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交互式多模型自适应滤波及其在SINS初始对准中应用

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 课题研究的背景与意义第10-11页
    1.2 交互式多模型自适应滤波的发展现状第11-14页
        1.2.1 交互式多模型滤波理论的发展第11-12页
        1.2.2 非线性滤波与自适应滤波的发展第12-14页
        1.2.3 交互式多模型自适应滤波在初始对准中应用第14页
    1.3 课题的主要研究内容第14-16页
第2章 交互式多模型滤波算法第16-32页
    2.1 多模型理论的发展第16-19页
        2.1.1 第一代多模型算法第17页
        2.1.2 第二代多模型算法第17-19页
    2.2 交互式多模型算法第19-24页
        2.2.1 交互式多模型算法的基本原理第19-20页
        2.2.2 交互式多模型算法的基本步骤第20-23页
        2.2.3 交互式多模型算法的性能分析第23-24页
    2.3 交互式多模型算法在目标跟踪中应用第24-31页
        2.3.1 机动目标的运动模型第24-26页
        2.3.2 仿真实验第26-31页
    2.4 本章小结第31-32页
第3章 线性/非线性模型下交互式多模型滤波第32-50页
    3.1 线性模型状态估计第32-34页
        3.1.1 卡尔曼滤波基本步骤第32-33页
        3.1.2 卡尔曼滤波性能分析第33-34页
    3.2 非线性模型状态估计第34-43页
        3.2.1 二阶Stirling插值公式第34-37页
        3.2.2 均值及协方差的近似计算第37-40页
        3.2.3 CDKF滤波基本步骤第40-43页
        3.2.4 CDKF滤波性能分析第43页
    3.3 线性/非线性模型下交互式多模型滤波第43-49页
        3.3.1 交互式多模型滤波计算步骤第43-46页
        3.3.2 仿真实验第46-49页
    3.4 本章小结第49-50页
第4章 线性/非线性模型下交互式多模型自适应滤波第50-70页
    4.1 线性模型下自适应卡尔曼滤波第50-55页
        4.1.1 新息自适应卡尔曼滤波第50-53页
        4.1.2 改进的新息自适应卡尔曼滤波第53-54页
        4.1.3 仿真实验第54-55页
    4.2 非线性模型下自适应卡尔曼滤波第55-62页
        4.2.1 基于新息校正的自适应卡尔曼滤波第55-58页
        4.2.2 基于新息校正的中心差分自适应卡尔曼滤波第58-60页
        4.2.3 仿真实验第60-62页
    4.3 线性/非线性模型下交互式多模型自适应滤波第62-69页
        4.3.1 交互式多模型自适应卡尔曼滤波第62-64页
        4.3.2 仿真实验第64-69页
    4.4 本章小结第69-70页
第5章 交互式多模型自适应滤波在初始对准中应用第70-92页
    5.1 SINS/GPS组合对准方案第70-71页
    5.2 SINS误差模型第71-74页
        5.2.1 SINS非线性误差模型第71-73页
        5.2.2 SINS大方位失准角误差模型第73-74页
        5.2.3 SINS小失准角误差模型第74页
    5.3 线性/非线性模型下SINS/GPS组合对准系统第74-83页
        5.3.1 线性模型下SINS状态方程第75-76页
        5.3.2 非线性模型下SINS状态方程第76-78页
        5.3.3 线性/非线性模型下SINS/GPS组合对准系统第78-83页
    5.4 交互式多模型自适应滤波在SINS初始对准仿真实验第83-91页
        5.4.1 航行状态下大方位失准角仿真实验第83-85页
        5.4.2 航行状态下小失准角仿真实验第85-88页
        5.4.3 航行状态下噪声信息不准确仿真实验第88-90页
        5.4.4 静基座状态下大方位失准角仿真实验第90-91页
    5.5 本章小结第91-92页
结论第92-94页
参考文献第94-98页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第98-99页
致谢第99页

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