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基于最优参数估计的海洋重力数据处理方法研究

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基于最优参数估计的海洋重力数据处理方法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-12页
第一章 绪论第12-18页
  1.1 研究目的及意义第12-13页
  1.2 重力数据处理技术的研究现状第13-16页
    1.2.1 统计滤波器的发展现状第13-14页
    1.2.2 重力数据处理技术的研究现状第14-16页
  1.3 本文的主要内容第16-17页
  1.4 本章小结第17-18页
第二章 海洋重力测量数据预处理方法研究第18-36页
  2.1 基于低通滤波的重力测量数据预处理方法研究第18-24页
    2.1.1 FIR低通滤波原理第18-20页
    2.1.2 窗函数设计法第20-23页
    2.1.3 低通滤波方法的仿真实验第23-24页
  2.2 基于卡尔曼滤波的重力测量数据预处理方法研究第24-28页
    2.2.1 卡尔曼滤波理论第24-26页
    2.2.2 卡尔曼滤波第26-28页
    2.2.3 卡尔曼滤波方法的仿真实验第28页
  2.3 基于频域正则维纳滤波的重力测量数据预处理方法研究第28-33页
    2.3.1 维纳滤波器原理第28-29页
    2.3.2 时域维纳滤波器第29-31页
    2.3.3 频域正则维纳滤波器第31-32页
    2.3.4 频域正则维纳滤波方法的仿真实验第32-33页
  2.4 海试重力测量数据的预处理比较第33-35页
  2.5 本章小结第35-36页
第三章 基于时间序列建模的最优参数估计方法研究第36-56页
  3.1 海洋重力测量数据时间序列建模第36-41页
    3.1.1 时间序列模型的基本理论第36页
    3.1.2 AR模型识别第36-37页
    3.1.3 时间序列建模预处理第37-38页
    3.1.4 模型参数估计第38-40页
    3.1.5 模型定阶第40-41页
  3.2 基于正反卡尔曼滤波算法的信噪分离方法研究第41-46页
    3.2.1 向量卡尔曼滤波器第41-44页
    3.2.2 反向信息滤波器第44-45页
    3.2.3 正反向卡尔曼滤波方法的仿真试验第45-46页
  3.3 基于H∞和平滑滤波算法的信噪分离方法研究第46-50页
    3.3.1 H∞滤波理论第47-48页
    3.3.2 固定滞后平滑第48-49页
    3.3.3 H∞滤波方法仿真试验第49-50页
  3.4 基于时序建模的最优参数估计方法试验第50-53页
  3.5 本章小结第53-56页
第四章 基于二阶近似模型的最优参数估计方法研究第56-72页
  4.1 海洋重力传感器模型第56-58页
  4.2 基于改进的自适应卡尔曼滤波算法的信噪分离方法研究第58-64页
    4.2.1 噪声协方差估计方法第58-61页
    4.2.2 改进的自适应卡尔曼滤波算法第61-63页
    4.2.3 改进的自适应卡尔曼滤波方法仿真试验第63-64页
  4.3 基于正则化粒子滤波算法的信噪分离方法研究第64-68页
    4.3.1 贝叶斯状态估计方法第64-65页
    4.3.2 粒子滤波第65-66页
    4.3.3 正则化粒子重采样算法第66页
    4.3.4 正则化粒子滤波方法仿真试验第66-68页
  4.4 基于二阶近似模型的最优参数估计方法试验第68-70页
  4.5 本章小结第70-72页
第五章 海洋重力仪数据处理软件设计及验证试验第72-88页
  5.1 总体方案设计第72-74页
    5.1.1 需求分析第72-73页
    5.1.2 整体框架设计第73-74页
  5.2 海洋重力仪数据处理软件设计第74-81页
    5.2.1 C#和Matlab混合编程实现第74-78页
    5.2.2 海洋重力仪数据处理软件界面设计第78-81页
  5.3 海洋重力测量数据处理方法验证试验第81-86页
    5.3.1 重复线精度评价第81-84页
    5.3.2 交叉点精度评价第84-86页
  5.4 本章小结第86-88页
第六章 总结与展望第88-90页
  6.1 总结第88-89页
  6.2 展望第89-90页
致谢第90-92页
参考文献第92-96页
攻读硕士学位期间科研成果第96页

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