何曉峰、胡小平、羅兵編著的《北鬥微慣導組合
導航方法研究》基於我國的北鬥衛星導航和微慣性導
航繫統，構建北鬥／微慣導組合導航繫統。研究了基
於軟件接收機的緊組合與深組合導航框架，對於兩類
框架中的主要關鍵技術進行了優化設計，對軟件接收
機信號捕獲與SINS的適配性分析、基於軟件接收機的
BD-2／MIMU緊組合導航方法、基於軟件接收機的BD-2
／MIMU深組合導航方法、BD-1／SINS組合導航方法等
進行了深入研究，研制了BD-2／MIMU和BD-1／SINS組
合導航繫統原理樣機，並進行了相關實驗。

第1章 緒論
1.1 北鬥／微慣導組合導航研究背景與意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意義
1.2 **外發展及研究現狀
1.2.1 **衛星導航繫統(GNSS)
1.2.2 捷聯慣性導航繫統(SINS)
1.2.3 組合導航技術的發展及研究現狀
1.3 北鬥／微慣導組合導航的關鍵技術
1.3.1 軟件接收機與SINS的適配性分析
1.3.2 基於軟件接收機的緊組合導航
1.3.3 深組合導航算法
1.3.4 有源定位條件下的組合濾波算法設計
1.3.5 關鍵技術研究評述
第2章 軟件接收機信號捕獲與SINS的適配性分析
2.1 基於軟件接收機的組合導航
2.1.1 軟件接收機
2.1.2 基於軟件接收機的組合導航
2.2 衛星信號捕獲性能與sINS的適配性分析
2.2.1 衛星信號捕獲的誤差分析
2.2.2 衛星信號捕獲性能與SINS的適配性
2.3 仿真結果與分析
2.3.1 高動態運動軌跡
2.3.2 預檢測積分時間1ms時SINS輔助的檢測概率分析
2.3.3 預檢測積分時間10ms時SINS輔助的檢測概率分析
2.3.4 對比分析
2.4 本章小結
第3章 基於軟件接收機的：BD-2／M[MU緊組合方法
3.1 基於MIMu輔助的BD-2快速選星算法設計
3.1.1 GDOP的理論下界
3.1.2 我國及周邊區域GDOP分布
3.1.3 MIMu輔助的快速選星算法設計
3.2 基於MIMu輔助跟蹤環路的緊組合算法設計
3.2.1 基於MIMU輔助跟蹤環路的緊組合算法總體設計
3.2.2 MIMU輔助的跟蹤環路設計
3.2.3 緊組合算法設計
3.3 衛星信號缺失情況下基於ANFIS輔助KF的緊組合設計
3.3.1 基於ANFIS輔助KF算法原理
3.3.2 衛星信號缺失情況下基於ANFIS輔助KF的算法設計
3.3.3 實驗驗證
3.4 本章小結
第4章 基於軟件接收機的BD-2／MIMU深組合方法
4.1 半參數模型及估計方法
4.1.1 半參數模型
4.1.2 半參數模型的廣義補償*小二乘估計
4.1.3 正則矩陣與光滑因子的選定
4.2 微陀螺儀誤差補償算法設計
4.2.1 基於半參數模型的微陀螺儀繫統誤差補償算法
4.2.2 基於推廣*小二乘的微陀螺儀隨機誤差降噪算法設計
4.3 BD-2／MIMU深組合算法設計
4.3.1 深組合導航繫統結構
4.3.2 導航濾波器設計
4.3.3 矢量跟蹤環結構
4.4 基於半參數模型的基帶信號預處理技術
4.4.1 基帶信號預處理模型
4.4.2 基於半參數模型的基帶信號預處理
4.5 本章小結
第5章 BD-2／MIMU組合導航繫統的實現
5.1 組合導航原理樣機的實現
5.1.1 繫統的構成
5.1.2 繫統的信息流程設計
5.2 實驗設計
5.2.1 實驗環境與信號模擬器
5.2.2 實驗方法
5.3 實驗與結果分析
5.3.1 實驗軌跡與數據處理
5.3.2 衛星信號捕獲實驗結果與分析
5.3.3 組合導航實驗結果與分析
5.3.4 深組合導航高動態場景仿真實驗
5.4 本章小結
第6章 基於神經網絡輔助KF的BD-1／SINS組合導航方法
6.1 BD-1／sINS組合導航的基本原理
6.1.1 基本框架
6.1.2 繫統誤差模型
6.1.3 BD-1／SINS組合導航的特點
6.2 基於神經網絡輔助KF的組合導航方法設計
6.2.1 基於神經網絡輔助KF的框架研究
6.2.2 BP算法的改進
6.3 BD-1／SINS組合導航繫統的實現
6.3.1 實驗方案
6.3.2 實驗結果與分析
6.4.本章小結
第7章 結論與展望
7.1 本書總結
7.2 研究展望
附錄A 坐標繫定義及地球模型參數
A.1 常用坐標繫的定義
A.2 常用坐標繫的相互轉換
A.3 地球模型參數
附錄B 衛星運動產生的多普勒頻移分析
B.1 MEO衛星
B.2 IGSO衛星
參考文獻