自適應(yīng)動(dòng)態(tài)導(dǎo)航定位（第二版）

第一章 概論
§1．1 衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的發(fā)展及其影響
§1．2 慣性導(dǎo)航
§1．3 融合導(dǎo)航
§1．4 導(dǎo)航計(jì)算方法綜述
第二章 貝葉斯估計(jì)理論
§2．1 貝葉斯定理
§2．2 參數(shù)的先驗(yàn)密度函數(shù)
§2．3 參數(shù)無先驗(yàn)信息的貝葉斯估計(jì)
§2．4 參數(shù)具有先驗(yàn)信息的貝葉斯估計(jì)
第三章 序貫導(dǎo)航定位解算原理”I
§3．1 一般性描述I
§3．2 序貫靜態(tài)最小二乘參數(shù)平差
§3．3 序貫最小二乘條件平差
§3．4 具有運(yùn)動(dòng)方程的序貫最小二乘導(dǎo)航解
§3．5 各觀測(cè)歷元均有獨(dú)立參數(shù)的序貫導(dǎo)航解
§3．6 部分增加參數(shù)的序貫導(dǎo)航解
§3．7 顧及狀態(tài)方程及增加參數(shù)的序貫導(dǎo)航解
§3．8 顧及狀態(tài)方程及減少參數(shù)的序貫導(dǎo)航解
第四章 卡爾曼濾波
§4．1 濾波的基本概念
§4．2 動(dòng)力學(xué)模型和觀測(cè)模型
§4．3 Kalman濾波一般解算原理
§4．4 Kalman濾波新息向量及其性質(zhì)
§4．5 噪聲互相關(guān)情況下的濾波
§4．6 Kalman濾波簡(jiǎn)單小結(jié)
第五章 運(yùn)動(dòng)載體的動(dòng)態(tài)模型
§5．1 概述
§5．2 CV模型
§5．3 CA模型
§5．4 變加速模型
§5．5 基于多種觀測(cè)信息的狀態(tài)方程
第六章 導(dǎo)航解算中的誤差探測(cè)、診斷與修復(fù)
§6．1 概述
§6．2 誤差探測(cè)
§6．3 誤差診斷
§6．4 模型修復(fù)
§6．5 動(dòng)態(tài)Kalman濾波模型誤差的影響
§6．6 Kalman濾波異常誤差檢測(cè)
第七章 抗差估計(jì)理論介紹
§7．1 抗差估計(jì)綜述
§7．2 抗差M估計(jì)原理及影響函數(shù)
§7．3 參數(shù)平差模型的抗差解
§7．4 抗差估計(jì)的驗(yàn)后方差一協(xié)方差估計(jì)、
§7．5 雙因子相關(guān)觀測(cè)抗差估計(jì)理論
第八章 動(dòng)態(tài)抗差導(dǎo)航解算理論
§8．1 概述
§8．2 靜態(tài)序貫抗差估計(jì)解
§8．3 動(dòng)態(tài)序貫抗差估計(jì)解
§8．4 抗差貝葉斯估計(jì)
§8．5 抗差Kalman濾波
§8．6 附有條件的抗差濾波
第九章 隨機(jī)模型誤差補(bǔ)償法
§9．1 概述
§9．2 附加方差協(xié)方差矩陣濾波算法
§9．3 模型誤差協(xié)方差矩陣的自適應(yīng)估計(jì)
§9．4 先驗(yàn)協(xié)方差矩陣的開窗估計(jì)法-Sage-Husa濾波法
……
第十章 函數(shù)模型誤差補(bǔ)償法
第十一章 含有色噪聲的濾波
第十二章 抗差自適應(yīng)濾波
第十三章 自適應(yīng)因子模型
第十四章 抗差自適應(yīng)濾波理論在導(dǎo)航定位中的應(yīng)用
第十五章 GPS導(dǎo)航著千實(shí)際問題
第十六章 融合導(dǎo)航理論
參考文獻(xiàn)