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多传感器数据融合在火箭橇试验中的应用研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第8-15页
    1.1 火箭橇大过载试验的特点及发展现状第8-10页
        1.1.1 火箭橇试验的特点第8页
        1.1.2 火箭橇试验的发展现状第8-10页
    1.2 泄漏电缆技术第10页
    1.3 多传感器数据融合理论的发展概况第10-12页
    1.4 卡尔曼滤波理论的发展及应用第12-13页
    1.5 本论文的研究内容及章节安排第13-15页
第2章 泄漏电缆技术在火箭橇试验中的应用第15-24页
    2.1 引言第15页
    2.2 同轴泄漏电缆技术的原理及其组成第15-18页
    2.3 泄漏电缆的插槽分析第18-20页
    2.4 泄漏电缆的数学模型第20-22页
    2.5 误差分析第22-23页
    2.6 本章小结第23-24页
第3章 火箭橇试验的多传感器数据融合第24-35页
    3.1 引言第24页
    3.2 多传感器数据融合的概念第24-25页
    3.3 多传感器数据融合的模型第25-30页
        3.3.1 数据融合的功能模型第25-26页
        3.3.2 数据融合的结构模型第26-28页
        3.3.3 数据融合的层次结构第28-30页
    3.4 火箭橇试验中数据融合问题的研究第30-31页
    3.5 火箭橇试验的数据融合结构第31-33页
    3.6 本章小结第33-35页
第4章 基于卡尔曼滤波的数据融合在火箭橇试验中的应用第35-48页
    4.1 引言第35页
    4.2 卡尔曼滤波技术的原理第35-38页
    4.3 在火箭橇试验中引入卡尔曼滤波技术所存在的问题第38页
    4.4 火箭橇试验中的野值问题第38-42页
        4.4.1 问题描述第38-39页
        4.4.2 野值问题在卡尔曼滤波中的解决办法第39-42页
    4.5 基于卡尔曼滤波的一种最优融合方法第42-43页
    4.6 仿真实验第43-47页
    4.7 本章小结第47-48页
结论第48-50页
参考文献第50-56页
致谢第56页

 
 
论文编号BS2932204,这篇论文共56
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