作者：高运广[等]著
页数：192页
出版社：西安电子科技大学出版社
出版日期：2019
ISBN：9787560653020
电子书格式：pdf/epub/txt
内容简介
本书主要介绍了组合导航原理、技术与实现方法, 结合近些年来智能计算方法的发展, 重点讨论了遗传算法、模糊理论、神经网络、支持向量机在组合导航智能容错与故障检测方面的应用问题, 其中包含作者的部分研究成果。
作者简介
1997.09～2001.07第二炮兵工程学院 机械电子工程 本科；2001.09～2004.03第二炮兵工程学院 机械电子工程 硕士；2004.04～2008.06第二炮兵工程学院 机械电子工程 博士；2008.12～2011.10第二炮兵工程学院 控制科学与工程 博士后；2012.06～至今 第二炮兵工程学院（火箭军工程大学） 教师。学习和工作期间在各种国际、国内学术期刊及会议上发表科技和教学论文40余篇，其中SCI检索1篇，EI检索8篇，ISTP检索1篇；申请发明专利1项，计算机著作权登记2项；参与国家、省部级和学校科研项目与研究课题20多项，获奖3项；编写校内专业教材15部；承担校内本科、研究生等层次10余门课程的教学。
本书特色
本书主要介绍了组合导航原理、技术与实现方法，结合近些年来智能计算方法的发展，重点讨论了遗传算法、模糊理论、神经网络、支持向量机在组合导航智能容错与故障检测方面的应用问题，其中包含作者的部分研究成果。
目录
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χ2检验法 175
5.2.2 残差χ2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LSSVM的故障检测方法 185
5.4.1 LSSVM残差χ2检验法 185
5.4.2 算法仿真 187
参考文献 189
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χ2检验法 175
5.2.2 残差χ2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LSSVM的故障检测方法 185
5.4.1 LSSVM残差χ2检验法 185
5.4.2 算法仿真 187
参考文献 189
