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非线性滤波及在惯导系统传递对准中应用研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-13页
第1章 绪论第13-30页
   ·课题研究的背景和意义第13页
   ·非线性滤波理论研究进展第13-24页
     ·非线性滤波理论的发展进程第13-18页
     ·非线性滤波理论简介第18-24页
   ·非线性滤波在惯导系统初始对准中的应用第24-25页
   ·惯导系统传递对准技术第25-27页
   ·论文的研究内容及组织结构第27-30页
第2章 UKF 算法分析研究第30-56页
   ·引言第30页
   ·EKF 滤波方法第30-34页
     ·EKF 算法第31-33页
     ·EKF 存在的问题第33-34页
   ·UKF 滤波方法第34-39页
     ·UT 变换第34-38页
     ·UKF 算法实现第38-39页
   ·sigma 点采样策略分析第39-50页
     ·对称分布采样分析第40-41页
     ·最小偏度单形采样分析第41-44页
     ·超球面单形采样分析第44-47页
     ·比例修正采样分析第47-49页
     ·其他采样策略第49-50页
   ·参数对UT 变换精度的影响第50-54页
     ·比例因子α对UT 变换精度的影响分析第50-51页
     ·均值点权值W 0 对单形采样精度的影响分析第51-54页
   ·影响UKF 精度的主要因素第54-55页
   ·本章小结第55-56页
第3章 粒子滤波算法分析研究第56-82页
   ·引言第56页
   ·粒子滤波第56-64页
     ·蒙特卡罗方法第57-60页
     ·序贯重要性采样第60-62页
     ·序贯重要性再采样第62-64页
   ·粒子滤波存在的问题第64-66页
     ·计算量大第64-65页
     ·粒子退化现象第65-66页
     ·样本贫化第66页
   ·重要性密度函数的选择第66-72页
     ·最优重要性密度函数第67-68页
     ·常用的重要性函数产生方法第68-70页
     ·通过滤波算法设计重要性函数第70-72页
     ·先验密度和滤波算法混合产生重要性函数第72页
   ·再采样算法第72-80页
     ·再采样算法分析第74-76页
     ·基于常用再采样算法的改进算法第76-78页
     ·优化组合再采样算法分析第78-80页
   ·本章小结第80-82页
第4章 基于UKF 的粒子滤波算法研究第82-100页
   ·引言第82-83页
   ·UPF 滤波算法第83-86页
     ·UPF 算法实现第83-84页
     ·UPF 算法滤波性能分析第84-86页
   ·一种基于混合建议分布的UPF 算法第86-88页
   ·一种基于混合建议分布的UPF-MCMC 算法第88-92页
     ·MCMC 移动步骤第88-91页
     ·基于混合建议分布的UPF-MCMC 算法第91-92页
   ·一种基于超球面单形采样的UPF 算法(SSUPF)第92-98页
     ·SSUPF 算法的提出及步骤第92-96页
     ·算例仿真分析第96-98页
   ·本章小结第98-100页
第5章 粒子滤波优化算法研究第100-125页
   ·引言第100-101页
   ·常用的粒子滤波优化算法第101-109页
     ·正则粒子滤波第101-103页
     ·辅助粒子滤波第103-105页
     ·算例仿真分析第105-109页
   ·粒子滤波智能优化算法第109-118页
     ·遗传粒子滤波算法第109-110页
     ·模拟退火粒子滤波算法第110-111页
     ·粒子群优化粒子滤波算法第111-117页
     ·智能优化算法的分析与比较第117-118页
   ·一种基于粒子群优化的UPF 算法第118-124页
     ·PSO-UPF 算法第118-119页
     ·一种基于粒子群优化的SSUPF 算法第119-124页
   ·本章小节第124-125页
第6章 非线性滤波在惯导传递对准中的应用第125-149页
   ·引言第125页
   ·传递对准技术第125-128页
   ·传递对准误差模型第128-135页
     ·姿态误差模型第128-131页
     ·速度误差模型第131-133页
     ·大失准角下的快速传递对准模型第133-135页
   ·大失准角情况下UKF 滤波仿真第135-140页
     ·仿真条件的设定第135-136页
     ·仿真结果及分析第136-140页
   ·大失准角情况下粒子滤波仿真第140-146页
     ·SSUPF 算法仿真第140-143页
     ·基于混合建议分布的PSO-SSUPF 算法仿真第143-146页
   ·三种非线性算法仿真结果的比较分析第146-148页
   ·本章小结第148-149页
结论第149-152页
参考文献第152-167页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第167-168页
致谢第168页

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