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基于Unscented变换的Kalman滤波算法在非线性系统中的研究与仿真

第一章 绪论第1-10页
   ·滤波器的历史和发展第7-9页
   ·论文结构安排第9页
   ·论文创新点第9-10页
第二章 估计理论基础的介绍第10-19页
   ·基本问题经典估计第10-12页
     ·几个常用估计量第10-12页
   ·CRAMER-RAO下界第12-13页
   ·最大似然估计(MLE)第13页
   ·BAYESIAN估计第13-17页
     ·矢量情况第14-15页
     ·高斯情况第15-16页
     ·一般Bayesian估计第16页
     ·Bayesian估计的性能第16-17页
   ·线性贝叶斯估计器第17-19页
第三章 KALMAN滤波的设计第19-29页
   ·引言第19页
   ·标量随机过程的递推MMSE估计第19-21页
     ·新息序列的特性第19-20页
     ·如下两种情况下,得到递推解第20-21页
   ·KALMAN滤波第21-29页
     ·Kalman滤波器推导第23-29页
第四章 EKF滤波器的设计第29-38页
   ·引言第29页
   ·非线性滤波的线性化滤波方法第29-33页
     ·离散非线性模型线性化滤波方法第29-32页
     ·连续非线性滤波模型线性化滤波方法第32-33页
   ·推广卡尔曼滤波第33-38页
     ·离散系统的推广卡尔曼滤波第33-35页
     ·连续系统的推广卡尔曼滤波第35-38页
第五章 UNSCENTED卡尔曼滤波方法研究与应用第38-52页
   ·引言第38页
   ·EKF存在的问题第38-40页
   ·UNSCENTED 变换和UNSCENTED 卡尔曼滤波器第40-43页
     ·Unscented 变换第40-42页
     ·Unscented 卡尔曼滤波器第42-43页
   ·算法仿真实验第43-51页
     ·应用一第43-46页
     ·应用二第46-51页
   ·结束语第51-52页
第六章 结论与展望第52-53页
参考文献第53-55页
发表论文和科研情况说明第55-56页
附录第56-57页
致谢第57页

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