多模式多尺度數(shù)據(jù)融合理論及其應(yīng)用

目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 多模式多尺度數(shù)據(jù)融合理論及應(yīng)用 1
1.2 多尺度數(shù)據(jù)融合概念的演變 6
1.2.1 多尺度數(shù)據(jù)融合模型的若干應(yīng)用 6
1.2.2 國內(nèi)相關(guān)研究 7
1.2.3 多尺度數(shù)據(jù)融合算法 8
1.3 亟待解決的核心理論問題 8
1.4 多模式多尺度數(shù)據(jù)融合模型 9
1.4.1 多尺度數(shù)據(jù)融合定理 9
1.4.2 多尺度數(shù)據(jù)融合模型推論 11
1.5 多模式多尺度數(shù)據(jù)融合有待解決的問題 12
參考文獻(xiàn) 13
第2章 小波分解原子時算法 17
2.1 時間基準(zhǔn)及其變遷 17
2.2 時間尺度算法的意義 18
2.3 AT1(NIST)算法 20
2.3.1 算法分析 20
2.3.2 權(quán)重計算 21
2.4 ALGOS(BIPM)算法 21
2.4.1 TAI的定義 22
2.4.2 時間改正項的選取 23
2.4.3 權(quán)值的選取 23
2.5 經(jīng)典加權(quán)算法分析 23
2.6 原子時的小波分解算法 27
2.7 實驗研究 31
參考文獻(xiàn) 39
第3章 多模式多尺度組合定時 41
3.1 時間基準(zhǔn)與時間同步 41
3.1.1 秒定義與時間基準(zhǔn) 41
3.1.2 時間頻率同步技術(shù) 42
3.1.3 多模式多尺度時間同步系統(tǒng)的功能 45
3.2 總體方案及硬件平臺 46
3.2.1 主要技術(shù)指標(biāo) 46
3.2.2 總體方案 47
3.2.3 系統(tǒng)內(nèi)部各模塊 52
3.2.4 守時授時功能的實現(xiàn) 55
3.2.5 小波分解原子時算法的實現(xiàn) 64
3.2.6 守時鐘的校準(zhǔn) 70
3.3 設(shè)備監(jiān)控功能的實現(xiàn) 72
3.3.1 監(jiān)控系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)設(shè)計 72
3.3.2 監(jiān)控協(xié)議的設(shè)計 72
3.3.3 監(jiān)控軟件 77
3.3.4 測試結(jié)果 78
參考文獻(xiàn) 80
第4章 多模式多尺度組合導(dǎo)航 82
4.1 導(dǎo)航系統(tǒng)的定位解算原理 82
4.1.1 北斗/GPS的定位原理 82
4.1.2 羅蘭C雙曲線定位原理 84
4.1.3 組合導(dǎo)航的時間系統(tǒng) 86
4.1.4 組合導(dǎo)航的坐標(biāo)系統(tǒng) 87
4.2 數(shù)據(jù)融合技術(shù)在組合導(dǎo)航中的應(yīng)用 91
4.2.1 小波熵對噪聲的識別 91
4.2.2 線性均方估計方法 99
4.2.3 基于小波熵的數(shù)據(jù)融合理論 100
4.3 狀態(tài)估計方法 102
4.3.1 最小二乘法 102
4.3.2 Kalman濾波 104
4.3.3 擴(kuò)展Kalman濾波 107
4.4 Kalman濾波發(fā)散的抑制 109
4.4.1 序列濾波 109
4.4.2 UD Kalman濾波 110
4.4.3 加入漸消因子 113
4.4.4 抗差Kalman濾波 114
4.5 組合導(dǎo)航數(shù)據(jù)融合系統(tǒng) 117
4.5.1 北斗/GPS/羅蘭C組合導(dǎo)航系統(tǒng)的狀態(tài)估計 117
4.5.2 局部濾波器模型 120
4.6 實驗研究 122
4.6.1 GPS導(dǎo)航系統(tǒng)的Kalman估計實驗 123
4.6.2 組合導(dǎo)航系統(tǒng)的Kalman濾波實驗 128
4.6.3 數(shù)據(jù)融合方案的實現(xiàn) 132
參考文獻(xiàn) 135
第5章 組合MEMS陀螺技術(shù) 137
5.1 研究背景及意義 137
5.1.1 MEMS陀螺儀的發(fā)展 137
5.1.2 MEMS陀螺儀技術(shù) 137
5.1.3 MEMS陀螺儀數(shù)據(jù)融合 138
5.1.4 陀螺儀誤差的Allan方差表示 139
5.2 組合陀螺 140
5.2.1 組合陀螺總體架構(gòu) 140
5.2.2 器件選型及相關(guān)參數(shù) 141
5.2.3 硬件系統(tǒng)設(shè)計 142
5.3 軟件設(shè)計 150
5.3.1 IIC接口 150
5.3.2 SPI接口 156
5.3.3 小波域多尺度融合算法 161
5.4 實驗研究 162
5.4.1 靜態(tài)實驗 163
5.4.2 單軸位置速率轉(zhuǎn)臺實驗 164
5.4.3 單軸角振動臺實驗 167
5.5 組合陀螺信號突變時融合方法及切換方案 169
5.5.1 信號突變檢測 169
5.5.2 動態(tài)陀螺信號融合方法及切換方案融合方法 177
5.5.3 最優(yōu)加權(quán)遞歸最小二乘融合算法 181
5.5.4 突變檢測實驗 187
參考文獻(xiàn) 198
第6章 多模式多尺度數(shù)據(jù)融合模型的數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 200
6.1 數(shù)據(jù)融合的數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 200
6.1.1 平穩(wěn)過程單尺度數(shù)據(jù)融合 200
6.1.2 平穩(wěn)過程多尺度數(shù)據(jù)融合 202
6.1.3 非平穩(wěn)過程單尺度數(shù)據(jù)融合 206
6.1.4 非平穩(wěn)過程多尺度數(shù)據(jù)融合 208
6.2 多模式多尺度數(shù)據(jù)融合中關(guān)鍵問題 220
6.2.1 MEMS陀螺噪聲特性與小波熵 220
6.2.2 常見的小波 222
6.2.3 小波基的選取 226
6.2.4 最佳小波基選取實驗 227
6.3 最佳小波分解層數(shù) 236
6.4 數(shù)據(jù)融合加權(quán)因子的選擇 238
6.5 多小波基數(shù)據(jù)融合 240
參考文獻(xiàn) 242