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噪声相关系统的融合滤波方法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
1 绪论第10-23页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 多源信息融合第11-14页
        1.2.1 多源信息融合发展及优势第11-12页
        1.2.2 基本结构第12-14页
    1.3 融合估计理论第14-16页
    1.4 噪声相关性简介第16-18页
    1.5 国内外研究现状第18-21页
        1.5.1 多传感器系统研究现状第18页
        1.5.2 噪声相关系统研究现状第18-21页
    1.6 主要内容和章节安排第21-22页
    1.7 小结第22-23页
2 Kalman滤波基础知识及应用第23-33页
    2.1 Kalman滤波器第23-27页
    2.2 多传感器数据融合方法第27-30页
        2.2.1 测量值扩维融合算法第27-29页
        2.2.2 序贯式融合滤波算法第29-30页
    2.3 Kalman滤波应用例子第30-33页
3 基于单传感器噪声有限步相关的Kalman滤波算法第33-41页
    3.1 系统描述第33-34页
    3.2 解相关方法第34-38页
        3.2.1 解相关1第34-36页
        3.2.2 解相关2第36-38页
    3.3 仿真实验第38-40页
    3.4 结果分析第40-41页
4 基于多传感器系统噪声一步相关的序贯式滤波算法第41-51页
    4.1 系统描述第41-42页
    4.2 算法介绍第42-45页
        4.2.1 解相关第42-44页
        4.2.2 序贯滤波第44-45页
    4.3 算法分析第45-46页
    4.4 仿真实验第46-49页
    4.5 小结第49-51页
5 基于多传感器系统噪声有限步相关的融合滤波算法第51-66页
    5.1 系统描述第51-52页
    5.2 测量值扩维融合算法第52-54页
    5.3 序贯式算法介绍第54-61页
        5.3.1 解相关第54-60页
        5.3.2 序贯滤波第60-61页
    5.4 算法分析第61页
    5.5 仿真实验第61-65页
    5.6 小结第65-66页
6 总结及展望第66-68页
    6.1 本文总结第66页
    6.2 展望第66-68页
参考文献第68-71页
致谢第71-72页
作者简介、攻读硕士学位期间取得的学术成果第72页

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