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粒子滤波算法研究及其在GPS/DR组合导航中的应用

摘要第1-9页
ABSTRACT第9-11页
第一章 绪论第11-22页
   ·非线性滤波计算方法的国内外研究现状第11-17页
     ·高斯型非线性滤波计算方法的国内外研究现状第11-14页
     ·粒子滤波计算方法的国内外研究现状第14-17页
   ·粒子滤波计算方法在GPS/DR 组合导航中的应用现状第17-20页
     ·GPS/DR 组合导航数据处理的研究现状第17-19页
     ·PF 计算方法在GPS/DR 组合导航中的应用现状第19-20页
   ·论文的组织结构和主要研究内容第20-22页
第二章 粒子滤波的计算方法及其分析第22-39页
   ·引言第22页
   ·EKF、UKF 与PF第22-28页
     ·EKF第23-24页
     ·UKF第24-26页
     ·标准PF 计算方法第26-28页
   ·PF 计算方法的性能分析第28-38页
     ·PF 计算方法中存在的主要问题剖析第28-31页
     ·量测噪声对标准PF 的状态估计性能的影响第31-36页
     ·重采样方法对PF 的状态估计性能的影响第36-38页
   ·本章小结第38-39页
第三章 动态非线性滤波模型的非线性强度的度量及其应用第39-56页
   ·引言第39页
   ·基于广义均方误差的判定非线性强度和估计性能的指标及应用第39-45页
     ·基于广义均方误差的判定非线性强度和估计性能的指标第39-41页
     ·算例与分析第41-45页
   ·非线性滤波模型非线性强度的曲率度量及应用第45-55页
     ·基于微分几何的非线性曲率度量第46-49页
     ·算例与分析第49-55页
   ·本章小结第55-56页
第四章 自适应粒子滤波计算方法的设计及其应用第56-75页
   ·引言第56-57页
   ·基于自适应迭代重采样的PF 计算方法设计及应用第57-59页
     ·自适应迭代重采样PF 计算方法设计第57-58页
     ·算例与分析第58-59页
   ·基于自适应渐消扩展Kalman 滤波的PF 计算方法设计及应用第59-67页
     ·自适应渐消扩展Kalman PF 计算方法设计第60-61页
     ·算例与分析第61-67页
   ·基于最大KLD 准则的自适应PF 计算方法设计及应用第67-74页
     ·分布的最大Kullback-Leibler 距离第67-68页
     ·基于MKLD 准则的MCMC 移动步骤的自适应选择第68-69页
     ·算例与分析第69-74页
   ·本章小结第74-75页
第五章 基于平滑建议分布函数的粒子滤波计算方法设计及其应用第75-89页
   ·引言第75-76页
   ·基于ERTS 平滑建议分布函数的PF 计算方法设计及应用第76-82页
     ·扩展RTS 平滑PF 计算方法设计第76-78页
     ·算例与分析第78-82页
   ·基于URTS 平滑建议分布函数的PF 计算方法设计及应用第82-88页
     ·URTS 固定区间平滑算法第82-84页
     ·URTS 平滑PF 计算方法第84页
     ·算例与分析第84-88页
   ·本章小结第88-89页
第六章 基于优化算法的粒子滤波计算方法设计及其应用第89-107页
   ·引言第89-90页
   ·基于MKLD 准则的PSOPF 计算方法设计及应用第90-98页
     ·PSO 算法及其与PF 计算方法的比较第90-92页
     ·基于PSO 的PF 优化算法设计第92-94页
     ·算例与分析第94-98页
   ·基于MS 的PF 计算方法设计及应用第98-106页
     ·多维空间下的非参数密度估计第98-99页
     ·基于MS 的PF 优化算法设计第99-101页
     ·算例与分析第101-106页
   ·本章小结第106-107页
第七章 总结与展望第107-110页
   ·本文主要工作的总结第107-108页
   ·PF 计算方法的使用建议第108页
   ·未来工作的设想第108-110页
参考文献第110-126页
作者简历 攻读博士学位期间完成的主要工作第126-129页
致谢第129页

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