| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-33页 |
| ·课题的研究意义和背景 | 第13-16页 |
| ·国内外研究现状及进展 | 第16-25页 |
| ·农田地形特征及其在定位导航研究中的应用 | 第17-18页 |
| ·GPS误差模型研究方法 | 第18-19页 |
| ·运动载体模型辨识问题 | 第19-21页 |
| ·线性、非线性滤波估计方法 | 第21-24页 |
| ·机动目标的跟踪定位方法 | 第24-25页 |
| ·抗野值方法 | 第25页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第25-27页 |
| 本章参考文献 | 第27-33页 |
| 第2章 GPS农田坐标变换及误差序列分析 | 第33-56页 |
| ·引言 | 第33-34页 |
| ·GPS定位系统坐标与投影变换 | 第34-40页 |
| ·GPS定位坐标系 | 第34-35页 |
| ·平面坐标投影 | 第35-39页 |
| ·农田地图坐标匹配 | 第39-40页 |
| ·GPS定位误差与定位精度 | 第40-53页 |
| ·GPS定位精度表示 | 第40-41页 |
| ·GPS定位误差源及模型 | 第41-43页 |
| ·农田GPS误差序列建模 | 第43-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 本章参考文献 | 第54-56页 |
| 第3章 农田车载GPS运动模型辨识 | 第56-88页 |
| ·引言 | 第56页 |
| ·车载系统运动模型及修正 | 第56-63页 |
| ·CV模型 | 第57-58页 |
| ·CA模型 | 第58-59页 |
| ·Singer模型 | 第59-61页 |
| ·CS模型 | 第61-63页 |
| ·基于卡尔曼滤波的模型误差估计及仿真分析 | 第63-75页 |
| ·随机线性离散系统卡尔曼滤波基本算法 | 第63-64页 |
| ·模型误差估计及仿真分析 | 第64-75页 |
| ·基于转移概率的多模型交互研究 | 第75-86页 |
| ·多模型交互原理 | 第75-78页 |
| ·IMM仿真分析 | 第78-79页 |
| ·农田路径的最优转移概率矩阵辨识 | 第79-86页 |
| ·本章小结 | 第86页 |
| 本章参考文献 | 第86-88页 |
| 第4章 农田车载GPS定位数据的抗野值研究 | 第88-106页 |
| ·引言 | 第88页 |
| ·野值的产生及影响 | 第88-90页 |
| ·静态观测野值的探测与处理 | 第90-93页 |
| ·动态定位野值的探测与处理 | 第93-103页 |
| ·基于新息检测的双假设自适应卡尔曼滤波设计 | 第94-99页 |
| ·仿真分析 | 第99-103页 |
| ·本章小结 | 第103-104页 |
| 本章参考文献 | 第104-106页 |
| 第5章 引入农田特征的粒子滤波定位跟踪研究 | 第106-124页 |
| ·引言 | 第106页 |
| ·粒子滤波方法 | 第106-112页 |
| ·序贯重要性采样 | 第106-108页 |
| ·重要性重采样 | 第108-109页 |
| ·改进的粒子滤波 | 第109-110页 |
| ·粒子滤波与其他算法的仿真比较 | 第110-112页 |
| ·基于多模型交互的粒子滤波 | 第112-117页 |
| ·交互式多模型粒子滤波 | 第112-114页 |
| ·仿真分析 | 第114-117页 |
| ·基于农田特征的动态估计 | 第117-122页 |
| ·基于农田地形特征的改进算法 | 第117-119页 |
| ·仿真实验 | 第119-122页 |
| ·本章小结 | 第122页 |
| 本章参考文献 | 第122-124页 |
| 第6章 基于FPGA的农用GPS信息处理系统硬件实现 | 第124-144页 |
| ·引言 | 第124-125页 |
| ·基于FPGA的农用GPS信息处理系统硬件设计 | 第125-142页 |
| ·FPGA开发流程及开发环境 | 第125-128页 |
| ·系统设计思路及方法 | 第128-129页 |
| ·系统功能及框图 | 第129-130页 |
| ·系统主要模块分析设计与仿真研究 | 第130-140页 |
| ·系统综合 | 第140-142页 |
| ·本章小结 | 第142-143页 |
| 本章参考文献 | 第143-144页 |
| 第7章 结论与展望 | 第144-147页 |
| 致谢 | 第147-148页 |
| 攻读博士学位期间的第一作者学术论文 | 第148页 |