●章 緒論 1 1.1 導航概述 1 1.2 組合導航及其應用發展 3 1.2.1 組合導航與最優估計 3 1.2.2 組合導航的應用與發展 6 1.3 組合導航與故障容錯 8 參考文獻 10第2章 導航繫統 15 2.1 慣性導航繫統 15 2.2 衛星導航繫統 18 2.2.1 GPS導航繫統 19 2.2.2 GLONASS導航繫統 24 2.2.3 北鬥導航繫統 25 2.2.4 伽利略導航繫統 26 2.3 陸基無線電導航繫統 26 2.4 天文導航繫統 29 2.5 其它導航繫統 31 2.6 組合導航繫統 34 參考文獻 35第3章 組合導航信息融合方法 37 3.1 濾波理論與方法 39 3.2 集中與分散卡爾曼濾波 45 3.3 聯邦濾波 47 3.3.1 聯邦濾波基本原理 47 3.3.2 聯邦濾波常見結構 49 3.3.3 聯邦濾波性能分析 53 3.4 典型組合繫統與容錯設計 54 3.4.1 衛星導航對慣導輔助 55 3.4.2 天文導航對慣導輔助 57 3.4.3 信息融合方案 58 3.4.4 繫統容錯設計 59 3.5 導航數據預處理 60 3.5.1 野值處理 61 3.5.2 組合導航信息同步 61 3.6 組合導航繫統誤差模型 65 3.6.1 SINS基本工作原理 65 3.6.2 衛星定位基本原理 76 3.6.3 衛星導航誤差模型 81 3.6.4 天文導航誤差模型 82 參考文獻 85第4章 智能容錯濾波算法與仿真 86 4.1 遺傳算法 86 4.1.1 遺傳算法概述 87 4.1.2 遺傳算法基本理論 95 4.1.3 遺傳算法收斂性分析 99 4.1.4 遺傳算法性能分析及其改進 103 4.2 模糊理論 121 4.2.1 模糊理論基礎 122 4.2.2 模糊推理規則 128 4.2.3 模糊推理繫統的分類與組成 131 4.2.4 遺傳模糊自適應濾波算法 135 4.3 神經網絡 143 4.3.1 神經網絡概述 143 4.3.2 前向型神經網絡 144 4.3.3 RBF神經網絡 150 4.4 遺傳RBF神經網絡自適應濾波算法 153 4.4.1 遺傳RBF神經網絡自適應濾波設計 154 4.4.2 遺傳RBF神經網絡自適應濾波算法仿真 155 4.5 繫統級智能聯邦濾波容錯算法 158 4.5.1 智能SINS/GNSS/CNS聯合濾波設計 158 4.5.2 信息分配因子智能選擇控制器 159 參考文獻 161第5章 組合導航故障檢測方法 164 5.1 子繫統故障檢測 164 5.1.1 基於KPCA的SINS傳感器故障診斷 164 5.1.2 基於RAIM的GNSS故障診斷 170 5.2 繫統級故障檢測 175 5.2.1 狀態χ2檢驗法 175 5.2.2 殘差χ2檢驗法 177 5.3 統計學習理論與支持向量機 178 5.3.1 統計學習理論 178 5.3.2 支持向量機原理 180 5.3.3 最小二乘支持向量機 183 5.4 基於LSSVM的故障檢測方法 185 5.4.1 LSSVM殘差χ2檢驗法 185 5.4.2 算法仿真 187參考文獻 189
內容簡介
本書主要介紹了組合導航原理、技術與實現方法,結合近些年來智能計算方法的發展,重點討論了遺傳算法、模糊理論、神經網絡、支持向量機在組合導航智能容錯與故障檢測方面的應用問題,其中包含作者的部分研究成果。全書共分為五章,章主要介紹了組合導航的發展、應用以及容錯問題,第2章主要介紹了導航繫統的常見類型,第3章主要介紹了組合導航繫統信息融合及其典型設計,第4章主要介紹了組合導航智能容錯濾波及其實現方法,第5章主要介紹了組合導航繫統故障檢測方法。本書可作為高等院校導航、控制專業高年級本科生和研究生的參考書籍,也可供相關專業科研與工程技術人員閱讀使用。
導航的作用是引導航行載體安全準確地沿著預定航線到達目的地。組合導航是使用兩種或兩種以上的不同導航繫統(設備)對同一導航信息源進行測量,利用不同導航繫統性能上的互補特性,從這些測量值的比較值中提取各繫統的誤差並校正,從而提高整個導航繫統性能的技術。隨著科學技術的發展與時代進步,如今的導航對信息量的需求越來越多,對導航精度的要求也越來越高。單靠提高一種導航繫統的精度,不僅技術實現難度大,而且在實際應用中效果並不顯著,無法滿足高精度的導航要求。組合導航技術的出現使得這一問題有了完美的解決方案,在其迅速發展的同時,也取得了令人矚目的成就。組合導航克服了單個導航繫統的不足,取長補短,使組合後的導航精度高於單個繫統工作的精度。組合導航的基本原理是利用信息融合技術,通過最優估計、數字濾波等信號處理方法把各種導航繫統結合起來,發揮各種繫統的優勢,達到比任何單一繫統更高的導航精度。在組合導航中,卡爾曼濾波是......
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