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列车组合定位中改进CPF算法的研究

摘要第3-4页
Abstract第4页
主要符号说明第7-8页
第一章 绪论第8-16页
    1.1 研究背景及意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-14页
        1.2.1 列车定位方法研究现状第9-10页
        1.2.2 组合导航的发展现状第10-12页
        1.2.3 信息融合理论研究现状第12-14页
    1.3 论文的研究内容及框架第14-16页
第二章 INS和GNSS的基本原理概述第16-32页
    2.1 常用的导航坐标系之间的转换第16-19页
        2.1.1 常用坐标系介绍第16-17页
        2.1.2 基本导航参数第17-18页
        2.1.3 不同坐标系间的转换第18-19页
    2.2 INS系统概述第19-26页
        2.2.1 INS的基本组成第19-21页
        2.2.2 INS的基本原理第21页
        2.2.3 INS的数学模型及误差方程第21-26页
    2.3 GNSS系统概述第26-32页
        2.3.1 GNSS的基本组成及定位原理第26-30页
        2.3.2 GNSS误差分析第30-32页
第三章 基于GNSS/INS的高速列车组合定位系统第32-42页
    3.1 高速列车控制系统的发展第32-34页
        3.1.1 国外列车控制系统的发展第32页
        3.1.2 我国列车控制系统的发展第32-34页
    3.2 GNSS/INS组合定位系统概述第34-37页
        3.2.1 GNSS/INS组合定位原理第34-35页
        3.2.2 GNSS/INS组合定位方式第35-37页
    3.3 GNSS/INS组合定位系统的基本数学模型第37-42页
        3.3.1 Kalman滤波方案的选取第37页
        3.3.2 GNSS/INS定位组合系统数学模型的建立第37-40页
        3.3.3 GNSS/INS定位组合系统的基本特性分析第40-42页
第四章 GNSS/INS组合导航中数据融合算法的研究第42-61页
    4.1 扩展Kalman滤波(EKF)第42-45页
        4.1.1 EKF算法的基本原理和过程第42-43页
        4.1.2 EKF算法的具体实现步骤第43-44页
        4.1.3 EKF算法的仿真分析第44-45页
    4.2 容积Kalman滤波算法(CKF)第45-52页
        4.2.1 Spherical-Radial Cubature准则第46-47页
        4.2.2 CKF滤波算法第47-49页
        4.2.3 CKF算法的仿真分析第49-52页
    4.3 PF算法第52-55页
        4.3.1 PF算法的具体实现步骤第53-54页
        4.3.2 PF算法的仿真分析第54-55页
    4.4 CPF算法及其改进算法研究第55-61页
        4.4.1 CPF算法的基本原理及过程第55-56页
        4.4.2 MCMC算法基本原理第56页
        4.4.3 改进的CPF算法基本原理及过程第56-59页
        4.4.4 改进CPF算法仿真及分析第59-61页
第五章 改进CPF在GNSS/INS模型中的应用第61-64页
    5.1 基于GNSS/INS的列车定位仿真设计第61-64页
        5.1.1 仿真平台的选择第61页
        5.1.2 基于GNSS/INS的列车仿真系统分析第61-64页
第六章 总结第64-65页
    6.1 主要工作回顾第64页
    6.2 今后研究工作及展望第64-65页
参考文献第65-67页
个人简历 在读期间发表的学术论文第67-68页
致谢第68页

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