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當(dāng)前位置: 首頁出版圖書科學(xué)技術(shù)航空、航天基于多尺度的組合導(dǎo)航系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)及應(yīng)用

基于多尺度的組合導(dǎo)航系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)及應(yīng)用

基于多尺度的組合導(dǎo)航系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)及應(yīng)用

定 價(jià):¥128.00

作 者: 林雪原等 著
出版社: 科學(xué)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787030667014 出版時(shí)間: 2020-11-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 281 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  《基于多尺度的組合導(dǎo)航系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)及應(yīng)用》是一部關(guān)于多尺度融合理論在組合導(dǎo)航系統(tǒng)中應(yīng)用的專著。主要內(nèi)容有:小波分析及多尺度系統(tǒng)理論基礎(chǔ)、衛(wèi)星/慣性組合導(dǎo)航及其*優(yōu)濾波算法、小波降噪技術(shù)及其在導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用、基于量測(cè)預(yù)處理的組合導(dǎo)航系統(tǒng)、基于多尺度的組合導(dǎo)航系統(tǒng)濾波算法、多傳感器組合導(dǎo)航系統(tǒng)的異步融合算法,并結(jié)合多傳感器組合導(dǎo)航系統(tǒng)的容錯(cuò)問題,給出了一種新的容錯(cuò)聯(lián)邦濾波結(jié)構(gòu)。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《基于多尺度的組合導(dǎo)航系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)及應(yīng)用》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 組合導(dǎo)航系統(tǒng)的發(fā)展概述 1
1.2 組合導(dǎo)航系統(tǒng)概述 2
1.2.1 幾種導(dǎo)航系統(tǒng)簡(jiǎn)介 2
1.2.2 基于慣性導(dǎo)航的組合導(dǎo)航系統(tǒng)簡(jiǎn)介 4
1.2.3 導(dǎo)航常用坐標(biāo)系 5
1.2.4 導(dǎo)航坐標(biāo)系之間的變換 6
1.3 信息融合技術(shù)在組合導(dǎo)航中的應(yīng)用研究 8
1.3.1 信息融合技術(shù)簡(jiǎn)介 8
1.3.2 多傳感器信息融合技術(shù)研究概況及發(fā)展 9
1.3.3 多傳感器信息融合算法概況與發(fā)展 10
1.4 多尺度估計(jì)理論 11
1.4.1 多尺度估計(jì)理論的提出與發(fā)展 11
1.4.2 多尺度估計(jì)理論的應(yīng)用 12
1.4.3 多尺度估計(jì)理論在組合導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用 14
1.5 本節(jié)主要內(nèi)容 15
參考文獻(xiàn) 15
第2章 小波分析及多尺度系統(tǒng)理論基礎(chǔ) 19
2.1 短時(shí)傅里葉變換 19
2.2 小波變換 21
2.2.1 連續(xù)小波變換 21
2.2.2 離散柵格下的小波變換 23
2.2.3 母小波 24
2.3 小波框架 25
2.3.1 框架 25
2.3.2 Riesz基與正交基 26
2.3.3 小波框架的生成 28
2.4 多尺度分析 30
2.4.1 多尺度分析的定義和基本性質(zhì) 31
2.4.2 正交小波的構(gòu)造條件 34
2.4.3 Daubechies小波的構(gòu)造 39
2.4.4 Mallat算法 45
2.5 小波包 48
2.5.1 小波包分解的思想 48
2.5.2 小波包定義與性質(zhì) 49
2.6 多尺度系統(tǒng)理論 52
2.7 本章小結(jié) 56
參考文獻(xiàn) 56
第3章 衛(wèi)星/慣性組合導(dǎo)航及其*優(yōu)濾波算法 57
3.1 引言 57
3.2 系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì) 58
3.2.1 線性系統(tǒng)描述 58
3.2.2 卡爾曼濾波算法 59
3.2.3 擴(kuò)展卡爾曼濾波算法 61
3.2.4 無跡卡爾曼濾波算法 66
3.2.5 粒子濾波算法 69
3.3 GPS/慣性組合模式 74
3.3.1 松散組合 74
3.3.2 緊密組合 76
3.3.3 組合模式的選擇說明 77
3.4 基于位置、速度的組合導(dǎo)航系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型 78
3.4.1 組合導(dǎo)航系統(tǒng)的狀態(tài)方程 78
3.4.2 組合導(dǎo)航系統(tǒng)的量測(cè)方程 80
3.4.3 系統(tǒng)方程的離散化 82
3.5 卡爾曼濾波器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 82
3.5.1 卡爾曼濾波器 83
3.5.2 卡爾曼濾波器在組合導(dǎo)航中的應(yīng)用形式 84
3.6 基于偽距、偽距率的組合導(dǎo)航系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型 84
3.6.1 組合導(dǎo)航系統(tǒng)的狀態(tài)方程 84
3.6.2 組合導(dǎo)航系統(tǒng)的量測(cè)方程 85
3.7 本章小結(jié) 88
參考文獻(xiàn) 88
第4章 小波降噪技術(shù)及其在組合導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用 89
4.1 引言 89
4.2 離散小波變換的快速變化 90
4.2.1 Mallat快速離散小波變換 90
4.2.2 單子帶重構(gòu)改進(jìn)算法 91
4.2.3 陀螺信號(hào)仿真驗(yàn)證 92
4.3 小波包頻帶分析在陀螺信號(hào)中的應(yīng)用 96
4.3.1 小波包的基本概念與頻域特征 96
4.3.2 小波包頻帶分析算法 97
4.3.3 陀螺信號(hào)頻帶分析 97
4.4 Mallat算法在陀螺信號(hào)中的應(yīng)用 99
4.4.1 陀螺信號(hào)的數(shù)學(xué)模型 99
4.4.2 小波包動(dòng)態(tài)閾值去噪算法 100
4.4.3 小波包閾值去噪結(jié)果分析 101
4.5 陀螺漂移提取與動(dòng)態(tài)標(biāo)定 103
4.5.1 隨機(jī)漂移的提取 103
4.5.2 不同尺度小波系數(shù)標(biāo)定結(jié)果比較 104
4.5.3 Allan分析結(jié)果 107
4.6 本章小結(jié) 109
參考文獻(xiàn) 109
第5章 基于量測(cè)預(yù)處理的組合導(dǎo)航系統(tǒng) 111
5.1 引言 111
5.2 系統(tǒng)描述 111
5.3 信號(hào)的多尺度表示 112
5.4 動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的多尺度分解 114
5.5 基于小波降噪誤差方差模型的組合導(dǎo)航技術(shù) 119
5.5.1 GPS小波去噪的誤差方差試驗(yàn) 119
5.5.2 基于小波降噪誤差方差模型的組合導(dǎo)航試驗(yàn) 122
5.6 基于小波降噪與分布模型的組合導(dǎo)航算法 124
5.6.1 多尺度分析 125
5.6.2 基于降噪與分布模型的融合估計(jì) 126
5.6.3 仿真試驗(yàn)及分析 127
5.7 基于多尺度預(yù)處理的組合導(dǎo)航系統(tǒng) 131
5.7.1 基于多尺度預(yù)處理的組合導(dǎo)航系統(tǒng)模型 1131
5.7.2 基于多尺度預(yù)處理的組合導(dǎo)航系統(tǒng)模型 2140
5.8 本章小結(jié) 143
參考文獻(xiàn) 143
第6章 基于多尺度的組合導(dǎo)航系統(tǒng)濾波算法 145
6.1 GPS的多尺度濾波算法估計(jì) 145
6.1.1 概述 145
6.1.2 運(yùn)動(dòng)載體動(dòng)態(tài)模型的建立 147
6.1.3 GPS動(dòng)態(tài)濾波模型的建立 151
6.1.4 單傳感器單模型動(dòng)態(tài)系統(tǒng)多尺度估計(jì) 156
6.2 多傳感器多尺度組合導(dǎo)航系統(tǒng)的信息融合算法 175
6.2.1 GPS/SST/SINS多組合導(dǎo)航系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型 176
6.2.2 算法描述 177
6.2.3 系統(tǒng)分塊算法 177
6.2.4 系統(tǒng)多尺度描述 184
6.2.5 系統(tǒng)的多尺度濾波算法 186
6.2.6 仿真試驗(yàn)及分析 187
6.3 多傳感器組合導(dǎo)航系統(tǒng)的多尺度分布式濾波算法 190
6.3.1 多尺度融合算法的建立 191
6.3.2 基于尺度的分布式融合算法 195
6.3.3 仿真試驗(yàn)及分析 199
6.4 多傳感器組合導(dǎo)航系統(tǒng)的多尺度多模型算法 201
6.4.1 概述 201
6.4.2 交互式多模型算法 201
6.4.3 多尺度多模型融合算法 203
6.4.4 仿真試驗(yàn)及分析 207
6.5 本章小結(jié) 209
參考文獻(xiàn) 209
第7章 多傳感器組合導(dǎo)航系統(tǒng)的異步融合算法 210
7.1 引言 210
7.2 順序量測(cè)異步融合 211
7.2.1 問題描述 211
7.2.2 順序量測(cè)異步融合算法 212
7.2.3 常規(guī)信息異步融合算法 214
7.3 非等間隔異步融合算法在組合導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用 215
7.3.1 高度輔助的SAR/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng) 216
7.3.2 非等間隔及解決量測(cè)滯后的組合算法研究 218
7.4 基于狀態(tài)方程多尺度變換的多傳感器組合導(dǎo)航系統(tǒng)異步融合算法 222
7.4.1 系統(tǒng)描述 223
7.4.2 系統(tǒng)模型的建立 224
7.4.3 融合算法的建立 225
7.4.4 仿真試驗(yàn)及分析 226
7.5 多傳感器組合導(dǎo)航系統(tǒng)的多尺度異步序貫濾波算法 229
7.5.1 系統(tǒng)描述 229
7.5.2 多尺度同步序貫卡爾曼濾波器 232
7.5.3 多尺度異步序貫濾波融合算法 239
7.5.4 仿真試驗(yàn)及分析 242
7.6 本章小結(jié) 244
參考文獻(xiàn) 245
第8章 組合導(dǎo)航系統(tǒng)的故障檢測(cè)算法 246
8.1 引言 246
8.2 系統(tǒng)級(jí)的故障檢測(cè)及隔離 247
8.2.1 狀態(tài)χ2檢驗(yàn)法 247
8.2.2 殘差χ2檢驗(yàn)法 249
8.3 濾波算法的一致性檢驗(yàn) 250
8.3.1 一致性檢驗(yàn)的準(zhǔn)則 250
8.3.2 新息的一致性檢驗(yàn) 251
8.3.3 仿真試驗(yàn)及分析 252
8.4 SINS的故障檢測(cè)技術(shù) 254
8.5 航跡起始算法255
8.5.1 航跡起始波門的形狀和尺寸 256
8.5.2 直觀法 259
8.5.3 邏輯法 260
8.5.4 修正的邏輯法 261
8.6 基于航跡起始的北斗/SINS組合導(dǎo)航的故障檢測(cè)算法 262
8.6.1 組合起始時(shí)北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)檢測(cè)算法 262
8.6.2 系統(tǒng)組合時(shí)北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)故障檢測(cè)算法 264
8.6.3 仿真試驗(yàn)及分析 265
8.7 改進(jìn)故障隔離的容錯(cuò)聯(lián)邦濾波 266
8.7.1 容錯(cuò)聯(lián)邦濾波器設(shè)計(jì) 267
8.7.2 容錯(cuò)聯(lián)邦濾波器分析 271
8.7.3 仿真試驗(yàn)及分析 273
8.8 本章小結(jié) 279
參考文獻(xiàn) 279

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