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第1章 绪论1

1.1惯性导航技术的发展1

1.2卫星导航系统的发展3

1.3组合导航技术6

1.3.1惯性/卫星组合导航系统7

1.3.2低成本MIMU/卫星组合导航系统10

1.4滤波方法12

1.4.1滤波理论解决的问题12

1.4.2传统的滤波方法12

1.4.3鲁棒滤波方法15

1.5本书主要内容17

参考文献19

第2章 惯性/卫星组合导航原理与方法22

2.1引言22

2.2惯性/卫星组合导航模式和结构24

2.2.1组合模式24

2.2.2组合导航的典型结构28

2.3惯性组合导航系统设计的方法和原则37

2.3.1组合导航滤波结构和滤波算法37

2.3.2组合系统的估计方法38

2.3.3组合系统滤波状态选择40

2.3.4组合系统的校正方法41

2.4惯性/卫星组合导航的模型和算法43

2.4.1 INS和卫星导航接收机的误差模型43

2.4.2位置、速度组合的状态方程和观测方程49

2.4.3伪距、伪距率组合的状态方程和观测方程53

2.4.4系统离散方程及传统卡尔曼滤波方程59

参考文献61

第3章 H∞滤波理论及其在组合导航中的应用64

3.1引言64

3.2 H∞滤波问题的数学描述64

3.3 H∞次优滤波问题的一种求解方法67

3.4 H∞滤波与卡尔曼滤波70

3.4.1 H∞滤波与卡尔曼滤波方程的重新描述70

3.4.2 H∞滤波与卡尔曼滤波的关系72

3.5 H∞滤波在组合导航系统中的应用73

3.5.1位置、速度组合系统状态方程73

3.5.2位置、速度组合系统量测方程的建立77

3.5.3仿真分析和结果比较79

3.6针对R和Q阵已知系统的H∞滤波算法及仿真94

3.6.1已知R和Q阵时的H∞滤波算法94

3.6.2仿真分析95

3.7小结100

参考文献102

第4章 基于极大似然准则的自适应卡尔曼滤波105

4.1引言105

4.2极大似然自适应卡尔曼滤波器106

4.2.1自适应卡尔曼滤波器的极大似然估计准则106

4.2.2噪声协方差矩阵的调整108

4.2.3新息序列的白化过程110

4.2.4极大似然自适应卡尔曼滤波方程111

4.2.5自适应卡尔曼滤波器品质分析113

4.3自适应卡尔曼滤波在伪距、伪距率组合中的应用117

4.3.1伪距、伪距率组合系统状态方程117

4.3.2伪距、伪距率组合系统量测方程118

4.3.3仿真应用123

4.4小结128

参考文献129

第5章 区间卡尔曼滤波算法及其应用131

5.1引言131

5.2区间133

5.2.1区间的概念及其性质133

5.2.2区间的运算133

5.2.3区间期望和方差的定义134

5.3基于区间的卡尔曼滤波方程推导135

5.4区间卡尔曼滤波器简化138

5.5区间卡尔曼滤波器在载波相位组合导航中的应用140

5.5.1 GPS载波相位差分定位原理140

5.5.2载波相位组合系统模型143

5.5.3区间卡尔曼滤波器在低成本惯性组合系统中的应用148

5.6小结156

参考文献157

第6章Stirling插值滤波算法及其应用159

6.1引言159

6.2插值滤波的理论基础160

6.2.1插值近似的原理160

6.2.2条件期望状态估计算法162

6.3基于Stirling插值的非线性估计算法163

6.3.1一阶近似非线性估计算法（DD1）163

6.3.2二阶近似非线性估计算法（DD2）165

6.3.3滤波计算流程167

6.4插值滤波算法在惯性组合系统中的应用特性分析168

6.4.1校正模式168

6.4.2连续系统的计算量分析169

6.4.3状态变量的取舍及影响170

6.5惯性/多普勒系统/卫星组合系统171

6.5.1惯性/多普勒系统组合系统171

6.5.2惯性/卫星组合系统179

6.6应用仿真181

6.6.1仿真条件181

6.6.2仿真结果与分析182

6.7小结186

参考文献187

第7章 质子滤波理论在组合导航中的应用189

7.1引言189

7.2质子滤波理论189

7.2.1递推Bayesian估计189

7.2.2质子滤波算法191

7.2.3 Rao—Blackwellization质子滤波算法196

7.3质子滤波理论在组合导航中的应用198

7.3.1滤波算法的选择198

7.3.2组合导航结构分析199

7.3.3基于级联滤波的组合导航算法201

7.4小结206

参考文献207

第8章 神经网络及其在组合导航的应用209

8.1引言209

8.2神经网络概述209

8.2.1神经网络结构原理210

8.2.2神经网络发展历史212

8.2.3神经网络特性213

8.2.4神经网络的应用和发展214

8.3导航系统的智能化结构设计215

8.4神经网络辅助卡尔曼滤波的智能化组合导航系统设计218

8.4.1神经网络辅助卡尔曼滤波估计融合方案218

8.4.2神经网络辅助卡尔曼滤波工作原理219

8.4.3组合导航系统结构设计220

8.4.4融合神经网络模型221

8.4.5融合神经网络训练223

8.4.6智能化特点224

8.5智能化容错组合导航系统仿真分析225

8.5.1仿真系统的组成和功能225

8.5.2仿真准备225

8.5.3估计融合仿真结果与分析229

8.6小结243

参考文献244

第9章 低成本组合导航系统的初始化247

9.1引言247

9.2微机电陀螺误差建模248

9.2.1微机电陀螺的组成、原理与分类248

9.2.2微机电陀螺误差建模253

9.2.3一般误差模型方程257

9.2.4 MCVG误差模型方程258

9.2.5 MCVG随机误差模型参数确定261

9.3低成本惯性组合系统的初始对准266

9.3.1基于规范化四元数的组合系统初始对准267

9.3.2平台坐标系与惯性坐标系间旋转四元数的求解268

9.4利用整型白化滤波器求解整周模糊数273

9.4.1整周模糊数的实时确定274

9.4.2利用最小二乘方法求解整周模糊数浮点解276

9.4.3确定整周模糊数的整型白化滤波器277

9.5小结282

参考文献284