| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 引言 | 第12页 |
| 1.2 非线性滤波方法研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 扩展卡尔曼滤波 | 第12-13页 |
| 1.2.2 无迹卡尔曼滤波 | 第13-14页 |
| 1.2.3 稀疏网格求积滤波 | 第14页 |
| 1.2.4 容积卡尔曼滤波 | 第14-15页 |
| 1.3 量测滞后下的非线性状态估计方法研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3.1 数据融合法 | 第15-16页 |
| 1.3.2 状态扩维法 | 第16-17页 |
| 1.4 课题的研究意义和主要研究内容 | 第17-20页 |
| 1.4.1 课题的研究意义 | 第17页 |
| 1.4.2 课题的主要研究内容 | 第17-20页 |
| 第二章 非线性高斯滤波方法研究 | 第20-36页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 非线性高斯滤波框架 | 第20-22页 |
| 2.3 非线性高斯积分准则 | 第22-30页 |
| 2.3.1 稀疏网格求积准则 | 第22-25页 |
| 2.3.2 高阶容积准则 | 第25-30页 |
| 2.4 基于矩阵对角化变换的高阶容积卡尔曼滤波方法 | 第30-34页 |
| 2.4.1 高阶容积卡尔曼滤波器 | 第31-32页 |
| 2.4.2 基于矩阵对角化变换的高阶容积卡尔曼滤波方法 | 第32-34页 |
| 2.5 小结 | 第34-36页 |
| 第三章 量测滞后下的非线性状态估计方法研究 | 第36-44页 |
| 3.1 引言 | 第36页 |
| 3.2 量测滞后下系统模型的建立 | 第36-38页 |
| 3.3 基于状态扩维法的量测滞后信息处理方法 | 第38-41页 |
| 3.3.1 处理量测滞后信息的关键问题 | 第38-39页 |
| 3.3.2 采样点扩维法 | 第39-41页 |
| 3.4 量测滞后下的高阶容积卡尔曼滤波方法 | 第41-43页 |
| 3.5 小结 | 第43-44页 |
| 第四章 实验与分析 | 第44-60页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 非线性滤波方法测试实验 | 第44-52页 |
| 4.2.1 实验模型与参数 | 第44-45页 |
| 4.2.2 实验结果与分析 | 第45-52页 |
| 4.3 量测滞后下的非线性状态估计方法测试实验 | 第52-59页 |
| 4.3.1 实验模型与参数 | 第52-55页 |
| 4.3.2 实验结果与分析 | 第55-59页 |
| 4.4 小结 | 第59-60页 |
| 第五章 结论与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 结论 | 第60页 |
| 5.2 展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第66-68页 |
| 作者简介及导师简介 | 第68-70页 |
| 附件 | 第70-71页 |