慣性輔助的高動態(tài)GNSS基帶信號跟蹤技術(shù)

第1章 緒論 1.1 研究背景及意義 1.1.1 研究背景 1.1.2 研究意義 1.2 GNSS／INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)研究現(xiàn)狀 1.2.1 GNSS／INS組合導(dǎo)航理論的研究現(xiàn)狀 1.2.2 GNSS基帶跟蹤環(huán)路研究現(xiàn)狀 1.2.3 GNSS／INS組合導(dǎo)航設(shè)備研制現(xiàn)狀 1.2.4 實(shí)驗(yàn)測試方法 1.3 GNSS／INS緊組合系統(tǒng)慣性輔助的跟蹤環(huán)路需解決的問題 1.3.1 慣性輔助的GNSS接收機(jī)基帶跟蹤環(huán)路基本結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 1.3.2 慣性輔助的GNSS接收機(jī)基帶跟蹤環(huán)路誤差機(jī)理 1.3.3 基于卡爾曼濾波的PLL高動態(tài)跟蹤方法 1.4 本書的研究內(nèi)容、組織結(jié)構(gòu)及成果 1.4.1 本書的研究內(nèi)容和組織結(jié)構(gòu) 1.4.2 本書的研究成果 第2章 GNSS／INS緊組合導(dǎo)航 2.1 GNSS／INS緊組合系統(tǒng) 2.2 慣性信息輔助的衛(wèi)星信號捕獲 2.2.1 慣性信息輔助的衛(wèi)星信號捕獲原理 2.2.2 基于GNSS模擬器的輔助捕獲實(shí)驗(yàn) 2.3 基于狀態(tài)向量表達(dá)式的跟蹤環(huán)路 2.3.1 DLL 2.3.2 FLL 2.3.3 PLL 2.3.4 FLL輔助的PLL 2.4 載波／碼聯(lián)合濾波器 2.4.1 載波／碼聯(lián)合濾波器數(shù)學(xué)模型 2.4.2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 2.5 組合導(dǎo)航濾波器 2.6 本章小結(jié) 第3章 載波跟蹤環(huán)路誤差與瞬態(tài)響應(yīng) 3.1 控制系統(tǒng)的一些分析方法 3.1.1 PLL基本結(jié)構(gòu) 3.1.2 高階系統(tǒng)瞬態(tài)指標(biāo)分析的近似方法 3.1.3 非線性控制系統(tǒng)瞬態(tài)響應(yīng)的分析方法——相平面法 3.1.4 非線性控制系統(tǒng)的分析方法一微分方程法 3.2 載波跟蹤環(huán)路穩(wěn)態(tài)誤差 3.2.1 FLL穩(wěn)態(tài)跟蹤誤差 3.2.2 PLL穩(wěn)態(tài)跟蹤誤差 3.3 載波跟蹤環(huán)路瞬態(tài)響應(yīng) 3.3.1 PLL的拖入過程 3.3.2 PLL的拖出過程 3.4 本章小結(jié) 第4章 輔助的PLL及其穩(wěn)定性分析 4.1 輔助的PLL 4.1.1 輔助的PLL結(jié)構(gòu)與兩種實(shí)現(xiàn)方法 4.1.2 直接輔助的PLL與間接輔助的PLL跟蹤性能的實(shí)驗(yàn)對比分析 4.1.3 輔助的PLL誤差分析 4.2 速度輔助的PLL誤差傳遞機(jī)理分析 4.3 輔助信息時間延遲對PLL穩(wěn)態(tài)性能的影響 4.3.1 輔助信息時間延遲對直接輔助PLL的影響 4.3.2 輔助信息時間延遲對間接輔助PLL的影響 4.4 GNSS／INS緊組合系統(tǒng)樣機(jī)半實(shí)物仿真實(shí)驗(yàn) 4.5 本章小結(jié) 第5章 基于KFPLL的高動態(tài)跟蹤方法 5.1 基于卡爾曼濾波器的PLL 5.2 高動態(tài)下自適應(yīng)跟蹤方法 5.2.1 高動態(tài)下自適應(yīng)跟蹤方法 5.2.2 仿真結(jié)果 5.3 基于非線性跟蹤微分器的加加速度輔助跟蹤方法 5.3.1 基于非線性跟蹤微分器的加加速度輔助跟蹤方法 5.3.2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 5.4 本章小結(jié) 第6章 總結(jié)與展望 6.1 本書總結(jié) 6.2 慣性輔助方法的算法復(fù)雜度和魯棒性分析 參考文獻(xiàn)