2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題（含答案詳解+作文范文）_第1頁(yè)
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1、重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文基于線性非線性模型的組合濾波算法研究及應(yīng)用姓名：何偉俊申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專(zhuān)業(yè)：通信與信息系統(tǒng)指導(dǎo)教師：周非201005重慶郵電大學(xué)碩士論文AbstractAbstractWirelesstrackingserviceisoneofthemostimportantmobileservicesDesignofsystemmodelandtrackingfilteristhekeytechnologyfortarget

2、trackingproblemInrecentyears，asthewheelofresearchaboutthelocalizationandtargettrackingmodelturnswithitsacceleratingvelocitykindsofstatespacemodelsemergedtowardtothecomplexityenvironmentwhichresultsinamixedlinear／non—line

3、arModelsestimationproblemSothereisaseriousneedforahybridfilteralgorithmtodeal、加msuchproblem，whichprovidesafusionandholdsbothadvantageofKalmanFilter(KF)andParticleFilter(PF)Atthesametime，Inordertoimprovetheaccuracyinsigna

4、lcriticalfields，itisappliedinthemulti—signalfusiontrackingsystemandthegoalofseamlesslocalizationcanbeachievedFirstofall，thesisgivesananalysisofprinciple，characteristicandadvantageofKFandPFindealingwiththelinear／nonlinear

5、ModelsestimationproblemFurthermore，oneofthehybridfiltersnamedMarginalizedParticleFilter(MPF)ispresentedtosolvekindsofmixedlinear／nonlinearModelsproblemMeanwhile，ithasbeensuccessfullyusedinamaneuveringtargettrackingmodelM

6、oreoveraTOA／1DOAmeasurementinformationfusionalgorithmbasedonparticlefilterisestablishedwithinBayesianframeworktoestimatethetargetinpositioningFinallyamultisignalfusionalgorithmbaseonhybridfilterisproposedtoimprovetheaccu

7、racyandtrackingtimesinsignalcriticalfields，whereisabletesievesignalofGPS，WCNandWLANsimultaneouslySimulationresultsshowthattheMarginalizedParticleFilterguaranteestheestimationaccuracyandreducescomputationaltimescomparedto

8、PFandEKFinmaneuveringtargettrackingapplicationInaddition，theimprovedPFwhichfusethemeasurementinformationofTOAandTDOAusingthedetectionprobabilitymodelbycalculatingthelikelihoodgivesamoreefficientperformancecomparedwithsit

9、uationofusingsinglemeasurementinformationUltimatelyresultsclearlyshowthesuperiorperformanceofthemulti—signalfusionalgorithmbaseonhybridfilterKeywords：KalmanFilterParticle，MarginalizedParticle，DataFusion，ManeuveringTarget

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