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多平台多传感器配准算法研究

中文摘要第7-10页
英文摘要第10-12页
目录第13-16页
第一章 绪论第16-31页
    1.1 课题背景及研究意义第16-21页
        1.1.1 课题背景第16-20页
        1.1.2 研究意义第20-21页
    1.2 传感器配准技术的概述第21-23页
    1.3 传感器配准算法的国内外研究现状第23-27页
        1.3.1 时间配准算法第23-24页
        1.3.2 空间配准算法第24-27页
    1.4 传感器配准算法研究存在的问题第27-28页
    1.5 本论文的工作及各章内容安排第28-31页
        1.5.1 论文的创新点第28-29页
        1.5.2 论文的结构安排第29-31页
第二章 非参数估计的均值移动方法第31-49页
    2.1 引言第31-32页
    2.2 基础知识第32-33页
    2.3 均值移动算法第33-43页
        2.3.1 核密度估计器第33-35页
        2.3.2 核密度的梯度估计第35-37页
        2.3.3 收敛的充分条件第37-40页
        2.3.4 轨迹平滑属性第40-43页
    2.4 高斯均值移动算法第43-48页
        2.4.1 算法推导第43-44页
        2.4.2 算法的收敛定理第44-47页
        2.4.3 算法的收敛性判别第47页
        2.4.4 算法的轨迹平滑性第47-48页
    2.5 本章小结第48-49页
第三章 基于信息融合的修正极大似然配准算法第49-66页
    3.1 引言第49-50页
    3.2 冗余信息补偿原理第50-52页
    3.3 配准模型更新第52-54页
    3.4 修正极大似然配准算法第54-59页
        3.4.1 目标状态估计第54-56页
        3.4.2 传感器偏差估计第56-58页
        3.4.3 算法流程图第58-59页
    3.5 算法性能评价指标第59-60页
    3.6 仿真结果与分析第60-64页
    3.7 本章小结第64-66页
第四章 异类传感器均值移动配准算法第66-82页
    4.1 引言第66-67页
    4.2 极大似然状态估计器第67-69页
    4.3 均值移动偏差估计器第69-70页
    4.4 算法流程图第70-71页
    4.5 算法的计算复杂度第71-75页
    4.6 仿真结果与分析第75-81页
        4.6.1 仿真结果第75-79页
        4.6.2 计算量比较第79-81页
    4.7 本章小结第81-82页
第五章 动态偏差的高斯均值移动配准算法第82-97页
    5.1 引言第82-83页
    5.2 高斯均值移动算法第83-84页
    5.3 扩展卡尔曼滤波器第84-85页
    5.4 动态偏差估计第85-87页
    5.5 算法流程图第87-88页
    5.6 仿真结果与分析第88-96页
        5.6.1 仿真结果第88-94页
        5.6.2 计算复杂度第94-96页
    5.7 本章小结第96-97页
第六章 异步传感器的偏差估计算法第97-112页
    6.1 引言第97-98页
    6.2 异步传感器的数据融合问题第98-99页
    6.3 异步传感器的有偏测量模型第99-101页
    6.4 异步传感器的动态偏差估计第101-105页
        6.4.1 伪测量偏差方程第101-103页
        6.4.2 动态偏差模型第103页
        6.4.3 动态偏差的等效模型第103-104页
        6.4.4 卡尔曼滤波器第104-105页
    6.5 仿真结果与分析第105-111页
        6.5.1 仿真1:多个异步传感器第105-108页
        6.5.2 仿真2:两种方法比较第108-111页
    6.6 本章小结第111-112页
第七章 总结与展望第112-115页
    7.1 论文工作总结第112-113页
    7.2 研究展望第113-115页
参考文献第115-126页
附录A第126-130页
致谢第130-131页
攻读博士学位期间发表和完成的学术论文第131页
攻读博士学位期间申请的国家发明专利第131-132页
攻读博士学位期间参与的主要科研项目第132页
攻读博士学位期间撰写的技术报告第132页

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