第1章 概述
1．1 慣性導航
1．2 無陀螺慣性導航
1．3 本書內(nèi)容簡介
第2章 無陀螺慣性導航原理
2．1 加速度計工作原理
2．2 剛體運動模型
2．3 載體角速度解算
2．3．1 角加速度的解算
2．3．2 角速度平方的解算
2．3．3 角速度交叉乘積項的解算
2．3．4 其他組合方式的角速度解算
2．4 加速度計配置方案
2．4．1 經(jīng)典6加速度計配置方案
2．4．2 典型的9加速度計配置方案
2．4．3 一種12加速度計的配置方案
2．5 GFIMU試驗裝置
第3章 無陀螺慣導初始對準
3．1 自主式初始對準
3．1．1 捷聯(lián)慣導對準原理應用于無陀螺慣導的可行性分析
3．1．2 單軸旋轉的自主式對準方法
3．1．3 初始對準精度分析
3．1．4 仿真
3．2 外部信息輔助無陀螺慣導初始對準
3．2．1 外部信息輔助初始對準模型
3．2．2 仿真
第4章 無陀螺慣導姿態(tài)解算
4．1 方向余弦法
4．2 歐拉角法
4．3 四元數(shù)法
4．3．1 旋轉矢量與四元數(shù)
4．3．2 四元數(shù)與方向余弦矩陣
4．4 基于四元數(shù)的姿態(tài)解算算法
4．4．1 姿態(tài)解算算法設計
4．4．2 旋轉矢量求解
4．4．3 更新四元數(shù)單位化
4．4．4 姿態(tài)角解算
4．4．5 劃槳效應補償
4．5 姿態(tài)解算精度分析
4．5．1 圓錐效應
4．5．2 四元數(shù)解算誤差
4．6 試驗
第5章 加速度計噪聲特性分析與降噪方法
5．1 加速度計噪聲特性分析及處理
5．1．1 加速度計噪聲的直觀分析
5．1．2 基于Allan方差的加速度計噪聲分析
5．2 改進的自適應卡爾曼濾波降噪
5．2．1 基于新息的噪聲自適應估計
5．2．2 滑動估計窗口寬度的優(yōu)化
5．3 基于小波卡爾曼濾波降噪
5．3．1 觀測噪聲在線近似估計方法
5．3．2 非標準觀測噪聲條件下卡爾曼濾波基本方程的理論推導
5．4 試驗
5．4．1 無陀螺慣導中加速度計降噪模型
5．4．2 基于新息自適應卡爾曼濾波器的加速度計降噪方法
5．4．3 小波卡爾曼濾波降噪方法
第6章 加速度計安裝誤差校準方法
6．1 加速度計安裝誤差的影響分析
6．2 加速度計安裝誤差校準原理
6．3 一種簡化的安裝誤差校準方法
6．4 仿真
6．4．1 基于數(shù)字仿真的安裝誤差校準一般方法
6．4．2 基于數(shù)字-仿真的安裝誤差校準簡化方法
6．5 加速度計安裝誤差校準試驗
6．6 加速度計安裝誤差補償試驗
6．6．1 加速度計輸出誤差確定
6．6．2 誤差補償
第7章 GPS與無陀螺慣導組合導航
7．1 引言
7．1．1 級聯(lián)組合方式
7．1．2 松組合方式
7．1．3 緊組合方式
7．2 GPS／GFINS非線性組合模型
7．2．1 系統(tǒng)狀態(tài)方程
7．2．2 系統(tǒng)觀測方程
7．3 GPS／GFINS非線性組合濾波
7．3．1 EKF濾波算法
7．3．2 UKF濾波算法
7．3．3 PF濾波算法
7．3．4 基于PF算法的GPS／GFINS組合濾波器解算流程
7．4 GPS／GFIMU組合導航試驗
附錄A 圓錐效應計算
參考文獻