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基于Unscented变换的Kalman滤波算法在非线性系统中的研究与仿真
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基于Unscented变换的Kalman滤波算法在非线性系统中的研究与仿真
论文目录
 
第一章 绪论第1-10 页
　　· 滤波器的历史和发展第7-9 页
　　· 论文结构安排第9 页
　　· 论文创新点第9-10 页
第二章 估计理论基础的介绍第10-19 页
　　· 基本问题经典估计第10-12 页
　　　　· 几个常用估计量第10-12 页
　　· CRAMER-RAO下界第12-13 页
　　· 最大似然估计(MLE)第13 页
　　· BAYESIAN估计第13-17 页
　　　　· 矢量情况第14-15 页
　　　　· 高斯情况第15-16 页
　　　　· 一般Bayesian估计第16 页
　　　　· Bayesian估计的性能第16-17 页
　　· 线性贝叶斯估计器第17-19 页
第三章 KALMAN滤波的设计第19-29 页
　　· 引言第19 页
　　· 标量随机过程的递推MMSE估计第19-21 页
　　　　· 新息序列的特性第19-20 页
　　　　· 如下两种情况下,得到递推解第20-21 页
　　· KALMAN滤波第21-29 页
　　　　· Kalman滤波器推导第23-29 页
第四章 EKF滤波器的设计第29-38 页
　　· 引言第29 页
　　· 非线性滤波的线性化滤波方法第29-33 页
　　　　· 离散非线性模型线性化滤波方法第29-32 页
　　　　· 连续非线性滤波模型线性化滤波方法第32-33 页
　　· 推广卡尔曼滤波第33-38 页
　　　　· 离散系统的推广卡尔曼滤波第33-35 页
　　　　· 连续系统的推广卡尔曼滤波第35-38 页
第五章 UNSCENTED卡尔曼滤波方法研究与应用第38-52 页
　　· 引言第38 页
　　· EKF存在的问题第38-40 页
　　· UNSCENTED 变换和UNSCENTED 卡尔曼滤波器第40-43 页
　　　　· Unscented 变换第40-42 页
　　　　· Unscented 卡尔曼滤波器第42-43 页
　　· 算法仿真实验第43-51 页
　　　　· 应用一第43-46 页
　　　　· 应用二第46-51 页
　　· 结束语第51-52 页
第六章 结论与展望第52-53 页
参考文献第53-55 页
发表论文和科研情况说明第55-56 页
附录第56-57 页
致谢第57 页

本篇论文共57页，点击这进入下载页面。
 
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