基于约束信息的状态估计与融合研究
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 状态估计和融合技术研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 状态估计理论 | 第13-15页 |
| 1.2.2 约束滤波研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.3 估计融合技术研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 本文研究的主要内容及章节安排 | 第18-21页 |
| 第二章 等式状态约束下的滤波方法 | 第21-40页 |
| 2.1 线性等式状态约束下的滤波算法 | 第21-30页 |
| 2.1.1 问题描述 | 第21-22页 |
| 2.1.2 基于投影法的线性约束滤波算法 | 第22-25页 |
| 2.1.3 开环式和闭环式约束滤波 | 第25-26页 |
| 2.1.4 实验仿真及结果分析 | 第26-30页 |
| 2.2 非线性等式状态约束下的滤波算法 | 第30-34页 |
| 2.2.1 问题描述 | 第30页 |
| 2.2.2 基于投影法非线性约束滤波算法 | 第30-31页 |
| 2.2.3 实验仿真及结果分析 | 第31-34页 |
| 2.3 非线性系统等式状态约束下的滤波算法 | 第34-39页 |
| 2.3.1 问题描述 | 第34页 |
| 2.3.2 基于投影法的无迹卡尔曼滤波算法 | 第34-37页 |
| 2.3.3 实验仿真及结果分析 | 第37-39页 |
| 2.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 观测噪声未知的约束系统状态估计 | 第40-51页 |
| 3.1 模糊逻辑 | 第40-41页 |
| 3.2 约束系统模糊自适应状态估计 | 第41-46页 |
| 3.2.1 协方差匹配 | 第42-43页 |
| 3.2.2 观测噪声协方差 Rk模糊自适应调整 | 第43-45页 |
| 3.2.3 约束系统模糊自适应算法 | 第45-46页 |
| 3.3 实验仿真及结果分析 | 第46-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 等式状态约束下多传感器数据融合算法 | 第51-68页 |
| 4.1 观测噪声无关的约束系统融合算法 | 第51-61页 |
| 4.1.1 问题描述 | 第51-52页 |
| 4.1.2 约束系统集中式最优融合算法 | 第52-53页 |
| 4.1.3 无约束系统最优加权融合算法 | 第53-54页 |
| 4.1.4 约束系统最优加权融合算法 | 第54-56页 |
| 4.1.5 实验仿真及结果分析 | 第56-61页 |
| 4.2 观测噪声相关的约束系统融合算法 | 第61-67页 |
| 4.2.1 问题描述 | 第61-62页 |
| 4.2.2 相关观测噪声方差矩阵的解耦 | 第62-64页 |
| 4.2.3 实验仿真及结果分析 | 第64-67页 |
| 4.3 本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 总结和展望 | 第68-70页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第68-69页 |
| 5.2 研究展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第76页 |
