基于进化计算的粒子滤波算法应用研究

摘要	第1-8页
Abstract	第8-11页
第1章 绪论	第11-15页
·研究背景与意义	第11-12页
·粒子滤波算法的研究现状	第12-13页
·粒子滤波算法的难点	第13-14页
·本文的内容安排	第14-15页
第2章 粒子滤波算法理论	第15-23页
·粒子滤波算法的理论基础	第15-17页
·最优贝叶斯估计	第15-17页
·蒙特卡罗方法	第17页
·标准粒子滤波	第17-22页
·序贯重要性采样	第18-20页
·采样重要性重采样	第20-21页
·标准粒子滤波算法描述	第21-22页
·本章小结	第22-23页
第3章 经典的改进粒子滤波算法	第23-30页
·引言	第23页
·扩展卡尔曼粒子滤波算法	第23-25页
·无迹粒子滤波算法	第25-26页
·基于MCMC粒子滤波算法	第26-27页
·各种改进粒子滤波算法的比较	第27-29页
·本章小结	第29-30页
第4章 基于进化计算的粒子滤波算法	第30-43页
·引言	第30页
·进化算法	第30-32页
·遗传算法	第30-31页
·粒子群优化算法	第31页
·人工鱼群算法	第31-32页
·人工免疫算法	第32页
·进化算法与粒子滤波	第32-38页
·遗传粒子滤波算法	第32-34页
·粒子群优化滤波算法	第34-35页
·人工鱼群粒子滤波算法	第35-37页
·人工免疫粒子滤波算法	第37-38页
·粒子群优化遗传粒子滤波算法	第38-42页
·本章小结	第42-43页
总结与展望	第43-44页
参考文献	第44-48页
致谢	第48-49页
附录A 攻读硕士学位期间所发表的论文	第49页