現(xiàn)代信息融合技術(shù)在組合導(dǎo)航中的應(yīng)用（第二版）

第1章 信息融合與組合導(dǎo)航
1．1 信息融合的基本概念
1．1．1 信息融合的由來
1．1．2 信息融合的定義
1．1．3 信息融合技術(shù)的應(yīng)用
1．2 信息融合系統(tǒng)的功能與結(jié)構(gòu)模型
1．2．1 信息融合系統(tǒng)的功能級別
1．2．2 信息融合系統(tǒng)的功能模型
1．2．3 信息融合系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)模型
1．2．4 信息融合理論的研究動向
1．3 導(dǎo)航系統(tǒng)的基本概念
1．3．1 導(dǎo)航的基本概念
1．3．2 導(dǎo)航系統(tǒng)在現(xiàn)代戰(zhàn)爭中的地位
1．3．3 主要導(dǎo)航系統(tǒng)概述
1．3．4 環(huán)境信息獲取系統(tǒng)
1．3．5 信息支持與決策控制系統(tǒng)
1．4 組合導(dǎo)航系統(tǒng)的基本概念
1．4．1 組合導(dǎo)航的歷史與發(fā)展
1．4．2 組合導(dǎo)航的基本概念
1．4．3 常見組合導(dǎo)航系統(tǒng)
1．4．4 海軍艦艇組合導(dǎo)航系統(tǒng)
1．5 組合導(dǎo)航理論的發(fā)展
1．5．1 組合導(dǎo)航與信息融合之間的關(guān)系
1．5．2 線性組合導(dǎo)航系統(tǒng)狀態(tài)估計理論
1．5．3 非線性組合導(dǎo)航系統(tǒng)狀態(tài)估計理論
本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第2章 組合導(dǎo)航數(shù)學(xué)基礎(chǔ)與研究方法
2．1 組合導(dǎo)航數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
2．1．1 概率論基礎(chǔ)知識
2．1．2 隨機過程基礎(chǔ)知識
2．2 具有隨機干擾的線性動力學(xué)系統(tǒng)
2．2．1 隨機線性連續(xù)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型
2．2．2 隨機線性離散系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型
2．2．3 隨機線性連續(xù)系統(tǒng)的離散化
2．3 導(dǎo)航系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型
2．3．1 慣性導(dǎo)航系統(tǒng)
2．3．2 衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)
2．4 最優(yōu)估計方法
2．4．1 最小二乘法估計
2．4．2 最小方差估計與線性最小方差估計
2．4．3 極大后驗估計與極大似然估計
2．4．4 貝葉斯估計
2．4．5 幾種最優(yōu)估計比較
2．5 組合導(dǎo)航系統(tǒng)的研究方法
2．5．1 組合導(dǎo)航系統(tǒng)研究的一般過程
2．5．2 組合導(dǎo)航系統(tǒng)的設(shè)計模式
2．5．3 組合導(dǎo)航數(shù)學(xué)仿真方法
2．5．4 組合導(dǎo)航系統(tǒng)的測試
2．6 組合導(dǎo)航系統(tǒng)數(shù)字開發(fā)平臺
2．6．1 組合導(dǎo)航系統(tǒng)數(shù)字開發(fā)平臺架構(gòu)
2．6．2 數(shù)字開發(fā)平臺系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型研究
2．6．3 組合導(dǎo)航系統(tǒng)數(shù)字開發(fā)平臺功能
本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第3章 離散線性系統(tǒng)最優(yōu)估計方法及其應(yīng)用
3．1 Kalman濾波的基本概念
3．1．1 Kalman濾波的基本原理
3．1．2 最優(yōu)濾波、預(yù)測與平滑的概念
3．2 隨機線性離散系統(tǒng)的Kalman濾波方程
……
第4章 自適應(yīng)Kalman濾波技術(shù)及其應(yīng)用
第5章 非線性系統(tǒng)狀態(tài)估計及其應(yīng)用
第6章 模糊自適應(yīng)狀態(tài)估計及其應(yīng)用
第7章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息融合技術(shù)及其應(yīng)用
第8章 聯(lián)邦Kalman濾波技術(shù)及其應(yīng)用