| 致谢 | 第5-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 1 引言 | 第11-17页 |
| 1.1 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.1.1 铁路轨迹融合研究现状 | 第11-13页 |
| 1.1.2 主曲线理论研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2 选题背景及研究意义 | 第15页 |
| 1.3 论文组织结构和研究内容 | 第15-17页 |
| 2 相关理论基础 | 第17-32页 |
| 2.1 主曲线理论基础与改进 | 第17-21页 |
| 2.1.1 K段主曲线与约束K段主曲线 | 第17-18页 |
| 2.1.2 约束K段主曲线的算法模型 | 第18-20页 |
| 2.1.3 性能评价指标 | 第20-21页 |
| 2.2 GPS定位数据及处理 | 第21-29页 |
| 2.2.1 GPS定位方法 | 第21-24页 |
| 2.2.2 GPS数据处理 | 第24-29页 |
| 2.3 最优化理论 | 第29-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 3 基于局部优化的自适应约束K段主曲线算法 | 第32-43页 |
| 3.1 算法设计思想 | 第32-33页 |
| 3.2 基于简单平均的自适应约束K段主曲线算法 | 第33-36页 |
| 3.3 基于一维搜索的自适应约束K段主曲线算法 | 第36-39页 |
| 3.4 改进的基于一维搜索的自适应约束K段主曲线算法 | 第39-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 4 算法实现与仿真分析 | 第43-55页 |
| 4.1 软件实现 | 第43-45页 |
| 4.2 模拟数据生成 | 第45页 |
| 4.3 算法的误差收敛性与稳定性分析 | 第45-48页 |
| 4.3.1 算法稳定性分析 | 第45-46页 |
| 4.3.2 误差收敛性分析 | 第46-48页 |
| 4.4 模拟数据的仿真与分析 | 第48-54页 |
| 4.4.1 弦型数据集的仿真与分析 | 第48-50页 |
| 4.4.2 折线型数据集的仿真与分析 | 第50-52页 |
| 4.4.3 螺旋型数据集的仿真与分析 | 第52-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 5 算法的实际应用 | 第55-67页 |
| 5.1 公路GPS轨迹融合 | 第55-59页 |
| 5.1.1 GPS数据采集 | 第55-57页 |
| 5.1.2 仿真结果与分析 | 第57-59页 |
| 5.2 国内铁路GPS数据融合 | 第59-62页 |
| 5.2.1 数据采集 | 第59-60页 |
| 5.2.2 仿真结果与分析 | 第60-62页 |
| 5.3 国外铁路GPS数据融合 | 第62-65页 |
| 5.3.1 数据的采集和预处理 | 第62-63页 |
| 5.3.2 计算结果分析 | 第63-65页 |
| 5.4 本章小结 | 第65-67页 |
| 6 结论与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 结论 | 第67-68页 |
| 6.2 展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 图索引 | 第72-74页 |
| 表索引 | 第74-75页 |
| 作者简历 | 第75-77页 |
| 学位论文数据集 | 第77页 |