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运载器组合导航高性能滤波算法研究

摘要第1-6页
Abstract第6-8页
目录第8-11页
缩略词表第11-12页
第一章 绪论第12-26页
   ·研究背景及意义第12页
   ·组合导航系统研究现状第12-15页
     ·组合导航概述第12-13页
     ·国内外研究现状第13-15页
   ·滤波理论的研究概况第15-21页
     ·线性滤波算法研究及应用第16-18页
     ·非线性滤波算法研究及应用第18-21页
   ·滤波算法研究展望与回顾第21-22页
   ·主要研究内容及创新点第22-23页
   ·论文结构安排第23-25页
   ·小结第25-26页
第二章 粒子滤波及其优化算法第26-42页
   ·引言第26页
   ·粒子滤波算法研究第26-32页
     ·序贯重要性采样第27-28页
     ·重采样第28-29页
     ·标准粒子滤波算法第29-31页
     ·粒子滤波存在的问题第31-32页
   ·粒子滤波优化算法第32-38页
     ·避免粒子贫化第32-34页
     ·降低计算复杂度第34-35页
     ·优选重要性密度函数第35-38页
   ·仿真计算与分析第38-40页
   ·小结第40-42页
第三章 一种新的非线性模型预测Unscented粒子滤波算法研究第42-58页
   ·引言第42页
   ·模型预测滤波第42-44页
   ·非线性模型预测Unscented粒子滤波算法研究第44-47页
   ·NMPUPF算法在SINS/SAR组合导航系统中的应用第47-56页
     ·SINS/SAR组合导航系统数学模型第47-52页
     ·仿真实验与分析第52-56页
   ·小结第56-58页
第四章 改进的Unscented粒子滤波算法及其应用第58-84页
   ·引言第58页
   ·衰减记忆平方根UPF算法研究第58-69页
     ·衰减记忆滤波第58-59页
     ·平方根滤波第59-61页
     ·衰减记忆平方根Unscented粒子滤波算法第61-65页
     ·FMSRUPF算法在SINS/SAR组合导航系统中的应用第65-69页
   ·模糊抗差自适应Unscented粒子滤波算法研究第69-77页
     ·基于模糊理论构造等价权因子第69-71页
     ·抗差自适应Unscented粒子滤波算法第71-74页
     ·模糊抗差自适应Unscented粒子滤波算法第74-75页
     ·FRAUPF算法在SINS/SAR组合导航系统中的应用第75-77页
   ·改进的Unscented粒子滤波算法性能分析及对比第77-82页
   ·小结第82-84页
第五章 基于状态相关系数的非线性滤波算法研究第84-106页
   ·引言第84页
   ·状态相关系数第84-85页
   ·基于状态相关系数的抗差自适应滤波算法研究第85-97页
     ·抗差自适应滤波第85-91页
     ·基于状态相关系数的抗差自适应滤波算法第91-94页
     ·稳定性分析第94-95页
     ·仿真实验与分析第95-97页
   ·非线性抗差自适应SDRE滤波算法研究第97-105页
     ·状态相关黎卡提方程第97-100页
     ·非线性抗差自适应SDRE滤波算法第100-102页
     ·稳定性分析第102-103页
     ·仿真实验及分析第103-105页
   ·小结第105-106页
第六章 基于随机加权的滤波算法研究第106-125页
   ·引言第106页
   ·随机加权估计的基本思想第106-107页
   ·动态导航定位中的随机加权估计方法研究第107-111页
     ·观测残差向量与新息向量的协方差阵第107-108页
     ·观测噪声协方差矩阵的随机加权开窗估计第108-109页
     ·仿真实验与分析第109-111页
   ·动力学模型误差的Sage随机加权自适应滤波第111-123页
     ·Sage-Husa滤波第111-112页
     ·动力学模型系统误差第112页
     ·Sage随机加权自适应滤波第112-115页
     ·仿真计算与分析第115-117页
     ·半实物仿真实验与分析第117-123页
   ·小结第123-125页
第七章 总结与展望第125-129页
   ·论文工作总结第125-126页
   ·工作展望第126-129页
致谢第129-131页
参考文献第131-143页
攻读博士学位期间发表的学术论文和参加科研情况第143-145页

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