| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·GPS/DR组合定位系统的数据融合方案 | 第10-13页 |
| ·GPS/DR组合定位系统的数据融合算法的研究现状 | 第10-12页 |
| ·GPS/DR组合定位系统的数据融合算法的研究重点 | 第12-13页 |
| ·本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| ·本文组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 GPS/DR数据融合算法的理论基础 | 第15-38页 |
| ·线性离散系统的卡尔曼滤波 | 第15-18页 |
| ·线性离散系统的卡尔曼滤波模型 | 第15页 |
| ·线性离散系统的卡尔曼滤波算法 | 第15-18页 |
| ·卡尔曼滤波的发散抑制 | 第18页 |
| ·扩展卡尔曼滤波 | 第18-21页 |
| ·扩展卡尔曼滤波算法 | 第18-20页 |
| ·扩展卡尔曼滤波的线性化误差补偿 | 第20页 |
| ·扩展卡尔曼滤波存在的问题 | 第20-21页 |
| ·无迹卡尔曼滤波 | 第21-26页 |
| ·无迹变换 | 第21-23页 |
| ·无迹卡尔曼滤波算法 | 第23-24页 |
| ·无迹卡尔曼滤波算法的改进 | 第24-26页 |
| ·GPS定位原理及误差分析 | 第26-29页 |
| ·GPS定位的基本原理 | 第26-28页 |
| ·GPS定位的误差模型 | 第28-29页 |
| ·航位推算原理及误差分析 | 第29-33页 |
| ·航位推算的基本原理 | 第29-30页 |
| ·航位推算传感器的工作原理及误差分析 | 第30-33页 |
| ·车辆运动模型 | 第33-38页 |
| ·匀速(CV)和匀加速(CA)模型 | 第33-34页 |
| ·辛格(Singer)模型 | 第34页 |
| ·"当前"统计模型 | 第34-38页 |
| 第3章 EKF和UKF在GPS/DR组合定位中的应用 | 第38-43页 |
| ·扩展卡尔曼滤波在GPS/DR数据融合中的应用 | 第38-42页 |
| ·GPS/DR组合定位系统状态方程的建立 | 第38-39页 |
| ·GPS/DR组合定位系统量测方程的建立 | 第39-41页 |
| ·自适应卡尔曼滤波方程 | 第41-42页 |
| ·无迹卡尔曼滤波在GPS/DR数据融合中的应用 | 第42-43页 |
| 第4章 联合滤波器在GPS/DR组合定位中的应用 | 第43-49页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·联合卡尔曼滤波器 | 第43-45页 |
| ·联合卡尔曼滤波器的结构 | 第43-44页 |
| ·联合卡尔曼滤波算法 | 第44-45页 |
| ·GPS/DR组合定位系统的联合滤波方案 | 第45-46页 |
| ·GPS/DR组合定位系统的联合卡尔曼滤波器的设计 | 第46-47页 |
| ·GPS局部滤波器的状态方程和量测方程 | 第46页 |
| ·DR局部滤波器的状态方程和量测方程 | 第46-47页 |
| ·全局滤波算法 | 第47页 |
| ·GPS/DR组合定位系统信息分配系数的自适应算法 | 第47-48页 |
| ·基于无迹卡尔曼滤波的联合卡尔曼滤波器 | 第48-49页 |
| 第5章 强跟踪滤波器在GPS/DR组合定位中的应用 | 第49-53页 |
| ·强跟踪滤波器的引入 | 第49页 |
| ·强跟踪滤波器的基本原理 | 第49-50页 |
| ·强跟踪滤波算法 | 第50-51页 |
| ·强跟踪滤波器与扩展卡尔曼滤波器的性能分析 | 第51-52页 |
| ·基于无迹卡尔曼滤波的强跟踪滤波器 | 第52-53页 |
| 第6章 仿真结果及分析 | 第53-67页 |
| ·系统仿真技术 | 第53-54页 |
| ·系统仿真的分类 | 第53页 |
| ·Monte Carlo仿真方法的基本思想和特点 | 第53-54页 |
| ·常用的仿真统计指标 | 第54页 |
| ·EKF与UKF的仿真分析 | 第54-60页 |
| ·FEKF与FUKF的仿真分析 | 第60-63页 |
| ·STF的仿真分析 | 第63-67页 |
| 结论与展望 | 第67-69页 |
| 1、结论 | 第67-68页 |
| 2、展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 附录A UT变换的精度分析 | 第74-76页 |
| 附录B (攻读学位期间所发表的学术论文目录) | 第76页 |
