| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-12页 |
| 1.2 非线性滤波理论的发展进程及其在组合定位系统中的应用现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 非线性滤波理论的发展进程 | 第12-14页 |
| 1.2.2 组合定位系统非线性滤波算法的新进展 | 第14-15页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 GPS/DR组合定位滤波技术 | 第17-35页 |
| 2.1 卡尔曼滤波算法(KF) | 第17-22页 |
| 2.1.1 离散型卡尔曼滤波基本方程 | 第17-19页 |
| 2.1.2 系统有确定控制时的滤波算法 | 第19-20页 |
| 2.1.3 卡尔曼滤波高斯相关噪声处理算法 | 第20-22页 |
| 2.2 扩展卡尔曼滤波(EKF) | 第22-24页 |
| 2.2.1 扩展卡尔曼滤波算法递推公式 | 第22-23页 |
| 2.2.2 扩展卡尔曼滤波存在的问题 | 第23-24页 |
| 2.3 Sigma点卡尔曼滤波(SPKF) | 第24-33页 |
| 2.3.1 无迹卡尔曼滤波(UKF) | 第24-28页 |
| 2.3.2 中心差分卡尔曼滤波(CDKF) | 第28-33页 |
| 2.4 EKF、SPKF算法分析 | 第33-34页 |
| 2.5 小结 | 第34-35页 |
| 第3章 噪声相关系统的强跟踪SPKF滤波器 | 第35-43页 |
| 3.1 系统描述 | 第35-36页 |
| 3.2 噪声相关系统的强跟踪滤波算法 | 第36-39页 |
| 3.2.1 正交性原理 | 第36-37页 |
| 3.2.2 噪声相关系统的STF算法递推公式 | 第37-39页 |
| 3.3 噪声相关系统的强跟踪SPKF滤波算法 | 第39-42页 |
| 3.3.1 STF-CN的等价表示 | 第39-40页 |
| 3.3.2 噪声相关系统的强跟踪UKF滤波算法 | 第40-41页 |
| 3.3.3 噪声相关系统的强跟踪CDKF滤波算法 | 第41-42页 |
| 3.4 小结 | 第42-43页 |
| 第4章 GPS/DR组合定位系统仿真分析 | 第43-57页 |
| 4.1 GPS/DR组合定位系统中数据融合方案的选择 | 第43页 |
| 4.2 GPS/DR组合定位系统联邦卡尔曼滤波器的设计 | 第43-49页 |
| 4.2.1 联邦卡尔曼滤波器理论 | 第43-45页 |
| 4.2.2 GPS/DR组合定位系统的联邦滤波器结构 | 第45-48页 |
| 4.2.3 GPS子系统的建模 | 第48页 |
| 4.2.4 DR子系统的建模 | 第48-49页 |
| 4.2.5 GPS/DR组合定位系统全局滤波算法 | 第49页 |
| 4.3 仿真结果及分析 | 第49-57页 |
| 4.3.1 常用的仿真统计指标 | 第49-50页 |
| 4.3.2 EKF与UKF滤波精度比较 | 第50-52页 |
| 4.3.3 强跟踪滤波算法仿真分析 | 第52-57页 |
| 第5章 结论与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 作者在读期间发表的学术论文 | 第67页 |
