| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 1 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 车辆组合导航技术的发展现状 | 第15-16页 |
| 1.3 滤波技术的发展及在组合导航中的应用 | 第16-18页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第18-20页 |
| 2 GPS/DR数据融合算法的基础理论 | 第20-36页 |
| 2.1 GPS/DR组合导航系统原理 | 第20-25页 |
| 2.2 车辆运动模型 | 第25-27页 |
| 2.3 卡尔曼滤波及其在GPS/DR系统中的应用 | 第27-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 3 粒子滤波及其在GPS/DR组合导航中的应用 | 第36-46页 |
| 3.1 粒子滤波基本原理 | 第36-41页 |
| 3.2 粒子滤波的缺点与现有的改进方法 | 第41-44页 |
| 3.3 粒子滤波在GPS/DR组合导航中的应用 | 第44-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 4 改进的EKPF及其在GPS/DR组合导航中的应用 | 第46-58页 |
| 4.1 基于全局采样的EKPF | 第46-48页 |
| 4.2 仿真条件与统计指标 | 第48-50页 |
| 4.3 GPS/DR组合导航中全局采样的EKPF仿真分析 | 第50-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 5 改进的MKPF及其在GPS/DR组合导航中的应用 | 第58-76页 |
| 5.1 改进的MKPF算法 | 第58-61页 |
| 5.2 GPS/DR组合导航中STMKPF仿真与分析 | 第61-68页 |
| 5.3 基于全局采样的STMKPF | 第68-69页 |
| 5.4 GPS/DR组合导航中全局采样的STMKPF仿真与分析 | 第69-74页 |
| 5.5 本章小结 | 第74-76页 |
| 6 结论与展望 | 第76-78页 |
| 6.1 论文所做工作及结论 | 第76页 |
| 6.2 进一步研究的工作 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-83页 |
| 作者简历 | 第83-85页 |
| 学位论文数据集 | 第85页 |
