乘估計
5.3 Kalman濾波方程的推導(dǎo)
5.3.1 隨機系統(tǒng)狀態(tài)空間模型
5.3.2 濾波方程的推導(dǎo)
5.3.3 Kalman濾波的幾何解釋
5.3.4 濾波流程框圖與濾波初值的選擇
5.3.5 帶確定性輸入時的濾波方程
5.3.6 Kalman濾波舉例
5.4 連續(xù)時間隨機系統(tǒng)的離散化與連續(xù)時間Kalman濾波
5.4.1 系統(tǒng)方程的離散化
5.4.2 量測方程的離散化
5.4.3 連續(xù)時間Kalman濾波方程
第6章 卡爾曼濾波的一些技術(shù)處理方法
6.1 噪聲相關(guān)條件下的Kalman濾波
6.1.1 系統(tǒng)噪聲與量測噪聲相關(guān)
6.1.2 系統(tǒng)噪聲為有色噪聲
6.1.3 量測噪聲為有色噪聲
6.2 序貫濾波
6.3 信息濾波與信息融合
6.3.1 信息濾波
6.3.2 信息融合
6.4 平方根濾波
6.4.1 Potter平方根濾波
6.4.2 奇異值分解濾波
6.4.3 UD分解濾波
6.4.4 平方根信息濾波
6.5 遺忘濾波
6.6 自適應(yīng)濾波
6.7 量測故障檢測與強跟蹤濾波
6.7.1 量測故障的檢測與隔離
6.7.2 量測方差自適應(yīng)濾波
6.7.3 單重漸消因子自適應(yīng)濾波
6.7.4 多重漸消因子自適應(yīng)濾波
6.7.5 基于序貫算法的多重漸消因子自適應(yīng)濾波
6.8 *優(yōu)平滑算法
6.9 非線性系統(tǒng)的濾波方法
6.9.1 向量函數(shù)的泰勒級數(shù)展開
6.9.2 EKF濾波
6.9.3 二階濾波
6.9.4 迭代濾波
6.10 間接濾波與濾波校正
6.11 聯(lián)邦濾波
6.11.1 從序貫濾波到分散濾波
6.11.2 聯(lián)邦濾波
6.12 隨機系統(tǒng)的可控性、可觀性與濾波器的穩(wěn)定性分析
6.12.1 隨機可控性與隨機可觀性
6.12.2 濾波器的穩(wěn)定性分析
6.13 狀態(tài)估計的誤差分配與可觀測度分析
6.13.1 誤差分配基本原理
6.13.2 可觀測度分析
第7章 初始對準(zhǔn)與組合導(dǎo)航技術(shù)
7.1 捷聯(lián)慣導(dǎo)粗對準(zhǔn)
7.1.1 矢量定姿原理
7.1.2 解析粗對準(zhǔn)方法及其誤差分析
7.1.3 間接粗對準(zhǔn)方法
7.2 捷聯(lián)慣導(dǎo)精對準(zhǔn)
7.3 慣性／衛(wèi)星組合導(dǎo)航
7.3.1 空間桿臂誤差
7.3.2 時間不同步誤差
7.3.3 狀態(tài)空間模型
7.4 車載慣性／里程儀組合導(dǎo)航
7.4.1 航位推算算法
7.4.2 航位推算誤差分析
7.4.3 慣性／里程儀組合
7
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