| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-25页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第13-14页 |
| ·非线性滤波理论研究进展 | 第14-20页 |
| ·非线性滤波理论发展 | 第14-18页 |
| ·粒子滤波理论新进展 | 第18-20页 |
| ·导航系统中非线性滤波研究现状 | 第20-23页 |
| ·非线性滤波在初始对准中的应用 | 第20-22页 |
| ·非线性滤波在组合导航中的应用 | 第22-23页 |
| ·论文的研究内容 | 第23-25页 |
| 第2章 递推的贝叶斯滤波及其近似算法 | 第25-47页 |
| ·最优递推滤波的贝叶斯估计 | 第25-28页 |
| ·高斯滤波 | 第28-37页 |
| ·扩展卡尔曼滤波算法 | 第29-31页 |
| ·Sigma点卡尔曼滤波算法 | 第31-37页 |
| ·粒子滤波 | 第37-46页 |
| ·蒙特卡罗方法 | 第38-42页 |
| ·序贯重要采样 | 第42-44页 |
| ·重采样 | 第44-45页 |
| ·序贯重要重采样 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第3章 粒子滤波优化算法研究 | 第47-75页 |
| ·粒子滤波存在的问题分析 | 第48-51页 |
| ·粒子退化 | 第48-49页 |
| ·样本贫化 | 第49-50页 |
| ·计算量大 | 第50-51页 |
| ·粒子滤波优化算法 | 第51-74页 |
| ·EKF/UKF设计重要密度函数 | 第51-58页 |
| ·智能优化重采样策略 | 第58-67页 |
| ·边沿化方法 | 第67-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第4章 UPF滤波在惯导初始对准中的应用 | 第75-105页 |
| ·动基座对准技术 | 第76-79页 |
| ·初始对准模型 | 第79-87页 |
| ·姿态误差 | 第80-83页 |
| ·SINS误差模型 | 第83-87页 |
| ·海上对准模型 | 第87-89页 |
| ·海上对准数字仿真 | 第89-96页 |
| ·速度匹配对准仿真 | 第90-93页 |
| ·速度加姿态匹配对准仿真 | 第93-96页 |
| ·实验验证 | 第96-104页 |
| ·转台实验 | 第96-99页 |
| ·海上实验 | 第99-104页 |
| ·本章小结 | 第104-105页 |
| 第5章 RPF-MCMC滤波及其在组合导航中的应用 | 第105-133页 |
| ·RPF-MCMC滤波器 | 第107-111页 |
| ·RPF滤波器 | 第107-109页 |
| ·MCMC移动步骤 | 第109-110页 |
| ·RPF-MCMC粒子滤波 | 第110-111页 |
| ·RPF-MCMC滤波算法仿真 | 第111-117页 |
| ·单变量非静态增长模型 | 第111-112页 |
| ·弹道目标再入 | 第112-114页 |
| ·角测量跟踪 | 第114-117页 |
| ·建立INS/GPS组合导航系统的数学模型 | 第117-123页 |
| ·系统的状态模型 | 第118-119页 |
| ·系统的量测模型 | 第119-123页 |
| ·RPF-MCMC滤波在组合导航系统中的仿真实验 | 第123-129页 |
| ·基于NPLM模型的组合导航算法仿真 | 第123-126页 |
| ·基于NPNM模型的组合导航算法仿真 | 第126-129页 |
| ·车载实验验证 | 第129-132页 |
| ·本章小结 | 第132-133页 |
| 结论 | 第133-136页 |
| 参考文献 | 第136-149页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第149-150页 |
| 致谢 | 第150-151页 |