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基于事件驱动的滤波算法研究

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基于事件驱动的滤波算法研究

论文目录
摘要	第1-7页
abstract	第7-11页
符号	第11-15页
第1章绪论	第15-27页
1.1 课题研究的背景与意义	第15-16页
1.2 滤波算法发展概述	第16-25页
1.2.1 线性滤波算法发展现状	第16-19页
1.2.2 非线性滤波算法发展现状	第19-25页
1.3 论文的主要工作及内容安排	第25-27页
第2章滤波方法的理论基础	第27-37页
2.1 卡尔曼滤波	第27-29页
2.2 信息滤波	第29-30页
2.3 粒子滤波	第30-36页
2.3.1 蒙特卡罗积分	第31-32页
2.3.2 序贯重要性采样	第32-33页
2.3.3 重要性分布与重采样	第33-36页
2.4 本章小结	第36-37页
第3章基于面积差采样驱动的卡尔曼滤波	第37-59页
3.1 引言	第37-38页
3.2 基于面积差的采样设计	第38-41页
3.3 基于面积差采样驱动的滤波算法	第41-48页
3.3.1 估计误差范围	第42-43页
3.3.2 改进的卡尔曼滤波	第43-47页
3.3.3 稳定性分析	第47-48页
3.4 实验及结果分析	第48-57页
3.5 本章小结	第57-59页
第4章基于量测信息驱动的无序滤波	第59-75页
4.1 引言	第59-61页
4.2 OOSM滤波算法	第61-68页
4.2.1 问题框架与描述	第61-62页
4.2.2 线性离散系统OOSM滤波算法	第62-68页
4.3 基于量测信息驱动的OOSM滤波	第68-71页
4.4 仿真实验及结果分析	第71-73页
4.5 本章小结	第73-75页
第5章基于皮尔森系数驱动的粒子滤波	第75-95页
5.1 引言	第75-76页
5.2 粒子滤波与皮尔森系数	第76-79页
5.2.1 粒子滤波	第76-77页
5.2.2 皮尔森系数	第77-79页
5.3 基于皮尔森系数驱动的粒子滤波	第79-89页
5.3.1 常用重要性密度函数	第79-82页
5.3.2 基于皮尔森系数驱动的粒子滤波	第82-84页
5.3.3 基于皮尔森系数驱动的粒子滤波的稳定性分析	第84-86页
5.3.4 基于皮尔森系数驱动的粒子滤波的收敛性分析	第86-89页
5.4 实验及结果分析	第89-93页
5.5 本章小结	第93-95页
第6章基于平滑边界层驱动的粒子滤波	第95-109页
6.1 引言	第95页
6.2 平滑变结构滤波	第95-100页
6.3 基于平滑边界层驱动的粒子滤波	第100-101页
6.4 实验及结果分析	第101-107页
6.5 本章小结	第107-109页
第7章结论与展望	第109-111页
7.1 研究工作的总结	第109页
7.2 研究展望	第109-111页
参考文献	第111-131页
攻读博士学位期间发表与撰写的学术论文	第131-133页
致谢	第133页

本篇论文共133页，点击这进入下载页面。

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