1 绪论 | 第1-15页 |
·智能交通系统(ITS)简介 | 第9-11页 |
·ITS 的产生 | 第9页 |
·国外ITS 现状 | 第9-10页 |
·国内ITS 现状 | 第10-11页 |
·GIS、GPS 在ITS 中的应用 | 第11页 |
·车载导航系统概述 | 第11-13页 |
·论文主要研究内容及研究成果 | 第13-15页 |
·论文选题的指导思想 | 第13页 |
·论文主要研究内容与论文结构 | 第13-15页 |
2 滤波理论、信息融合及定位模型 | 第15-23页 |
·滤波理论综述 | 第15-17页 |
·滤波理论在导航中的应用及存在的问题 | 第17-18页 |
·信息融合概述 | 第18-20页 |
·信息融合的发展历史概念描述 | 第18-19页 |
·信息融合算法 | 第19页 |
·联邦滤波原理及存在的问题 | 第19-20页 |
·车辆导航中定位和融合方法概述 | 第20-22页 |
·GPS/DR 组合的必要性 | 第20-21页 |
·GPS/DR 组合研究现状 | 第21-22页 |
·对滤波方法和融合方法的改进 | 第22-23页 |
3 滤波模型和当前统计模型在GPS/DR 中的应用 | 第23-34页 |
·滤波理论基础 | 第23-24页 |
·动态空间模型 | 第23页 |
·贝叶斯估计 | 第23-24页 |
·蒙特卡罗方法 | 第24页 |
·滤波算法 | 第24-27页 |
·粒子滤波算法 | 第24-25页 |
·高斯粒子滤波算法 | 第25-27页 |
·Kalman 滤波算法 | 第27页 |
·EKF 算法 | 第27页 |
·联邦滤波原理及存在的问题 | 第27-29页 |
·当前统计模型在GPS/DR 中的应用 | 第29-34页 |
·状态方程的建立 | 第30-32页 |
·观测方程的建立 | 第32-34页 |
4 车载GPS/DR 组合系统实验和结果分析 | 第34-51页 |
·实验条件 | 第34页 |
·状态噪声和观测噪声协方差自适应估计及存在的问题 | 第34-37页 |
·状态噪声协方差自适应估计 | 第35页 |
·观测噪声协方差自适应估计 | 第35-37页 |
·观测噪声协方差自适应估计存在的问题 | 第37页 |
·自适应卡尔曼滤波 | 第37-39页 |
·自适应卡尔曼滤波的构造 | 第38-39页 |
·GPS/DR 融合和比较 | 第39-51页 |
·基于GPS/DR 观测信息的自适应融合导航 | 第39-43页 |
·GPS/DR 动静态滤波融合导航 | 第43-47页 |
·GPS/DR 动静态KF、GPF 滤波融合导航 | 第47-51页 |
5 地图数据模型和地图匹配 | 第51-63页 |
·概述 | 第51-52页 |
·GIS-T 数据模型综述 | 第52-54页 |
·节点/道路链模型 | 第52-54页 |
·非平面数据模型 | 第54页 |
·节点/道路链数据模型的形式化定义 | 第54-59页 |
·路网的基本要素 | 第55-56页 |
·地图数据结构 | 第56-59页 |
·地图匹配综述 | 第59-63页 |
·地图匹配的基本描述 | 第59-60页 |
·地图匹配的问题和方法 | 第60-61页 |
·地图匹配算法可以改进的地方 | 第61-63页 |
6 地图匹配算法和执行结果 | 第63-82页 |
·概率统计地图匹配算法的设计 | 第63-67页 |
·误差区域的确定 | 第63-66页 |
·最佳匹配路段的确定 | 第66-67页 |
·地图匹配过程 | 第67-78页 |
·初始化过程 | 第67-72页 |
·追踪过程 | 第72-76页 |
·交叉点过程 | 第76-78页 |
·地图匹配测试结果 | 第78-82页 |
·图形用户接口 | 第79页 |
·详细的测试结果 | 第79-81页 |
·遇到的问题及其改进方法 | 第81-82页 |
7 本文所做的工作和进一步的研究建议 | 第82-85页 |
·已做的工作 | 第82-83页 |
·GPS/DR 组合定位 | 第82页 |
·地图匹配 | 第82-83页 |
·进一步的研究建议 | 第83-85页 |
·GPS/DR 组合定位 | 第83页 |
·地图匹配 | 第83-85页 |
攻读学位期间参加的科研项目和发表的论文 | 第85-86页 |
致谢 | 第86-87页 |
参考文献 | 第87-91页 |