改进的粒子滤波在组合导航中的应用研究
| 中文摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 1 引言 | 第10-14页 |
| ·车辆组合导航定位系统的研究现状及发展方向 | 第10-11页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第11-13页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第13-14页 |
| 2 GPS/DR 组合导航系统介绍 | 第14-20页 |
| ·GPS 定位原理、特点及误差处理 | 第14-17页 |
| ·DR 系统导航原理、特点及误差处理 | 第17-18页 |
| ·GPS/DR 组合导航定位系统 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 3 粒子滤波算法 | 第20-32页 |
| ·动态空间模型 | 第20-21页 |
| ·贝叶斯估计理论 | 第21-22页 |
| ·蒙特卡罗方法 | 第22-26页 |
| ·蒙特卡罗方法的发展历史 | 第22-23页 |
| ·蒙特卡罗方法的基本原理及思想 | 第23-24页 |
| ·蒙特卡罗解题的三个步骤 | 第24-25页 |
| ·蒙特卡罗方法的特点 | 第25-26页 |
| ·粒子滤波算法 | 第26-31页 |
| ·序贯重要性采样 | 第26-28页 |
| ·粒子集的退化现象及消除退化的关键技术 | 第28-30页 |
| ·序贯重要性重采样算法（SIR） | 第30-31页 |
| ·本章小节 | 第31-32页 |
| 4 基于粒子滤波的一些改进方法 | 第32-48页 |
| ·辅助粒子滤波算法（APF） | 第32-37页 |
| ·辅助粒子滤波（APF）算法介绍 | 第32-34页 |
| ·APF 和SIR 滤波仿真 | 第34-37页 |
| ·Unscented 粒子滤波算法（UPF） | 第37-42页 |
| ·U-卡尔曼滤波（UKF）方法 | 第38-41页 |
| ·U 粒子滤波—UPF | 第41-42页 |
| ·强追踪粒子滤波（STPF） | 第42-47页 |
| ·强追踪滤波（STF） | 第43-45页 |
| ·强追踪粒子滤波（STPF） | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 5 改进的粒子滤波算法在组合导航系统中的应用仿真 | 第48-56页 |
| ·组合导航的数据融合方案比较 | 第48-49页 |
| ·组合导航的动态模型 | 第49-51页 |
| ·GPS/DR 系统状态方程的建立 | 第49-50页 |
| ·GPS/DR 系统量测方程的建立 | 第50-51页 |
| ·仿真结果 | 第51-55页 |
| ·UPF 算法在组合导航定位系统上的仿真应用 | 第51-53页 |
| ·STPF 算法在组合导航定位系统中的仿真应用 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 6 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·工作总结 | 第56页 |
| ·展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 作者简历 | 第60-61页 |
