| 词条 | 自适应动态导航定位 |
| 释义 | 基本信息作 者：杨元喜 著出 版 社：测绘出版社ISBN：9787503016615出版时间：2006-12-01版 次：1页 数：324装 帧：平装开 本：16开所属分类：图书 > 科技 > 电子与通信 内容简介《自适应动态导航定位》首先分析了函数模型误差补偿和随机模型误差补偿法；讨论了Kalman滤波的残差向量、新息向量及状态预报值残差向量的解析关系及协方差矩阵之间的关系；分析了基于新息向量、残差向量和状态预报值残差向量的自适应协方差估计存在的问题；对抗差滤波、Sage自适应滤波进行了综合比较与分析。创建了一套全新的动态自适应抗差滤波理论体系，研究了相应解的性质。构造了三段函数、两段函数和指数函数三种动态自适应因子；讨论了Sage滤波与自适应滤波组合的导航解算方法，基于方差分量估计的自适应滤波理论。构造了最优自适应滤波理论。建立了卫星轨道的自适应定轨理论与方法，提出了一种综合Sage滤波和自适应抗差滤波的新的轨道计算方法。最后对组合导航理论进行了探讨。 目录第一章 概论 §1.1 卫星导航系统的发展及其影响 §1.2 惯性导航 §1.3 融合导航 §1.4 导航计算方法综述 第二章 贝叶斯估计理论 §2.1 贝叶斯定理 §2.2 参数的先验密度函数 §2.3 参数无先验信息的贝叶斯估计 §2.4 参数具有先验信息的贝叶斯估计 第三章 序贯导航定位解算原理 §3.1 一般性描述 §3.2 序贯静态最小二乘参数平差 §3.3 序贯最小二乘条件平差 §3.4 具仃运动方程的序贯最小二乘导航解 §3.5 各观测历元均有独立参数的序贯导航解 §3.6 部分增加参数的序贯导航解 §3.7 顾及状态方程及增加参数的序贯导航解 §3.8 顾及状态方程及减少参数的序贯导航解 第四章 Kalman滤波 §4.1 滤波的基本概念 §4.2 动力学模型和观测模型 §4.3 Kalman滤波一般解算原理 §4.4 Kalman滤波新息向量及其性质 §4.5 噪声互相关情况下的滤波 §4.6 Kalman滤波简单小结 第五章 运动载体的动态模型 §5.1 概述 §5.2 CV模型 §5.3 CA模型 §5.4 变加速模型 §5.5 基于多种观测信息的状态方程 第六章 导航解算中的误差探测、诊断与修复 §6.1 概述 §6.2 误差探测 §6.3 误差诊断 §6.4 模型修复 §6.5 动态Kalman滤波模型误差的影响 §6.6 Kalman滤波异常误差检测 第七章 抗差估计理论介绍 §7.1 抗差估计综述 §7.2 抗差M估计原理及影响函数? §7.3 参数平差模型的抗差解 §7.4 抗差估计的验后方差一协方差估计 §7.5 双因子相关观测抗差估计理论 第八章 动态抗差导航解算理论 §8.1 概述 §8.2 静态序贯抗差估计解 §8.3 动态序贯抗差估计解 §8.4 抗差贝叶斯估计 §8.5 抗差Kalman滤波 第九章 随机模型误差补偿法 §9.1 概述 §9.2 附加方差协方差矩阵滤波算法 §9.3 模型误差协方差矩阵的自适应估计 §9.4 先验协方差矩阵的开窗估计法——Sage—Husa滤波法 §9.5 渐消滤波原理及其理论分析 第十章 函数模型误差补偿法 §10.1 附加补偿参数的滤波模型 §10.2 附加补偿参数滤波的解算策略 §10.3 系统模型误差对导航解的影响分析 §10.4 观测模型系统误差的开窗拟合 §10.5 动力学模型系统误差的开窗拟合 §10.6 动力学模型误差的加权开窗拟合 §10.7 系统误差开窗拟合计算与分析 §10.8 GPS导航解算中几种非线性Kalman滤波算法及比较 第十一章 含有色噪声的滤波 §11.1 白噪声和有色噪声基本概念 §11.2 系统噪声为有色噪声而观测噪声为白噪声情形 §11.3 系统噪声为白噪声而观测噪声为有色噪声情形 §11.4 动态定位有色噪声影响函数 §11.5 动态定位中的有色噪声拟合 第十二章 抗差自适应滤波 §12.1 概述 §12.2 抗差自适应Kalman滤波原理 §12.3 自适应滤波解的性质 §12.4 自适应滤波与Sage滤波组合 §12.5 抗差自适应滤波与渐消滤波的综合比较分析 §12.6 多因子抗差自适应滤波 第十三章 自适应因子模型 §13.1 概述 §13.2 自适应学习因子——模型误差判别统计量 §13.3 自适应因子函数及分析 §13.4 综合计算比较 §13.5 最优自适应因子求解 第十四章 抗差自适应滤波理论在导航定位中的应用 §14.1 抗差自适应滤波在车载GPS道路修测中的应用 §14.2 自适应卫星定轨 §14.3 抗差自适应Kalman滤波应用于机载GPS导航定位 §14.4 自适应联合平差算法 第十五章 GPS导航若干实际问题 §15.1 GPS观测函数模型 §15.2 双差观测值的统计模型 §15.3 具有整周模糊参数的动态GPS序贯导航解及滤波解 §15.4 GPS动态测量周跳检验 第十六章 融合导航理论 §16.1 联邦滤波原理及其分析 §16.2 几种最优融合导航算法 §16.3 动静态滤波融合导航 §16.4 基于多传感器观测信息抗差估计的自适应融合导航 §16.5 基于多传感器局部几何导航结果的自适应融合导航 §16.6 基于方差分量估计的自适应融合导航 §16.7 IMU/GPS组合导航系统自适应Kalman滤波算法 参考文献 前言动态导航定位是航空和航天飞行器导航与定轨、航海舰船和陆地车辆导航与定位、远程武器巡航与控制的重要手段，也是一种快速的大地测量定位手段。国内外已广泛开展动态导航与定位理论、方法与器件的研制。动态导航定位的质量不仅取决于导航手段、器件的精度和可靠性，同时也取决于导航计算理论和方法的严密性、合理性和可靠性。 运动导航定位一般应用Kalman滤波算法。但是标准Kalman滤波有两个明显的缺点：一是当载体本身发生突变或产生较大扰动加速度时，载体的先验状态方程不可能可靠地预测载体的未知状态；二是Kalman滤波受到参数初值的影响十分明显，初值不可靠，则最终解必然受到歪曲。针对Kalman滤波存在的问题，许多学者提出了多种改进措施，如序贯统计检验与修复技术，单历元观测信息平差技术，附加模型参数误差补偿技术，随机模型不确定度重估技术，遗忘记忆滤波技术等。 |
| 随便看 |
百科全书收录4421916条中文百科知识，基本涵盖了大多数领域的百科知识，是一部内容开放、自由的电子版百科全书。