基于蒙特卡罗方法的非线性滤波
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 扩展卡尔曼滤波的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 蒙特卡罗方法研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第2章 基本滤波方法 | 第14-22页 |
| 2.1 动态系统状态空间模型概述 | 第14页 |
| 2.2 贝叶斯(Bayesian)估计方法 | 第14-17页 |
| 2.3 卡尔曼滤波(KF)方法 | 第17-18页 |
| 2.4 扩展卡尔曼滤波(EKF) | 第18-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 蒙特卡罗与非线性滤波 | 第22-34页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 蒙特卡罗(Monte Carlo)方法 | 第22-29页 |
| 3.2.1 蒙特卡罗积分 | 第23-25页 |
| 3.2.2 重要性抽样 | 第25页 |
| 3.2.3 基于蒙特卡罗积分的重要性抽样 | 第25-26页 |
| 3.2.4 序贯重要性抽样(SIS) | 第26-29页 |
| 3.3 退化问题 | 第29-33页 |
| 3.3.1 重要性密度函数(IDF)的选择 | 第29-31页 |
| 3.3.2 重抽样(Re-sampling) | 第31-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 仿真实验及效果评估 | 第34-44页 |
| 4.1 引言 | 第34页 |
| 4.2 仿真实验及效果评估 | 第34-40页 |
| 4.2.1 一维非线性模型 | 第34-36页 |
| 4.2.2 四维单方向目标跟踪模型 | 第36-40页 |
| 4.3 PF算法改进前后的仿真结果比较 | 第40-43页 |
| 4.3.1 粗化方法 | 第40-42页 |
| 4.3.2 先验编辑法 | 第42-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 结论 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
