| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 选题背景 | 第10-11页 |
| 1.2 卡尔曼滤波器的发展历史以及研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究目的和论文轮廓 | 第12-14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-16页 |
| 第二章 卡尔曼滤波算法 | 第16-28页 |
| 2.1 估计准则 | 第17-19页 |
| 2.1.1 最小二乘估计 | 第17页 |
| 2.1.2 递归最小二乘估计 | 第17-19页 |
| 2.2 线性卡尔曼滤波算法 | 第19-22页 |
| 2.3 非线性卡尔曼滤波算法 | 第22-26页 |
| 2.3.1 非线性贝叶斯滤波框架 | 第22-24页 |
| 2.3.2 对非线性函数的近似 | 第24-25页 |
| 2.3.3 对概率密度函数的近似 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 非线性卡尔曼滤波算法的设计 | 第28-50页 |
| 3.1 混合阶球面-径向容积卡尔曼滤波算法 | 第28-38页 |
| 3.1.1 积分转换 | 第28-29页 |
| 3.1.2 球面准则 | 第29-30页 |
| 3.1.3 球面单纯形准则 | 第30-31页 |
| 3.1.4 径向准则 | 第31-32页 |
| 3.1.5 基于混合阶的非线性卡尔曼滤波算法 | 第32-34页 |
| 3.1.6 算法仿真分析 | 第34-38页 |
| 3.2 一类基于确定性采样的增广非线性卡尔曼滤波算法 | 第38-48页 |
| 3.2.1 基于不同积分准则的采样点的获取 | 第38-40页 |
| 3.2.2 增广的概念 | 第40页 |
| 3.2.3 一类基于确定性采样的增广非线性卡尔曼滤波算法 | 第40-42页 |
| 3.2.4 算法仿真分析 | 第42-48页 |
| 3.3 本章小结 | 第48-50页 |
| 第四章 精度分析 | 第50-60页 |
| 4.1 精度分析 | 第50-56页 |
| 4.1.1 基于混合阶的球面单纯形-径向容积卡尔曼滤波算法 | 第50-52页 |
| 4.1.2 均值近似分析 | 第52-54页 |
| 4.1.3 协方差的近似分析 | 第54-56页 |
| 4.2 算法仿真分析 | 第56-58页 |
| 4.2.1 二维系统模型 | 第56页 |
| 4.2.2 自由落体运动模型 | 第56-58页 |
| 4.3 本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 总结 | 第60页 |
| 5.2 展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读硕士期间已发表的论文 | 第67页 |
| 攻读硕士期间参加的科研项目 | 第67页 |
