| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 带乘性噪声系统的特点 | 第11-13页 |
| 1.2.2 带乘性噪声估计理论的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 约束滤波的发展及研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.1 约束滤波模型的提出 | 第14-15页 |
| 1.3.2 约束滤波的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 非线性系统滤波算法的发展及现状 | 第16-17页 |
| 1.5 本文所完成的工作 | 第17-18页 |
| 2 基于EKF的附等式约束的带乘性噪声非线性系统估计算法 | 第18-36页 |
| 2.1 带乘性噪声非线性系统的状态滤波算法 | 第18-20页 |
| 2.2 等式约束状态估计的主要方法 | 第20页 |
| 2.3 带乘性噪声附等式约束的非线性系统滤波模型 | 第20-22页 |
| 2.3.1 模型线性化 | 第21页 |
| 2.3.2 观测扩维 | 第21-22页 |
| 2.4 滤波算法推导 | 第22-25页 |
| 2.5 状态平滑算法 | 第25-30页 |
| 2.6 仿真分析 | 第30-35页 |
| 2.7 本章小结 | 第35-36页 |
| 3 基于UKF的带乘性噪声附等式约束非线性系统的状态滤波 | 第36-48页 |
| 3.1 无迹卡尔曼滤波算法(UKF) | 第36-40页 |
| 3.1.1 UT变换 | 第36-37页 |
| 3.1.2 Sigma点采样策略 | 第37-39页 |
| 3.1.3 UKF算法 | 第39-40页 |
| 3.2 带乘性噪声附等式约束的UKF算法 | 第40-42页 |
| 3.3 仿真分析 | 第42-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 4 总结与展望 | 第48-50页 |
| 4.1 本文总结 | 第48页 |
| 4.2 研究展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 个人简历 | 第55页 |
| 发表的学术论文 | 第55页 |