| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第9-12页 |
| 1.1.1 不动产实地调查概念及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.2 不动产实地调查技术简述 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.1 支持向量机发展历史及研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 卡尔曼滤波发展历史及研究现状 | 第13页 |
| 1.3 本文研究内容及章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 支持向量机辅助卡尔曼滤波在惯性测量中的基本理论 | 第15-25页 |
| 2.1 支持向量机基本理论 | 第15-19页 |
| 2.1.1 间隔与支持向量 | 第15-16页 |
| 2.1.2 核函数 | 第16-17页 |
| 2.1.3 支持向量回归 | 第17-19页 |
| 2.2 卡尔曼滤波基本理论 | 第19-20页 |
| 2.2.1 离散系统卡尔曼滤波基本原理 | 第19-20页 |
| 2.2.2 连续系统离散化 | 第20页 |
| 2.3 常用坐标系及变换关系 | 第20-23页 |
| 2.3.1 常用坐标系及介绍 | 第20-22页 |
| 2.3.2 载体坐标系与地理坐标系之间的变换关系 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 组合滤波在单位置对准中的研究 | 第25-71页 |
| 3.1 捷联惯性测量系统精对准技术 | 第25-46页 |
| 3.1.1 初始对准简述 | 第25-27页 |
| 3.1.2 捷联惯性测量系统误差方程 | 第27-29页 |
| 3.1.3 捷联惯性测量系统数学模型 | 第29-34页 |
| 3.1.4 系统状态变量可观测性分析和可观测性结果 | 第34-41页 |
| 3.1.5 仿真分析 | 第41-46页 |
| 3.2 支持向量机辅助自适应卡尔曼滤波在精对准中的研究 | 第46-63页 |
| 3.2.1 模糊自适应卡尔曼滤波原理 | 第46-48页 |
| 3.2.2 遗传算法优化SVM参数原理 | 第48-51页 |
| 3.2.3 SVM自适应卡尔曼滤波原理 | 第51-52页 |
| 3.2.4 仿真分析 | 第52-63页 |
| 3.3 半物理仿真实验验证 | 第63-68页 |
| 3.3.1 实验系统介绍及实验数据预处理 | 第63-65页 |
| 3.3.2 实验验证 | 第65-68页 |
| 3.4 本章小结 | 第68-71页 |
| 第四章 组合滤波在特定测量阶段松组合中的研究 | 第71-83页 |
| 4.1 特定测量阶段的说明 | 第71-72页 |
| 4.2 特定测量阶段中松组合滤波器的设计 | 第72-73页 |
| 4.2.1 系统状态方程 | 第72页 |
| 4.2.2 系统量测方程 | 第72-73页 |
| 4.3 仿真分析 | 第73-81页 |
| 4.4 本章小结 | 第81-83页 |
| 第五章 总结与展望 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 致谢 | 第89-91页 |
| 硕士期间研究成果及论文发表情况 | 第91页 |
