第1章 绪论
1．1 北斗／微惯导组合导航研究背景与意义
1．1．1 研究背景
1．1．2 研究意义
1．2 国内外发展及研究现状
1．2．1 全球卫星导航系统（GNSS）
1．2．2 捷联惯性导航系统（SINS）
1．2．3 组合导航技术的发展及研究现状
1．3 北斗／微惯导组合导航的关键技术
1．3．1 软件接收机与SINS的适配性分析
1．3．2 基于软件接收机的紧组合导航
1．3．3 深组合导航算法
1．3．4 有源定位条件下的组合滤波算法设计
1．3．5 关键技术研究评述
第2章 软件接收机信号捕获与SINS的适配性分析
2．1 基于软件接收机的组合导航
2．1．1 软件接收机
2．1．2 基于软件接收机的组合导航
2．2 卫星信号捕获性能与sINS的适配性分析
2．2．1 卫星信号捕获的误差分析
2．2．2 卫星信号捕获性能与SINS的适配性
2．3 仿真结果与分析
2．3．1 高动态运动轨迹
2．3．2 预检测积分时间1ms时SINS辅助的检测概率分析
2．3．3 预检测积分时间10ms时SINS辅助的检测概率分析
2．3．4 对比分析
2．4 本章小结
第3章 基于软件接收机的：BD-2／M[MU紧组合方法
3．1 基于MIMu辅助的BD-2快速选星算法设计
3．1．1 GDOP的理论下界
3．1．2 我国及周边区域GDOP分布
3．1．3 MIMu辅助的快速选星算法设计
3．2 基于MIMu辅助跟踪环路的紧组合算法设计
3．2．1 基于MIMU辅助跟踪环路的紧组合算法总体设计
3．2．2 MIMU辅助的跟踪环路设计
3．2．3 紧组合算法设计
3．3 卫星信号缺失情况下基于ANFIS辅助KF的紧组合设计
3．3．1 基于ANFIS辅助KF算法原理
3．3．2 卫星信号缺失情况下基于ANFIS辅助KF的算法设计
3．3．3 实验验证
3．4 本章小结
第4章 基于软件接收机的BD-2／MIMU深组合方法
4．1 半参数模型及估计方法
4．1．1 半参数模型
4．1．2 半参数模型的广义补偿最小二乘估计
4．1．3 正则矩阵与光滑因子的选定
4．2 微陀螺仪误差补偿算法设计
4．2．1 基于半参数模型的微陀螺仪系统误差补偿算法
4．2．2 基于推广最小二乘的微陀螺仪随机误差降噪算法设计
4．3 BD-2／MIMU深组合算法设计
4．3．1 深组合导航系统结构
4．3．2 导航滤波器设计
4．3．3 矢量跟踪环结构
4．4 基于半参数模型的基带信号预处理技术
4．4．1 基带信号预处理模型
4．4．2 基于半参数模型的基带信号预处理
4．5 本章小结
第5章 BD-2／MIMU组合导航系统的实现
5．1 组合导航原理样机的实现
5．1．1 系统的构成
5．1．2 系统的信息流程设计
5．2 实验设计
5．2．1 实验环境与信号模拟器
5．2．2 实验方法
5．3 实验与结果分析
5．3．1 实验轨迹与数据处理
5．3．2 卫星信号捕获实验结果与分析
5．3．3 组合导航实验结果与分析
5．3．4 深组合导航高动态场景仿真实验
5．4 本章小结
第6章 基于神经网络辅助KF的BD-1／SINS组合导航方法
6．1 BD-1／sINS组合导航的基本原理
6．1．1 基本框架
6．1．2 系统误差模型
6．1．3 BD-1／SINS组合导航的特点
6．2 基于神经网络辅助KF的组合导航方法设计
6．2．1 基于神经网络辅助KF的框架研究
6．2．2 BP算法的改进
6．3 BD-1／SINS组合导航系统的实现
6．3．1 实验方案
6．3．2 实验结果与分析
6．4．本章小结
第7章 结论与展望
7．1 本书总结
7．2 研究展望
附录A 坐标系定义及地球模型参数
A．1 常用坐标系的定义
A．2 常用坐标系的相互转换
A．3 地球模型参数
附录B 卫星运动产生的多普勒频移分析
B．1 MEO卫星
B．2 IGSO卫星
参考文献
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