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鲁棒滤波方法在数据同化误差处理中的应用研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究进展第11-13页
    1.3 论文的研究内容和章节安排第13-15页
    1.4 本章小结第15-16页
第2章 Kalman滤波和H_∞滤波第16-28页
    2.1 概述第16页
    2.2 Kalman滤波第16-20页
        2.2.1 信息滤波第17-19页
        2.2.2 KF的目标函数第19-20页
    2.3 H_∞滤波第20-24页
        2.3.1 概述第20-21页
        2.3.2 HF第21-24页
    2.4 KF和HF的比较第24-25页
    2.5 TLHF第25-27页
        2.5.1 概述第25页
        2.5.2 TLHF算法第25-27页
    2.6 本章小结第27-28页
第3章 KF和TLHF的数值试验第28-34页
    3.1 概述第28-29页
    3.2 线性数值试验第29-33页
        3.2.1 线性模型第29-30页
        3.2.2 评价指标第30页
        3.2.3 实验结果第30-33页
    3.3 本章小结第33-34页
第4章 鲁棒集合滤波第34-45页
    4.1 ETKF算法第34-36页
    4.2 EnTLHF的概述第36-37页
    4.3 非线性数值试验第37-41页
        4.3.1 Lorenz-96高维混沌系统第38页
        4.3.2 观测系统第38页
        4.3.3 试验设计第38-39页
        4.3.4 EnTLHF-IBG与ETKF的比较第39-40页
        4.3.5 EnTLHF-IANA与ETKF的比较第40-41页
    4.4 EnTLHF-IR第41-44页
        4.4.1 概述第41页
        4.4.2 ETKF和EnTLHF-IR的比较第41-44页
    4.5 本章小结第44-45页
第5章 基于矩阵特征值的鲁棒滤波第45-54页
    5.1 EnTLHF-IMTX第45-46页
    5.2 EnTLHF-IT第46-47页
    5.3 非线性数值试验第47-52页
        5.3.1 概述第47页
        5.3.2 试验指标第47-48页
        5.3.3 实验结果及分析第48-52页
    5.4 算法的复杂度第52-53页
    5.5 本章小结第53-54页
第6章 总结与展望第54-57页
    6.1 主要结论第54-56页
    6.2 研究展望第56-57页
参考文献第57-61页
攻读学位期间所发表的论文与主要成果第61-62页
致谢第62页

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