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自主导航中滤波算法的研究及应用

摘要第4-8页
ABSTRACT第8-11页
第一章 绪论第17-39页
    1.1 论文研究目的和意义第17-20页
        1.1.1 近现代导航技术的发展轨迹第17-18页
        1.1.2 导航技术的发展趋势第18-20页
        1.1.3 滤波算法和选题原因第20页
    1.2 自主导航的研究现状第20-28页
        1.2.1 室外导航第21-25页
        1.2.2 室内导航第25-28页
    1.3 滤波算法研究现状第28-36页
        1.3.1 卡尔曼滤波及其扩展第29-31页
        1.3.2 扩展卡尔曼滤波(EKF)第31页
        1.3.3 无迹卡尔曼滤波(UKF)第31-33页
        1.3.4 粒子滤波(PF)第33-34页
        1.3.5 鲁棒滤波(H_∞滤波)第34-36页
    1.4 论文的组织和结构第36-37页
    1.5 本章小结第37-39页
第二章 组合导航系统中SVM算法的研究第39-61页
    2.1 卡尔曼滤波算法基本原理第39-43页
        2.1.1 最佳线性滤波第40-41页
        2.1.2 卡尔曼滤波器第41-43页
    2.2 模拟退火算法优化的支持向量机第43-51页
        2.2.1 人工神经网络第44-46页
        2.2.2 遗传小波神经网络第46页
        2.2.3 支持向量机第46-49页
        2.2.4 ANN和SVM的比较第49页
        2.2.5 模拟退火第49-50页
        2.2.6 模拟退火算法优化的支持向量机第50-51页
    2.3 仿真验证第51-58页
        2.3.1 组合导航模型第52-53页
        2.3.2 GPS/SINS耦合方式第53页
        2.3.3 仿真结果第53-58页
    2.4 本章小结第58-61页
第三章 大失准角情况下动基座对准中UKF算法的研究第61-79页
    3.1 UKF算法基本原理第61-65页
        3.1.1 无迹变换第61-63页
        3.1.2 加性噪声下的UKF算法第63-65页
    3.2 双重自适应UKF算法第65-70页
        3.2.1 标准UKF存在的问题第66-67页
        3.2.2 对状态噪声自适应的UKF算法第67-68页
        3.2.3 对观测干扰的自适应的UKF算法第68-70页
    3.3 四种常见的滤波算法第70-73页
        3.3.1 扩展卡尔曼滤波第70-71页
        3.3.2 容积卡尔曼滤波第71-72页
        3.3.3 粒子滤波第72-73页
        3.3.4 Sage-Husa自适应卡尔曼滤波第73页
    3.4 对准模型第73-75页
    3.5 仿真验证第75-78页
    3.6 本章小结第78-79页
第四章 基于智能手机的PDR算法研究第79-101页
    4.1 行人步态规律研究第79-83页
        4.1.1 行走步态特征分析第79-81页
        4.1.2 步态识别算法研究第81-82页
        4.1.3 基于手机加速度传感器的步态识别第82-83页
    4.2 基于加速度传感器的行人航迹推测算法第83-91页
        4.2.1 航迹推测基本原理第83-85页
        4.2.2 存在问题第85页
        4.2.3 距离推算第85-87页
        4.2.4 步长估计算法第87-89页
        4.2.5 方向推算第89-91页
    4.3 基于磁场传感器的航迹位置校正第91-96页
        4.3.1 地磁匹配原理第91-93页
        4.3.2 数据采集和地磁地图建立第93-94页
        4.3.3 地磁匹配定位算法第94-96页
    4.4 仿真验证第96-98页
    4.5 本章小结第98-101页
第五章 总结与展望第101-105页
    5.1 论文工作总结第101-103页
    5.2 研究领域展望第103-104页
    5.3 本章小结第104-105页
附录第105-107页
参考文献第107-125页
致谢第125-127页
攻读博士期间发表的论文第127页

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