| 独创声明 | 第1页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第3-4页 |
| 摘 要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 引言 | 第9-17页 |
| ·选题的意义 | 第9-10页 |
| ·带乘性噪声系统的特点及应用背景 | 第10-12页 |
| ·带乘性噪声系统的特点 | 第10页 |
| ·带乘性噪声系统的应用背景 | 第10-12页 |
| ·带乘性噪声系统最优状态估计理论的发展及研究现状 | 第12-13页 |
| ·多传感器融合技术的发展及研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文研究带乘性噪声系统多尺度融合算法的背景和意义 | 第14-15页 |
| ·本文所做的主要工作 | 第15-17页 |
| 2 小波分析理论基础 | 第17-24页 |
| ·小波变换 | 第17-19页 |
| ·多尺度分析 | 第19-21页 |
| ·MALLAT 算法 | 第21-24页 |
| 3 单通道带乘性噪声系统的多尺度最优滤波融合算法 | 第24-46页 |
| ·多传感器数据融合策略简介 | 第24-26页 |
| ·前人工作 | 第26页 |
| ·系统描述 | 第26-27页 |
| ·信号的多尺度表示 | 第27-30页 |
| ·多尺度分布式最优滤波融合算法 | 第30-44页 |
| ·算法流程图 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 4 多通道带乘性噪声系统的多尺度最优滤波融合算法 | 第46-55页 |
| ·研究背景 | 第46页 |
| ·系统描述 | 第46-47页 |
| ·残缺观测数据的处理 | 第47-48页 |
| ·多尺度分布式最优滤波融合算法 | 第48-52页 |
| ·实时多尺度分布式融合估计算法 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 5 仿真研究 | 第55-59页 |
| ·单通道带乘性噪声系统的多尺度最优滤波融合算法仿真 | 第55-57页 |
| ·多通道带乘性噪声系统的多尺度最优滤波融合算法仿真 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 6 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 作者攻读硕士学位期间所发表的的论文 | 第65页 |
