非线性系统的滤波融合算法研究



非线性系统的滤波融合算法研究

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非线性系统的滤波融合算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第1章绪论	第10-17页
· 研究背景及意义	第10-11页
· 非线性滤波研究现状介绍	第11-13页
· 多传感器估计融合简述	第13-15页
· 本文主要研究内容介绍	第15页
· 本论文结构	第15-17页
第2章常见非线性滤波方法及性能分析	第17-26页
· 扩展卡尔曼滤波	第17-18页
· 扩展卡尔曼滤波的基本原理	第17页
· 扩展卡尔曼滤波的基本算法	第17-18页
· 强跟踪滤波	第18-20页
· 强跟踪滤波的基本原理	第18-19页
· 强跟踪滤波的基本算法	第19-20页
· 无迹卡尔曼滤波	第20-22页
· 无迹卡尔曼滤波方法的基本原理	第20-21页
· 无迹卡尔曼滤波方法的基本算法	第21-22页
· 算法分析	第22-24页
· 本章小节	第24-26页
第3章非线性噪声相关系统的无迹强跟踪滤波	第26-36页
· 引言	第26页
· 系统描述	第26-27页
· 问题描述	第27页
· 非线性相关噪声系统下的无迹强跟踪卡尔曼滤波	第27-31页
· 相关噪声系统下的无迹卡尔曼滤波	第27-29页
· 相关噪声系统下的强跟踪滤波	第29-30页
· 相关噪声系统下的无迹-强跟踪滤波	第30-31页
· 仿真实验	第31-34页
· 纯方位系统	第31页
· 跟踪模型建立	第31-32页
· 仿真例子	第32-34页
· 本章小结	第34-36页
第4章相关噪声条件下自适应平方根求容积滤波算法研究	第36-49页
· 引言	第36-37页
· 系统描述	第37页
· 平方根求容积法卡尔曼滤波	第37-41页
· 求容积法卡尔曼滤波(CKF)	第37-39页
· 平方根求容积法卡尔曼滤波	第39-41页
· 相关噪声条件下的自适应平方根求容积法滤波	第41-44页
· 相关噪声条件下的平方根求容积法滤波	第41-43页
· 相关噪声条件下的自适应平方根求容积法滤波	第43-44页
· 仿真实验	第44-47页
· 跟踪模型建立	第44页
· 仿真例子	第44-47页
· 本章小节	第47-49页
第5章非线性多传感器融合算法研究	第49-58页
· 引言	第49页
· 问题描述	第49-50页
· 系统描述	第49-50页
· 问题描述	第50页
· 扩展卡尔曼滤波的信息形式(EIF)	第50-52页
· 非线性多传感器融合算法	第52-54页
· 非线性集中式扩维融合算法	第52页
· 非线性测量值加权融合算法	第52-53页
· 非线性顺序滤波融合算法	第53-54页
· 仿真验证	第54-56页
· 跟踪模型	第54页
· 仿真例子	第54-56页
· 简要分析	第56-57页
· 本章小节	第57-58页
第6章总结与展望	第58-60页
· 论文工作总结	第58页
· 论文工作展望	第58-60页
致谢	第60-61页
参考文献	第61-65页
附录	第65-66页
详细摘要	第66-68 页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。

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