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车辆组合导航系统中的信息融合技术研究

致谢第4-5页
摘要第5-6页
Abstract第6页
1 绪论第14-22页
    1.1 研究背景及意义第14-15页
    1.2 国内外研究现状第15-18页
    1.3 滤波技术的发展及其应用第18-19页
    1.4 本文研究内容及结构安排第19-22页
2 导航定位系统的原理第22-32页
    2.1 GPS导航系统第22-24页
    2.2 航位推算技术第24-27页
    2.3 GPS/DR组合导航系统中的坐标系第27-29页
    2.4 组合导航的信息融合技术第29-30页
    2.5 本章小结第30-32页
3 卡尔曼滤波技术在组合导航系统中的应用第32-52页
    3.1 概述第32-34页
    3.2 随机线性离散系统Kalman滤波第34-38页
    3.3 随机非线性离散Kalman滤波第38-42页
    3.4 BD/GPS/DR组合导航数据融合技术的研究第42-47页
    3.5 EKF在车辆GPS/DR组合定位系统的应用第47-50页
    3.6 本章小结第50-52页
4 粒子滤波在组合导航系统中的应用第52-76页
    4.1 贝叶斯估计的基本原理第52-55页
    4.2 蒙特卡罗方法第55-65页
    4.3 改进的PF算法在组合导航中的应用第65-70页
    4.4 强追踪粒子滤波第70-74页
    4.5 本章小节第74-76页
5 滤波算法在组合导航系统中的仿真第76-84页
    5.1 DR-EKF滤波仿真分析第76-77页
    5.2 Kalman滤波仿真分析第77-79页
    5.3 粒子滤波仿真分析第79-81页
    5.4 改进的粒子滤波仿真分析第81-82页
    5.5 GPS/BD/DR组合导航系统的Matlab仿真分析第82-84页
6 总结与展望第84-86页
参考文献第86-91页
作者简历第91-93页
学位论文数据集第93页

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