目錄
第1章狀態(tài)估計與導航基礎1
1.1引言1
1.2矩陣與向量基本知識1
1.3導航基本概念8
1.4坐標系旋轉表示14
1.5概率與統(tǒng)計基本知識26
1.6最優(yōu)估計基本知識34
1.7隨機線性系統(tǒng)基本知識41
1.8本章小結42
習題43
第2章慣性導航系統(tǒng)44
2.1引言44
2.2慣性器件44
2.3慣性導航系統(tǒng)類型54
2.4捷聯(lián)式慣性導航系統(tǒng)更新算法58
2.5捷聯(lián)式慣性導航系統(tǒng)誤差分析63
2.6初始對準技術75
2.7本章小結83
習題83
第3章卡爾曼濾波器84
3.1引言84
3.2離散卡爾曼濾波方程推導85
3.3關于卡爾曼濾波的討論96
3.4工程應用的卡爾曼濾波101
3.5慣性/衛(wèi)星松組合導航114
3.6本章小結123
習題123
第4章非線性卡爾曼濾波器125
4.1引言125
4.2高斯近似濾波器126
4.3擴展卡爾曼濾波器129
4.4無跡卡爾曼濾波器135
4.5容積卡爾曼濾波器143
4.6粒子濾波器148
4.7導航系統(tǒng)非線性卡爾曼濾波器的分析比較153
4.8本章小結167
習題167
第5章自適應卡爾曼濾波器169
5.1引言169
5.2Sage-Husa自適應卡爾曼濾波器169
5.3基于新息的自適應卡爾曼濾波器171
5.4基于變分貝葉斯的自適應卡爾曼濾波器175
5.5慣性/多普勒組合導航183
5.6本章小結193
習題193
第6章野值魯棒卡爾曼濾波器195
6.1引言195
6.2基于卡方檢測的卡爾曼濾波器195
6.3基于廣義極大似然估計的野值魯棒濾波器197
6.4幾種野值魯棒卡爾曼濾波器的理論比較204
6.5慣性/超短基線組合導航205
6.6本章小結216
習題216
第7章多狀態(tài)約束卡爾曼濾波器218
7.1引言218
7.2VINS中坐標系的定義與轉換219
7.3基于MSCKF的視覺慣性導航221
7.4MSCKF實驗237
7.5本章小結244
習題245
第8章分布式卡爾曼濾波器246
8.1引言246
8.2單平臺分布式卡爾曼濾波器——聯(lián)邦濾波器247
8.3多平臺分布式卡爾曼濾波器——協(xié)方差交互260
8.4本章小結272
習題272
第9章非線性最小二乘優(yōu)化及其應用273
9.1引言273
9.2非線性最小二乘求解274
9.3非線性最小二乘優(yōu)化的圖表示279
9.4非線性最小二乘在SLAM中的應用283
9.5本章小結288
習題289
參考文獻291
附錄中英文對照縮寫表294