声明
1绪论
1.1研究背景和意义
1.2国内外研究现状
1.2.1粒子滤波算法研究现状
1.2.2噪声统计特性未知的粒子滤波算法研究现状
1.3课题主要研究工作和结构安排
1.3.1 课题主要研究工作
1.3.2论文结构安排
2粒子滤波算法
2.1系统的状态空间模型和递推的贝叶斯滤波
2.1.1系统的状态空间模型
2.1.2递推贝叶斯估计
2.2蒙特卡洛方法
2.3标准粒子滤波算法
2.3.1重要性采样
2.3.2序贯重要性采样
2.3.3重采样
2.3.4标准粒子滤波算法流程
2.4代价参考粒子滤波算法
2.4.1风险和代价函数
2.4.2代价参考粒子滤波算法
2.5本章小结
3基于集员估计的改进粒子滤波算法
3.1集员估计理论
3.1.1数学基础
3.1.2最优椭球集员估计算法
3.1.3扩展最优椭球集员估计算法
3.2基于集员估计的改进粒子滤波算法
3.2.1重要性采样
3.2.2重采样
3.2.3基于集员估计的粒子滤波算法流程
3.3仿真结果及分析
3.3.1线性模型
3.3.2非线性模型
3.4本章小结
4基于多种群协同机制的智能粒子滤波
4.1基于协同机制的智能粒子滤波原理
4.1.1多种群交互
4.1.2混沌变异
4.2基于多种群协同机制的智能粒子滤波流程
4.3仿真结果及分析
4.3.1粒子滤波
4.3.2代价参考粒子滤波
4.3.3基于集员估计的粒子滤波
4.4本章小结
5基于改进的粒子滤波的硅熔液液位估计
5.1问题描述
5.2硅熔液液位运动模型的建立
5.2.1激光三角法测液位原理
5.2.2液位运动模型的建立
5.3实验结果及分析
5.3.1液位上升实验
5.3.2 液位不变实验
5.3.3液位下降实验
5.4本章小结
6总结与展望
6.1总结
6.2展望
致谢
参考文献
攻读学位期间主要研究成果