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第1章 绪论1

1.1 无人机系统介绍1

1.1.1 无人机特点2

1.1.2 无人机的任务3

1.1.3 无人机在局部战争中的使用5

1.1.4 无人机受到器重的主要原因6

1.1.5 无人机系统组成8

1.2 纯方位定位技术发展及应用12

1.2.1 纯方位定位技术分类及特点12

1.2.2 国内外研究现状15

1.2.3 无人机系统纯方位定位应用19

1.3 本书组织结构20

第2章 纯方位目标定位技术基础22

2.1 坐标系变换22

2.1.1 常用坐标系22

2.1.2 坐标变换分析24

2.2 时间配准27

2.2.1 邻域时刻匹配27

2.2.2 差值平滑匹配27

2.3 目标可观测性分析31

2.3.1 可观测性判别准则31

2.3.2 N次多项式运动目标可观测性研究34

2.3.3 Grammian矩阵正定性判定系统可观测性37

2.3.4 几何法分析可观测性39

2.3.5 无人机航路设计原则41

2.4 常用滤波方法42

2.4.1 最小二乘估计43

2.4.2 扩展卡尔曼滤波47

2.4.3 粒子滤波53

2.5 定位误差度量63

2.5.1 三维正态分布63

2.5.2 等概率密度椭球64

2.5.3 落入误差球的概率64

2.5.4 球概率误差及圆概率误差65

第3章 单机纯方位定位方法67

3.1 三角几何定位68

3.2 测向交叉定位70

3.2.1 模型推导71

3.2.2 仿真分析72

3.3 最小二乘无源定位73

3.3.1 模型推导73

3.3.2 仿真分析78

第4章 测量数据噪声及数据预处理80

4.1 各类噪声及其分类80

4.2 基于小波理论的数据预处理方法81

4.2.1 随机抖动噪声与震动噪声消噪81

4.2.2 测量漂移噪声消噪83

第5章 机动目标跟踪方法86

5.1 机动目标模型87

5.1.1 白噪声加速度模型88

5.1.2 维纳过程加速度模型88

5.1.3 通用多项式模型89

5.1.4 辛格加速度模型——零均值一阶马尔可夫模型89

5.1.5 均值自适应加速度模型91

5.1.6 二阶马尔可夫加速度模型92

5.1.7 对于协同转弯的马尔可夫加速度模型92

5.1.8 非对称分布式垂直加速度模型94

5.1.9 半马尔可夫跳变过程模型94

5.1.10 一阶马尔可夫加加速度模型95

5.1.11 非零均值加加速度模型95

5.2 多模型算法96

5.3 仿真算例101

第6章 定位误差影响因素分析104

6.1 GPS测量误差104

6.2 无人机姿态测量误差105

6.3 载荷角度测量误差106

6.3.1 载荷自身的系统误差107

6.3.2 载荷安装对准误差107

6.3.3 载荷安装对准误差模型109

6.4 仿真分析111

6.4.1 GPS测量误差对定位精度的影响111

6.4.2 无人机姿态误差对定位精度的影响111

6.4.3 光电载荷角度测量误差对定位精度的影响112

第7章 定位系统误差修正方法114

7.1 最小二乘载荷安装对准小误差快速修正115

7.1.1 最小二乘修正模型115

7.1.2 快速修正算法实现流程118

7.1.3 仿真分析119

7.2 蚁群算法在系统误差动态标校中的应用120

7.2.1 基本蚁群算法的数学模型122

7.2.2 收敛性分析124

7.2.3 蚁群算法的参数选择127

7.2.4 仿真分析128

7.3 基于混沌自适应粒子群算法的系统误差动态标校131

7.3.1 基本粒子群算法的数学模型131

7.3.2 收敛性分析132

7.3.3 混沌自适应粒子群算法及其参数优化134

7.3.4 仿真分析136

7.4 大误差条件下的安装误差标校138

7.4.1 实际噪声对安装误差标校的影响138

7.4.2 模糊评价法则与偏差统计法141

7.4.3 仿真分析143

7.5 拟线性化载荷安装对准误差在线补偿方法145

7.5.1 安装对准误差的拟线性化规律分析146

7.5.2 实现步骤149

7.5.3 仿真分析149

参考文献151