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| 內容簡介： |
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《冗余捷联惯组信息处理技术》是关于冗余捷联惯组信息处理技术的学术著作。《冗余捷联惯组信息处理技术》共6章，包括绪论、基本理论、冗余捷联惯组安装配置、冗余捷联惯组误差标定、冗余捷联惯组故障诊断、冗余捷联惯组信息融合等内容。
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| 目錄：
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目录前言第1章 绪论11.1 应用背景及研究意义11.2 研究现状21.2.1 冗余捷联惯组安装配置研究现状21.2.2 冗余捷联惯组误差标定研究现状31.2.3 冗余捷联惯组故障诊断研究现状51.2.4 冗余捷联惯组信息融合研究现状91.3 本书的主要内容和特色10第2章 基本理论122.1 引言122.2 常见坐标系定义122.3 捷联惯导系统工作原理132.4 捷联惯导微分方程介绍132.5 捷联惯导误差方程推导152.5.1 姿态误差方程152.5.2 速度误差方程162.5.3 位置误差方程162.6 卡尔曼滤波基本原理172.7 因子图算法基本原理192.8 本章小结20第3章 冗余捷联惯组安装配置213.1 引言213.2 冗余捷联惯组安装配置精度评价213.2.1 冗余捷联惯组测量模型213.2.2 精度*优评价准则233.3 冗余捷联惯组安装配置可靠性评价243.3.1 传感器的可靠性模型243.3.2 可靠性评价准则243.4 冗余捷联惯组故障检测与隔离性能评价273.5 不同传感器数目下的*优配置方案283.5.1 四传感器配置方案283.5.2 六传感器配置方案323.5.3 任意数目传感器配置方案383.6 本章小结41第4章 冗余捷联惯组误差标定424.1 引言424.2 冗余捷联惯组误差模型424.2.1 零偏误差模型424.2.2 标度因数误差模型434.2.3 安装误差模型434.2.4 随机噪声误差模型454.2.5 冗余捷联惯组误差标定模型454.3 冗余捷联惯组标定模型可观测性474.3.1 基于SVD分解的可观测性指标474.3.2 冗余捷联惯组标定模型可观测性矩阵重构优化494.3.3 冗余捷联惯组标定模型可观测性分析504.4 冗余捷联惯组在线标定534.4.1 在线标定方法534.4.2 在线标定****4.5 本章小结77第5章 冗余捷联惯组故障诊断785.1 引言785.2 冗余捷联惯组三通道故障检测理论785.2.1 三通道故障检测原理785.2.2 滤波参数分析845.2.3 仿真分析845.3 改进等价空间法故障检测方法885.3.1 改进广义似然比法885.3.2 算法仿真915.4 改进主元分析法故障检测方法945.4.1 主元分析法故障检测原理945.4.2 改进主元分析法流程995.4.3 仿真分析1005.5 基于神经网络的故障检测方法1045.5.1 基于神经网络的冗余捷联惯组故障检测原理1045.5.2 冗余捷联惯组故障特征提取和训练分类1055.5.3 冗余捷联惯组故障检测的神经网络结构1175.5.4 基于神经网络的冗余捷联惯组故障检测方法1185.5.5 仿真分析1195.6 本章小结128第6章 冗余捷联惯组信息融合1306.1 引言1306.2 冗余捷联惯组器件级同质数据融合方法1306.2.1 **数据融合方法1306.2.2 现代数据融合方法1416.2.3 适用于工程应用的冗余捷联惯组器件级同质数据融合方法1436.3 多冗余捷联惯组系统级同质数据融合方法1446.3.1 基于马尔可夫*优估计的同质数据融合方法1446.3.2 基于惯组间残差的卡尔曼滤波的同质数据融合方法1556.3.3 基于因子图优化的同质数据融合方法1576.4 基于因子图的GNSS/RIMU异质数据融合方法1636.4.1 因子节点设计1636.4.2 因子图模型1666.4.3 仿真结果与分析1686.5 本章小结174参考文献175
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