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线性/非线性系统的混合动态滤波理论及应用

摘要第1-5页
Abstract第5-7页
主要缩写列表第7-9页
目录第9-12页
1 第一章 引言第12-24页
   ·本章摘要第12页
   ·研究背景第12-13页
   ·滤波算法研究第13-20页
   ·混合动态滤波算法的提出及分类第20-21页
   ·论文的贡献第21-22页
   ·论文的主要内容及构成第22-23页
   ·本章小结第23-24页
2 第二章 高斯混合动态滤波算法第24-43页
   ·本章摘要第24页
   ·模型描述第24-25页
   ·扩展卡尔曼滤波-卡尔曼滤波(EKF-KF)算法第25-28页
     ·主要思想第25页
     ·EKF-KF算法第25-27页
     ·EKF-KF算法小结第27-28页
   ·无气味卡尔曼滤波-卡尔曼滤波(UKF-KF)算法第28-32页
     ·主要思想第28-29页
     ·UKF-KF滤波算法第29-31页
     ·UKF-KF滤波算法小结第31-32页
   ·中心差分滤波-卡尔曼滤波(CDF-KF)算法第32-37页
     ·主要思想第32页
     ·CDF-KF算法第32-36页
     ·CDF-KF算法小结第36-37页
   ·高斯厄密特滤波-卡尔曼滤波(GHF-KF)算法第37-42页
     ·主要思想第37页
     ·GHF-KF算法第37-41页
     ·GHF-KF算法小结第41-42页
   ·本章小结第42-43页
3 第三章 高斯混合动态滤波算法的理论分析及比较第43-68页
   ·本章摘要第43页
   ·算法误差分析第43-66页
     ·非线性转换的均值和方差第44-65页
     ·全局误差分析第65-66页
     ·小结第66页
   ·算法适用情况说明第66-67页
   ·本章小结第67-68页
4 第四章 高斯混合动态滤波算法的误差仿真第68-78页
   ·本章摘要第68页
   ·仿真模型第68页
   ·仿真结果第68-76页
     ·均值和方差第69-74页
     ·三阶中心距误差第74-76页
   ·结论第76-77页
   ·本章小结第77-78页
5 第五章 非高斯混合动态滤波算法及分析第78-95页
   ·本章摘要第78页
   ·高斯和滤波-卡尔曼滤波(GSF-KF)算法第78-82页
     ·主要思想第78页
     ·GSF-KF算法第78-81页
     ·GSF-KF算法小结第81-82页
   ·多项式预测滤波-卡尔曼滤波(PPF-KF)算法第82-85页
     ·主要思想第82页
     ·PPF-KF算法第82-85页
     ·PPF-KF算法小结第85页
   ·边缘Rao-Blackwellized粒子滤波(MRBPF)算法第85-90页
     ·主要思想第85-86页
     ·MRBPF算法第86-88页
     ·MRBPF算法小结第88-89页
     ·RBPF算法与MRBPF算法的关系第89-90页
   ·非高斯混合动态滤波算法的误差说明第90-94页
     ·GSF-KF算法误差说明第91页
     ·PPF-KF算法误差说明第91-92页
     ·MRBPF算法误差说明第92-94页
   ·算法适用情况说明第94页
   ·本章小结第94-95页
6 第六章 混合动态滤波算法的应用研究第95-115页
   ·本章摘要第95页
   ·地形辅助导航第95-100页
     ·地形辅助导航第95-96页
     ·仿真模型的建立第96-97页
     ·仿真结果第97-100页
   ·机动目标跟踪第100-114页
     ·机动目标跟踪第100页
     ·仿真模型的建立第100-101页
     ·仿真结果一第101-107页
     ·仿真结果二第107-110页
     ·仿真结果三第110-114页
   ·本章小结第114-115页
7 第七章 总结第115-117页
   ·本章摘要第115页
   ·论文的总结第115-116页
   ·下阶段工作的展望第116页
   ·本章小结第116-117页
致谢第117-119页
攻读博士期间主要研究成果第119-120页
参考文献第120-130页
附录一 高斯混合动态滤波算法的理论推导第130-156页
附录二 高斯混合动态滤波算法的实例误差推导第156-166页

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