粒子滤波及其在无线通信中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-19页 |
| ·课题研究的背景与意义 | 第10-13页 |
| ·粒子滤波的发展历史和研究现状 | 第13-16页 |
| ·粒子滤波主要的研究方向 | 第16-17页 |
| ·本文研究的主要内容与工作安排 | 第17-19页 |
| 2 常见的滤波算法 | 第19-26页 |
| ·最优贝叶斯滤波理论 | 第19-21页 |
| ·贝叶斯定理 | 第19页 |
| ·递推贝叶斯滤波 | 第19-21页 |
| ·卡尔曼滤波 | 第21-22页 |
| ·扩展卡尔曼滤波 | 第22-23页 |
| ·无迹卡尔曼滤波 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3 粒子滤波算法原理 | 第26-36页 |
| ·状态空间模型 | 第26-27页 |
| ·蒙特卡罗方法 | 第27-28页 |
| ·序贯重要性采样方法 | 第28-30页 |
| ·序贯重要性采样的粒子权值退化问题 | 第30-31页 |
| ·基本粒子滤波算法 | 第31-33页 |
| ·仿真实验 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 4 粒子滤波算法的重采样技术研究 | 第36-52页 |
| ·重采样算法原理 | 第36-37页 |
| ·常见的重采样算法 | 第37-38页 |
| ·多项式重采样 | 第37-38页 |
| ·系统重采样 | 第38页 |
| ·分层重采样 | 第38页 |
| ·免重采样粒子滤波算法 | 第38-42页 |
| ·免重采样高斯粒子滤波 | 第39-40页 |
| ·免重采样高斯和粒子滤波(GSPF) | 第40-42页 |
| ·自适应差分演化粒子滤波器 | 第42-51页 |
| ·差分演化算法 | 第43-44页 |
| ·自适应策略 | 第44-45页 |
| ·算法实现 | 第45-46页 |
| ·算法仿真分析 | 第46-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 5 粒子滤波算法的建议分布函数研究 | 第52-70页 |
| ·建议分布函数的直接设计 | 第52-56页 |
| ·后验概率分布函数 | 第52-53页 |
| ·转移先验建议分布函数 | 第53-54页 |
| ·似然建议分布函数 | 第54页 |
| ·辅助建议分布函数 | 第54-55页 |
| ·混合退火建议分布函数 | 第55-56页 |
| ·建议分布函数的合成 | 第56-59页 |
| ·基于 EKF 的建议分布函数 | 第56-57页 |
| ·基于 UKF 的建议分布函数 | 第57-59页 |
| ·基于取样粒子优化的粒子滤波算法 | 第59-63页 |
| ·粒子群优化粒子滤波 | 第59-61页 |
| ·人工免疫粒子滤波 | 第61-63页 |
| ·粒子群优化人工免疫粒子滤波器 | 第63-69页 |
| ·算法实现 | 第63-65页 |
| ·算法仿真分析 | 第65-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 6 粒子滤波在无线通信中的应用研究 | 第70-77页 |
| ·信道估计原理 | 第70-71页 |
| ·系统模型 | 第71-72页 |
| ·常用的信道估计方法 | 第72-73页 |
| ·LS 信道估计 | 第73页 |
| ·MMSE 信道估计 | 第73页 |
| ·粒子滤波在无线通信系统中的信道估计 | 第73-75页 |
| ·基本粒子滤波的信道估计 | 第73-75页 |
| ·改进的粒子滤波信道估计 | 第75页 |
| ·仿真实验 | 第75-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 结论 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
