Multi-sensor information fusion navigation technology (Shen Qiang, Yang Chengwei)

　　The main contents of \"Multi-Sensor Information Fusion Navigation Technology\" include: the basics of geodesy, description of commonly used coordinate systems and navigation parameters; basic theory of multi-sensor information fusion; basic principles and methods of Kalman filtering; commonly used inertial navigation sensors; basic principles and methods of strapdown inertial navigation system; basic principles and methods of satellite navigation; overview of visual navigation methods; basic principles and methods of integrated navigation. Chapter 1 Introduction 1.1 Introduction to navigation technology 1.1.1 Concept of navigation 1.1.2 Classification of navigation 1.1.3 Origin and history of navigation technology 1.1.4 Application of navigation technology 1.1.5 Development trend of navigation technology 1.2 Introduction to information fusion technology 1.2.1 Concept of information fusion technology 1.2.2 Origin and history of information fusion technology 1.2.3 Application of information fusion technology 1.2.4 Development trend of information fusion system Chapter 2 Foundations of geodesy, commonly used coordinate systems and description of navigation parameters 2.1 Foundations of geodesy 2.1.1 Shape of the earth 2.1.2 Radius of curvature of the earth reference ellipsoid 2.1.3 Gravity model of the earth 2.1.4 Time system 2.2 Commonly used coordinate systems 2.2.1 Geocentric inertial coordinate system 2.2.2 Geocentric Earth-fixed coordinate system 2.2.3 Local geographic coordinate system 2.2.4 Station-centered coordinate system 2.2.5 Other coordinate systems 2.3 2.3.1 Direction cosine method 2.3.2 Euler angle method 2.3.3 Quaternion method 2.3.4 Equivalent rotation vector method 2.4 Conversion between commonly used coordinate systems 2.4.1 Conversion between inertial coordinate system and earth-centered earth-fixed coordinate system 2.4.2 Conversion between earth-centered earth-fixed coordinate system and local geographic coordinate system 2.4.3 Conversion between inertial coordinate system and local geographic coordinate system 2.4.4 Conversion between local geographic coordinate system and carrier coordinate system 2.4.5 Conversion between earth-centered earth-fixed coordinate system and geodetic coordinate system 2.4.6 Conversion between mobile orientation coordinate system and local geographic coordinate system Chapter 3 Basic theory of multi-sensor information fusion 3.1 Basic principles of information fusion 3.2 Functional levels of information fusion 3.3 Model of information fusion system 3.3.1 Description of multi-sensor system 3.3.2 Structural model of information fusion system 3.3.3 Relationship between navigation system and information fusion 3.4 Basic theory of estimation 3.4.1 3.4.2 Small variance estimation 3.4.3 Linear small variance estimation 3.4.4 Other estimation methods 3.4.5 Comparison of various estimations Chapter 4 Basic principles and methods of Kalman filtering 4.1 Overview of Kalman filtering 4.1.1 Background and characteristics of Kalman filtering 4.1.2 Development of Kalman filtering 4.2 Linear discrete Kalman filtering 4.2.1 Mathematical model of discrete Kalman filtering 4.2.2 Discrete Kalman filtering equation and analysis 4.3 Linear continuous Kalman filtering 4.3.1 Mathematical model of continuous Kalman filtering 4.3.2 Continuous Kalman filtering equation and analysis 4.3.3 Discretization when the dynamic equation is a continuous differential equation 4.4 Trajectory measurement and identification based on Kalman filtering 4.5 Stability of Kalman filtering 4.5.1 Stability criteria for linear systems 4.5.2 Stability of Kalman filtering 4.6 Kalman filtering for nonlinear systems 4.6.1 Kalman filter equation linearized according to nominal state 4.6.2 Extended Kalman filter 4.7 Federated filtering 4.7.1 Fusion algorithm when sub-filters are uncorrelated 4.7.2 Fusion algorithm when sub-filters are correlated 4.7.3 Structure of federated filter 4.8 Other filtering techniques 4.8.1 Adaptive Kalman filter 4.8.2 Unscented Kalman filter 4.8.3 Particle filter Chapter 5 Common inertial navigation sensors 5.1 Gyroscope 5.1.1 Conventional mechanical gyroscope 5.1.2 Vibration gyroscope 5.1.3 Optical gyroscope 5.1.4 New gyroscope 5.2 Accelerometer 5.2.1 Accelerometer measurement model and specific force measurement principle 5.2.2 Force balance pendulum accelerometer 5.2.3 Vibration accelerometer 5.2.4 Fiber optic accelerometer 5.2.5 Angular accelerometer 5.3 Testing, calibration and error compensation 5.3.1 Overview 5.3.2 Gyroscope test 5.3.3 Accelerometer test 5.3.4 Gyroscope error compensation 5.3.5 Accelerometer error compensation Chapter 6 Basic principles and methods of strapdown inertial navigation system 6.1 Basic analysis of three-dimensional strapdown navigation system 6.1.1 Navigation relative to inertial coordinate system 6.1.2 Navigation relative to earth-centered earth-fixed coordinate system 6.1.3 Selection of navigation coordinate system 6.1.4 Decomposition of accelerometer measurement value 6.2 Mechanical arrangement of strapdown inertial navigation system 6.2.1 Mechanical arrangement of inertial coordinate system 6.2.2 Mechanical arrangement of earth-centered earth-fixed coordinate system 6.2.3 Mechanical arrangement of local geographic coordinate system 6.3 Update algorithm of strapdown inertial navigation system 6.3.1 Attitude update algorithm 6.3.2 Velocity update algorithm 6.3.3 Position update algorithm 6.4 Error model of strapdown inertial navigation system 6.4.1 Attitude error equation 6.4.2 Velocity error equation 6.4.3 Position error equation 6.4.4 6.5.1.6 Autonomous alignment of strapdown inertial navigation system 6.5.2. Transfer alignment of strapdown inertial navigation system 6.6.2. Data simulation and simulation verification of strapdown inertial navigation system 6.6.1.6 Gyroscope data simulation 6.6.2.6 Accelerometer data simulation 6.6.3. Inertial navigation solution process Chapter 7. Basic principles and methods of satellite navigation 7.1.1.7 Classification of radio navigation 7.1.2. Positioning principle of radio navigation 7.2. Basics of satellite navigation 7.2.1.7 Composition of GPS 7.2.2.7 Services and limitations provided by GPS 7.2.3.8 Performance indicators of GPS 7.3.1.7 Satellite positioning principle and accuracy analysis 7.3.1.7 GPS satellite orbit theory 7.3.2.7 Pseudorange positioning principle 7.3.3.8 GPS measurement error 7.3.4. Introduction to Beidou satellite navigation system 7.4.4. GPS satellite signals and navigation messages 7.4.1.7 7.4.2 Signal modulation 7.5 GPS satellite signal capture and tracking 7.5.1 GPS receiver overview 7.5.2 Signal capture 7.5.3 Signal scalar tracking principle 7.5.4 High dynamic satellite signal vector tracking principle 7.5.5 Navigation message demodulation and pseudorange determination 7.6 Radio beacon navigation technology 7.6.1 Problems in satellite navigation technology 7.6.2 Development of radio beacon navigation technology Chapter 8 Overview of visual navigation methods 8.1 Concept of visual navigation technology 8.2 Origin and history of visual navigation technology 8.2.1 Overview 8.2.2 Development of image preprocessing technology 8.2.3 Development of feature extraction and matching technology 8.3 Main technologies and methods of visual navigation 8.3.1 Introduction to common visual navigation methods and principles 8.3.2 Vision-based posture extraction technology 8.3.3 Vision-based carrier positioning technology 8.3.4 Vision-based velocity measurement technology 8.4 Application of visual navigation technology 8.4.1 Overview 8.4.2 Examples of the application of visual navigation technology 8.5 Development trend of visual navigation technology Chapter 9 Basic principles and methods of integrated navigation 9.1 Overview of integrated navigation system 9.2 Kalman filter combination and correction method 9.2.1 Combination method 9.2.2 Correction method 9.3 Some issues involved in GPS/INS integrated navigation system 9.3.1 Differential GPS 9.3.2 Carrier phase positioning and GPS attitude 9.3.3 Large misalignment angle error 9.3.4 IMtJ error modeling 9.4 Application of Kalman filter in GPS/INS integrated navigation 9.4.1 State selection 9.4.2 Loose combination 9.4.3 Tight combination 9.4.4 Application of other filtering methods in integrated navigation References