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組合導航智能容錯與故障檢測方法(簡體書)
  • 組合導航智能容錯與故障檢測方法(簡體書)

  • ISBN13:9787560653020
  • 出版社:西安電子科技大學出版社
  • 作者:高運廣
  • 裝訂/頁數:平裝/200頁
  • 規格:26cm*19cm (高/寬)
  • 版次:一版
  • 出版日:2019/07/01
人民幣定價:32元
定  價:NT$192元
優惠價: 87167
可得紅利積點:5 點

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商品簡介

作者簡介

目次

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,第1章主要介紹了組合導航的發展、應用以及容錯問題,第2章主要介紹了導航系統的常見類型,第3章主要介紹了組合導航系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系統故障檢測方法。
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。
高運廣,1997.09~2001.07第二炮兵工程學院 機械電子工程 本科;2001.09~2004.03第二炮兵工程學院 機械電子工程 碩士;2004.04~2008.06第二炮兵工程學院 機械電子工程 博士;2008.12~2011.10第二炮兵工程學院 控制科學與工程 博士後;2012.06~至今 第二炮兵工程學院(火箭軍工程大學) 教師。學習和工作期間在各種國際、國內學術期刊及會議上發表科技和教學論文40餘篇,其中SCI檢索1篇,EI檢索8篇,ISTP檢索1篇;申請發明專利1項,計算機著作權登記2項;參與國家、省部級和學校科研項目與研究課題20多項,獲獎3項;編寫校內專業教材15部;承擔校內本科、研究生等層次10餘門課程的教學。
第1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 導航系統 15
2.1 慣性導航系統 15
2.2 衛星導航系統 18
2.2.1 GPS導航系統 19
2.2.2 GLONASS導航系統 24
2.2.3 北斗導航系統 25
2.2.4 伽利略導航系統 26
2.3 陸基無線電導航系統 26
2.4 天文導航系統 29
2.5 其它導航系統 31
2.6 組合導航系統 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 典型組合系統與容錯設計 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 系統容錯設計 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 組合導航系統誤差模型 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 模糊推理系統的分類與組成 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 系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 子系統故障檢測 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 系統級故障檢測 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

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