《无人机系统纯方位定位技术及应用》立足于无人机未来战争中纯方位定位的典型应用需求，全面、系统地介绍基于无人机系统的纯方位定位的技术理论基础及实现原理，并重点讨论了定位系统误差的影响因素和修正方法。全书共分7章，以作者多年来在目标运动分析以及无人机系统领域的教学工作、科研成果为基础，全面讨论了纯方位定位涉及的可观测性分析、数据配准、定位方法及定位模型等基础问题，系统分析了影响无源定位精度的主要因素，并从多个角度，运用多种方法对定位误差修正进行了探讨。
本书可作为高等院校相关专业的教学用书和学习参考书，也适合于相关领域的科研工作者和工程技术人员阅读。
第1章 绪论
1.1 无人机系统介绍
1.1.1 无人机特点
1.1.2 无人机的任务
1.1.3 无人机在局部战争中的使用
1.1.4 无人机受到器重的主要原因
1.1.5 无人机系统组成
1.2 纯方位定位技术发展及应用
1.2.1 纯方位定位技术分类及特点
1.2.2 国內外研究现状
1.2.3 无人机系统纯方位定位应用
1.3 本书组织结构
第2章 纯方位目标定位技术基础
2.1 坐标系变换
2.1.1 常用坐标系 第1章 绪论
1.1 无人机系统介绍
1.1.1 无人机特点
1.1.2 无人机的任务
1.1.3 无人机在局部战争中的使用
1.1.4 无人机受到器重的主要原因
1.1.5 无人机系统组成
1.2 纯方位定位技术发展及应用
1.2.1 纯方位定位技术分类及特点
1.2.2 国內外研究现状
1.2.3 无人机系统纯方位定位应用
1.3 本书组织结构
第2章 纯方位目标定位技术基础
2.1 坐标系变换
2.1.1 常用坐标系
2.1.2 坐标变换分析
2.2 时间配准
2.2.1 邻域时刻匹配
2.2.2 差值平滑匹配
2.3 目标可观测性分析
2.3.1 可观测性判别准則
2.3.2 N次多项式运动目标可观测性研究
2.3.3 Grammian矩阵正定性判定系统可观测性
2.3.4 几何法分析可观测性
2.3.5 无人机航路设计原则
2.4 常用滤波方法
2.4.1 最小二乘估计
2.4.2 扩展卡尔曼滤波
2.4.3 粒子滤波
2.5 定位误差度量
2.5.1 三维正态分布
2.5.2 等概率密度椭球
2.5.3 落入误差球的概率
2.5.4 球概率误差及圆概率误差
第3章 单机纯方位定位方法
3.1 三角几何定位
3.2 测向交叉定位
3.2.1 模型推导
3.2.2 仿真分析
3.3 最小二乘无源定位
3.3.1 模型推导
3.3.2 仿真分析
第4章 测量数据噪声及数据预处理
4.1 各类噪声及其分类
4.2 基于小波理论的数据预处理方法
4.2.1 随机抖动噪声与震动噪声消噪
4.2.2 测量漂移噪声消噪
第5章 机动目标跟踪方法
5.1 机动目标模型
5.1.1 白噪声加速度模型
5.1.2 维纳过程加速度模型
5.1.3 通用多项式模型
5.1.4 半格加速度模型——零均值-阶马尔可夫模型
5.1.5 均值自适应加速度模型
5.1.6 二阶马尔可夫加速度模型
5.1.7 对于协同转弯的马尔可夫加速度模型
5.1.8 非对称分布式垂直加速度模型
5.1.9 半马尔可夫跳变过程模型
5.1.10 一阶马尔可夫加加速度模型
5.1.11 非零均值加加速度模型
5.2 多模型算法
5.3 仿真算例
第6章 定位误差影响因素分析
6.1 GPS测量误差
6.2 无人机姿态测量误差
6.3 载荷角度测量误差
6.3.1 载荷自身的系统误差
6.3.2 载荷安装对准误差
6.3.3 载荷安装对准误差模型
6.4 仿真分析
6.4.1 GPS测量误差对定位精度的影响
6.4.2 无人机姿态误差对定位精度的影响
6.4.3 光电载荷角度测量误差对定位精度的影响
第7章 定位系统误差修正方法
7.1 最小二乘载荷安装对准小误差快速修正
7.1.1 最小二乘修正模型
7.1.2 快速修正算法实现流程
7.1.3 仿真分析
7.2 蚁群算法在系统误差动态标校中的应用
7.2.1 基本蚁群算法的数学模型
7.2.2 收敛性分析
7.2.3 蚁群算法的参数选择
7.2.4 仿真分析
7.3 基于混沌自适应粒子群算法的系统误差动态标校
7.3.1 基本粒子群算法的数学模型
7.3.2 收敛性分析
7.3.3 混沌自适应粒子群算法及其参数优化
7.3.4 仿真分析
7.4 大误差条件下的安装误差标校
7.4.1 实际噪声对安装误差标校的影响
7.4.2 模糊评价法则与偏差统计法
7.4.3 仿真分析
7.5 拟线性化载荷安装对准误差在线补偿方法
7.5.1 安装对准误差的拟线性化规律分析
7.5.2 实现步骤
7.5.3 仿真分析
参考文献
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