第1章 绪论 1
1.1 导航概述 1
1.2 组合导航及其应用发展 3
1.2.1 组合导航与最优估计 3
1.2.2 组合导航的应用与发展 6
1.3 组合导航与故障容错 8
参考文献 10
第2章 导航系统 15
2.1 惯性导航系统 15
2.2 卫星导航系统 18
2.2.1 GPS导航系统 19
2.2.2 GLONASS导航系统 24
2.2.3 北斗导航系统 25
2.2.4 伽利略导航系统 26
2.3 陆基无线电导航系统 26
2.4 天文导航系统 29
2.5 其它导航系统 31
2.6 组合导航系统 34
参考文献 35
第3章 组合导航信息融合方法 37
3.1 滤波理论与方法 39
3.2 集中与分散卡尔曼滤波 45
3.3 联邦滤波 47
3.3.1 联邦滤波基本原理 47
3.3.2 联邦滤波常见结构 49
3.3.3 联邦滤波性能分析 53
3.4 典型组合系统与容错设计 54
3.4.1 卫星导航对惯导辅助 55
3.4.2 天文导航对惯导辅助 57
3.4.3 信息融合方案 58
3.4.4 系统容错设计 59
3.5 导航数据预处理 60
3.5.1 野值处理 61
3.5.2 组合导航信息同步 61
3.6 组合导航系统误差模型 65
3.6.1 SINS基本工作原理 65
3.6.2 卫星定位基本原理 76
3.6.3 卫星导航误差模型 81
3.6.4 天文导航误差模型 82
参考文献 85
第4章 智能容错滤波算法与仿真 86
4.1 遗传算法 86
4.1.1 遗传算法概述 87
4.1.2 遗传算法基本理论 95
4.1.3 遗传算法收敛性分析 99
4.1.4 遗传算法性能分析及其改进 103
4.2 模糊理论 121
4.2.1 模糊理论基础 122
4.2.2 模糊推理规则 128
4.2.3 模糊推理系统的分类与组成 131
4.2.4 遗传模糊自适应滤波算法 135
4.3 神经网络 143
4.3.1 神经网络概述 143
4.3.2 前向型神经网络 144
4.3.3 RBF神经网络 150
4.4 遗传RBF神经网络自适应滤波算法 153
4.4.1 遗传RBF神经网络自适应滤波设计 154
4.4.2 遗传RBF神经网络自适应滤波算法仿真 155
4.5 系统级智能联邦滤波容错算法 158
4.5.1 智能SINS/GNSS/CNS联合滤波设计 158
4.5.2 信息分配因子智能选择控制器 159
参考文献 161
第5章 组合导航故障检测方法 164
5.1 子系统故障检测 164
5.1.1 基于KPCA的SINS传感器故障诊断 164
5.1.2 基于RAIM的GNSS故障诊断 170
5.2 系统级故障检测 175
5.2.1 状态x2检验法 175
5.2.2 残差x2检验法 177
5.3 统计学习理论与支持向量机 178
5.3.1 统计学习理论 178
5.3.2 支持向量机原理 180
5.3.3 最小二乘支持向量机 183
5.4 基于LS－SVM的故障检测方法 185
5.4.1 LS－SVM残差x2检验法 185
5.4.2 算法仿真 187
参考文献 189