目錄
第1章 緒論 1
1.1 引言 3
1.2 國內(nèi)外研究進展 4
1.2.1 慣性基導(dǎo)航信息融合通用濾波算法研究進展 4
1.2.2 李群狀態(tài)表示在慣性基導(dǎo)航信息融合中的應(yīng)用研究進展 5
第2章 慣性基導(dǎo)航傳統(tǒng)誤差模型性能分析 9
2.1 捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)基本原理 11
2.1.1 主要坐標(biāo)系 11
2.1.2 捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)機械編排方案 12
2.2 捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)傳統(tǒng)兩步對準(zhǔn)方案 14
2.2.1 基于優(yōu)化對準(zhǔn)的相對對準(zhǔn)方法 14
2.2.2 基于卡爾曼濾波的精對準(zhǔn)方法 16
2.3 非線性初始對準(zhǔn)方法 20
2.3.1 SINS非線性誤差模型 20
2.3.2 基于無跡卡爾曼濾波的非線性初始對準(zhǔn) 21
2.4 傳統(tǒng)初始對準(zhǔn)方法性能分析 21
2.4.1 不同初始失準(zhǔn)角下卡爾曼濾波對準(zhǔn)性能分析 22
2.4.2 相對準(zhǔn)與精對準(zhǔn)的切換誤差 22
2.4.3 傳統(tǒng)非線性初始對準(zhǔn)方法性能分析 24
2.5 本章小結(jié) 26
第3章 慣性系機械編排下基于李群狀態(tài)表示的慣性基導(dǎo)航理論與方法 27
3.1 慣性系捷聯(lián)慣導(dǎo)機械編排模型構(gòu)建 29
3.2 慣性系捷聯(lián)慣導(dǎo)機械編排方案線性誤差模型推導(dǎo) 31
3.2.1 基于SO(3)狀態(tài)表示的誤差模型推導(dǎo) 31
3.2.2 基于SE(3)狀態(tài)表示的誤差狀態(tài)模型推導(dǎo) 33
3.3 基于SE(3)狀態(tài)表示的慣導(dǎo)線性誤差模型準(zhǔn)確性分析 36
3.3.1 慣性系慣導(dǎo)機械編排模型誤差方程準(zhǔn)確性證明 37
3.3.2 觀測模型不變性分析 40
3.4 實驗驗證 41
3.4.1 仿真驗證 41
3.4.2 實測實驗驗證 45
3.5 本章小結(jié) 50
第4章 地球系機械編排下基于李群狀態(tài)表示的慣性基導(dǎo)航理論與方法 53
4.1 變換地球坐標(biāo)系慣導(dǎo)機械編排模型構(gòu)建 55
4.2 基于SE(3)狀態(tài)表示的誤差狀態(tài)模型推導(dǎo) 56
4.2.1 基于SE(3)狀態(tài)表示的左誤差狀態(tài)模型推導(dǎo) 56
4.2.2 基于SE(3)狀態(tài)表示的右誤差狀態(tài)模型推導(dǎo) 58
4.3 實際應(yīng)用問題處理 59
4.3.1 誤差模型的選擇 59
4.3.2 初始協(xié)方差設(shè)置 60
4.3.3 反演校正 60
4.4 慣導(dǎo)誤差模型準(zhǔn)確性證明 61
4.4.1 左誤差模型準(zhǔn)確性證明 61
4.4.2 右誤差模型準(zhǔn)確性證明 64
4.5 實驗驗證 65
4.5.1 仿真驗證 65
4.5.2 實測實驗驗證 69
4.6 本章小結(jié) 76
第5章 計程儀航位推算編排下基于李群狀態(tài)表示的慣性基導(dǎo)航理論與方法 77
5.1 計程儀速度輔助慣導(dǎo)誤差模型分析 79
5.1.1 基于SO(3)狀態(tài)表示的計程儀速度輔助慣導(dǎo)誤差模型 79
5.1.2 基于SE(3)狀態(tài)表示的計程儀速度輔助慣導(dǎo)誤差模型 80
5.2 計程儀航位推算位置輔助慣導(dǎo)對準(zhǔn)模型構(gòu)建 81
5.2.1 李群SE(3)基本原理 81
5.2.2 計程儀航位推算位置輔助慣導(dǎo)機械編排模型 82
5.2.3 計程儀航位推算位置輔助慣導(dǎo)對準(zhǔn)誤差模型 83
5.3 計程儀航位推算位置輔助慣導(dǎo)對準(zhǔn)誤差模型準(zhǔn)確性分析 85
5.4 實驗驗證 87
5.4.1 仿真驗證 89
5.4.2 實測實驗驗證 92
5.5 本章小結(jié) 104
第6章 矢量觀測輔助下基于李群狀態(tài)表示的慣性基導(dǎo)航理論與方法 105
6.1 姿態(tài)估計MEKF算法 107
6.1.1 矢量觀測輔助姿態(tài)估計系統(tǒng)模型 107
6.1.2 MEKF框架 108
6.2 基于SO(3)狀態(tài)表示的MEKF算法 109
6.2.1 基于SO(3)狀態(tài)表示的載體系姿態(tài)誤差定義下的MEKF算法 109
6.2.2 基于SO(3)狀態(tài)表示的參考系姿態(tài)誤差定義下的MEKF算法 110
6.3 基于SE(3)狀態(tài)表示的MEKF算法 111
6.3.1 基于SE(3)狀態(tài)表示的右誤差定義下的MEKF算法 111
6.3.2 基于SE(3)狀態(tài)表示的左誤差定義下的MEKF算法 112
6.4 矢量觀測輔助下改進MEKF算法 113
6.4.1 矢量觀測輔助下姿態(tài)估計問題射影性分析 113
6.4.2 改進的MEKF算法 114
6.4.3 姿態(tài)估計誤差模型準(zhǔn)確性分析 115
6.5 實驗驗證 116
6.5.1 仿真驗證 116
6.5.2 實測實驗驗證 120
6.6 本章小結(jié) 123
參考文獻 124