| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·卡尔曼滤波技术的发展和现状 | 第9-12页 |
| ·有待解决的问题和发展趋势 | 第12-15页 |
| ·研究意义和本文的主要工作 | 第15-17页 |
| 第二章 UKF方法的基础理论 | 第17-27页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·UKF方法的基本原理 | 第17-23页 |
| ·非线性系统的卡尔曼滤波 | 第17-20页 |
| ·均值与方差的非线性传递 | 第20-21页 |
| ·Unscented变换和对称采样策略 | 第21-23页 |
| ·UKF滤波的实现算法 | 第23-25页 |
| ·影响UKF精度的主要因素 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 UKF自适应采样策略的研究 | 第27-48页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·UKF的常用采样策略 | 第27-31页 |
| ·比例采样 | 第27-29页 |
| ·比例最小偏度采样 | 第29-31页 |
| ·比例因子对UT变换的精度影响分析 | 第31-32页 |
| ·自适应因子的构造方法 | 第32-40页 |
| ·采样方法与UKF方法的相互关系 | 第32-33页 |
| ·多重分散比例因子的基本思想 | 第33-34页 |
| ·MIT更新准则 | 第34-36页 |
| ·代价函数的构造 | 第36-37页 |
| ·自适应律 | 第37-40页 |
| ·稳定性和渐进性分析 | 第40页 |
| ·仿真实验与分析 | 第40-47页 |
| ·标量模型的算法仿真和分析 | 第40-42页 |
| ·多维模型的算法仿真和分析 | 第42-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 存在建模误差的UKF算法研究 | 第48-60页 |
| ·引言 | 第48-49页 |
| ·状态随机跳变和参数漂移对 UKF滤波性能的影响分析 | 第49-50页 |
| ·对状态进行强跟踪估计的UKF方法 | 第50-54页 |
| ·渐消记忆卡尔曼滤波器 | 第50-52页 |
| ·带有残差约束的渐消记忆 UKF | 第52-54页 |
| ·残差方差阵估计方法的改进 | 第54-55页 |
| ·仿真实验与分析 | 第55-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 UKF的噪声自适应方法的研究 | 第60-70页 |
| ·引言 | 第60页 |
| ·随机噪声对UKF滤波方法精度的影响 | 第60-62页 |
| ·现有噪声协方差阵的自适应估计方法及其存在的问题 | 第62-64页 |
| ·观测值残差与新息之间的统计关系 | 第62-63页 |
| ·IAE开窗法、RAE开窗法以及观测噪声协方差估计方法 | 第63页 |
| ·动态处理噪声协方差自适应估计的不足 | 第63-64页 |
| ·模型噪声存在误差时的自适应 UKF滤波方法 | 第64-67页 |
| ·消除初值和处理噪声扰动的UKF方法 | 第64-65页 |
| ·对噪声进行缩放的UKF方法 | 第65-67页 |
| ·仿真实验与分析 | 第67-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第76页 |