| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究目的及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 重力数据处理技术的研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 统计滤波器的发展现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 重力数据处理技术的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本文的主要内容 | 第16-17页 |
| 1.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 海洋重力测量数据预处理方法研究 | 第18-36页 |
| 2.1 基于低通滤波的重力测量数据预处理方法研究 | 第18-24页 |
| 2.1.1 FIR低通滤波原理 | 第18-20页 |
| 2.1.2 窗函数设计法 | 第20-23页 |
| 2.1.3 低通滤波方法的仿真实验 | 第23-24页 |
| 2.2 基于卡尔曼滤波的重力测量数据预处理方法研究 | 第24-28页 |
| 2.2.1 卡尔曼滤波理论 | 第24-26页 |
| 2.2.2 卡尔曼滤波 | 第26-28页 |
| 2.2.3 卡尔曼滤波方法的仿真实验 | 第28页 |
| 2.3 基于频域正则维纳滤波的重力测量数据预处理方法研究 | 第28-33页 |
| 2.3.1 维纳滤波器原理 | 第28-29页 |
| 2.3.2 时域维纳滤波器 | 第29-31页 |
| 2.3.3 频域正则维纳滤波器 | 第31-32页 |
| 2.3.4 频域正则维纳滤波方法的仿真实验 | 第32-33页 |
| 2.4 海试重力测量数据的预处理比较 | 第33-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 基于时间序列建模的最优参数估计方法研究 | 第36-56页 |
| 3.1 海洋重力测量数据时间序列建模 | 第36-41页 |
| 3.1.1 时间序列模型的基本理论 | 第36页 |
| 3.1.2 AR模型识别 | 第36-37页 |
| 3.1.3 时间序列建模预处理 | 第37-38页 |
| 3.1.4 模型参数估计 | 第38-40页 |
| 3.1.5 模型定阶 | 第40-41页 |
| 3.2 基于正反卡尔曼滤波算法的信噪分离方法研究 | 第41-46页 |
| 3.2.1 向量卡尔曼滤波器 | 第41-44页 |
| 3.2.2 反向信息滤波器 | 第44-45页 |
| 3.2.3 正反向卡尔曼滤波方法的仿真试验 | 第45-46页 |
| 3.3 基于H∞和平滑滤波算法的信噪分离方法研究 | 第46-50页 |
| 3.3.1 H∞滤波理论 | 第47-48页 |
| 3.3.2 固定滞后平滑 | 第48-49页 |
| 3.3.3 H∞滤波方法仿真试验 | 第49-50页 |
| 3.4 基于时序建模的最优参数估计方法试验 | 第50-53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-56页 |
| 第四章 基于二阶近似模型的最优参数估计方法研究 | 第56-72页 |
| 4.1 海洋重力传感器模型 | 第56-58页 |
| 4.2 基于改进的自适应卡尔曼滤波算法的信噪分离方法研究 | 第58-64页 |
| 4.2.1 噪声协方差估计方法 | 第58-61页 |
| 4.2.2 改进的自适应卡尔曼滤波算法 | 第61-63页 |
| 4.2.3 改进的自适应卡尔曼滤波方法仿真试验 | 第63-64页 |
| 4.3 基于正则化粒子滤波算法的信噪分离方法研究 | 第64-68页 |
| 4.3.1 贝叶斯状态估计方法 | 第64-65页 |
| 4.3.2 粒子滤波 | 第65-66页 |
| 4.3.3 正则化粒子重采样算法 | 第66页 |
| 4.3.4 正则化粒子滤波方法仿真试验 | 第66-68页 |
| 4.4 基于二阶近似模型的最优参数估计方法试验 | 第68-70页 |
| 4.5 本章小结 | 第70-72页 |
| 第五章 海洋重力仪数据处理软件设计及验证试验 | 第72-88页 |
| 5.1 总体方案设计 | 第72-74页 |
| 5.1.1 需求分析 | 第72-73页 |
| 5.1.2 整体框架设计 | 第73-74页 |
| 5.2 海洋重力仪数据处理软件设计 | 第74-81页 |
| 5.2.1 C | 第74-78页 |
| 5.2.2 海洋重力仪数据处理软件界面设计 | 第78-81页 |
| 5.3 海洋重力测量数据处理方法验证试验 | 第81-86页 |
| 5.3.1 重复线精度评价 | 第81-84页 |
| 5.3.2 交叉点精度评价 | 第84-86页 |
| 5.4 本章小结 | 第86-88页 |
| 第六章 总结与展望 | 第88-90页 |
| 6.1 总结 | 第88-89页 |
| 6.2 展望 | 第89-90页 |
| 致谢 | 第90-92页 |
| 参考文献 | 第92-96页 |
| 攻读硕士学位期间科研成果 | 第96页 |
