| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 列车组合定位应用现状 | 第14-16页 |
| 1.2.2 非线性滤波理论研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 论文主要研究内容与结构安排 | 第18-20页 |
| 2 GNSS/DR组合定位系统 | 第20-32页 |
| 2.1 列车定位系统 | 第20-21页 |
| 2.2 列车定位传感器原理概述 | 第21-25页 |
| 2.2.1 GNSS卫星接收机原理 | 第21-23页 |
| 2.2.2 DR系统原理 | 第23-25页 |
| 2.3 GNSS/DR组合定位 | 第25-31页 |
| 2.3.1 列车组合定位集中式融合与分布式融合 | 第25-26页 |
| 2.3.2 GNSS/DR组合定位"当前统计"模型 | 第26-27页 |
| 2.3.3 GNSS/DR系统状态模型 | 第27-28页 |
| 2.3.4 GNSS/DR系统观测模型 | 第28-29页 |
| 2.3.5 组合定位信息融合过程 | 第29-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 3 粒子滤波方法 | 第32-44页 |
| 3.1 贝叶斯估计 | 第32-33页 |
| 3.1.1 贝叶斯定理 | 第32页 |
| 3.1.2 贝叶斯估计理论 | 第32-33页 |
| 3.2 蒙特卡洛方法 | 第33-37页 |
| 3.2.1 蒙特卡洛积分 | 第34页 |
| 3.2.2 序贯重要性采样 | 第34-35页 |
| 3.2.3 重采样技术 | 第35-37页 |
| 3.3 粒子滤波 | 第37-42页 |
| 3.3.1 标准粒子滤波 | 第37-38页 |
| 3.3.2 标准粒子滤波的局限性 | 第38-40页 |
| 3.3.3 采用高斯分布作为建议分布的粒子滤波 | 第40-41页 |
| 3.3.4 粒子滤波总结 | 第41-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 4 列车组合定位非线性滤波算法 | 第44-60页 |
| 4.1 改进粒子滤波列车组合定位算法设计方案 | 第44-45页 |
| 4.2 基于DIRICHLET过程混合模型的底层滤波器设计 | 第45-54页 |
| 4.2.1 Dirichlet过程 | 第45-48页 |
| 4.2.2 Dirichlet过程混合模型 | 第48页 |
| 4.2.3 Dirichlet过程混合的Gibbs采样 | 第48-49页 |
| 4.2.4 基于Dirichlet过程混合模型的GNSS定位解算 | 第49-54页 |
| 4.3 基于轨道约束的顶层融合估计算法设计 | 第54-57页 |
| 4.4 列车GNSS/DR组合定位算法总结 | 第57-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 5 实验验证与仿真分析 | 第60-92页 |
| 5.1 实验平台介绍 | 第60-64页 |
| 5.1.1 参考系统 | 第61-62页 |
| 5.1.2 实验系统 | 第62-63页 |
| 5.1.3 实验平台介绍 | 第63-64页 |
| 5.2 仿真实验验证 | 第64-83页 |
| 5.2.1 仿真实验数据准备 | 第64-67页 |
| 5.2.2 底层滤波估计算法验证 | 第67-71页 |
| 5.2.3 顶层融合估计算法验证 | 第71-83页 |
| 5.3 现场实验验证 | 第83-90页 |
| 5.3.1 现场实验背景 | 第83-87页 |
| 5.3.2 现场实验结果分析 | 第87-90页 |
| 5.4 本章小结 | 第90-92页 |
| 6 总结与展望 | 第92-94页 |
| 6.1 全文总结 | 第92页 |
| 6.2 研究展望 | 第92-94页 |
| 参考文献 | 第94-98页 |
| 表索引 | 第98-100页 |
| 图索引 | 第100-102页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第102-104页 |
| 学位论文数据集 | 第104页 |
