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声明
第1章 绪论
1.1滤波技术发展综述
1.2粒子滤波器的发展概况
1.2.1粒子滤波器的应用领域
1.2.2粒子滤波器的主要研究问题
1.3论文内容安排
第2章 贝叶斯滤波理论
2.1引言
2.2最优贝叶斯滤波
2.3非线性滤波
2.3.1扩展卡尔曼滤波(EKF)
2.3.2无迹卡尔曼滤波器(UKF)
2.4粒子滤波器
2.4.1粒子滤波器基本原理
2.4.2粒子滤波算法
2.4.3粒子滤波器中的重要问题
2.4.4 SIR算法(Sampling Importance Resampling)
2.5实验仿真
2.6本章小结
第3章 经典重采样算法的研究
3.1引言
3.2重采样算法的基本实现
3.3四种经典重采样算法的实现理论
3.3.1多项式重采样
3.3.2分层重采样
3.3.3系统重采样
3.3.4残差重采样
3.4重采样算法的理论分析
3.4.1重采样算法的质量分析
3.4.2重采样算法的计算量分析
3.5有效样本数
3.6实验仿真
3.6.1一维单变量非平稳模型
3.6.2纯方位跟踪问题
3.7本章小结
第4章 改进重采样算法
4.1引言
4.2早期改进粒子滤波器
4.2.1正则粒子滤波器
4.2.2 MCMC(Markov Chain Monte Carlo)
4.3基于经典重采样算法的改进算法
4.3.1残差系统重采样
4.3.2改进残差重采样算法
4.3.3仿真和结果分析
4.4基于智能优化算法的粒子滤波器
4.4.1基于进化算法的粒子滤波器
4.4.2基于遗传算法的粒子滤波器
4.4.3基于粒子群优化算法的粒子滤波器
4.4.4实验仿真
4.5本章小结
结 论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
致 谢