| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| 2 预备知识 | 第19-29页 |
| ·量化理论 | 第19-23页 |
| ·标量量化 | 第19-20页 |
| ·矢量量化 | 第20-21页 |
| ·均匀量化 | 第21-22页 |
| ·非均匀量化 | 第22-23页 |
| ·估计理论 | 第23-26页 |
| ·卡尔曼滤波 | 第23-25页 |
| ·最小方差无偏估计器 | 第25页 |
| ·最优线性无偏估计器 | 第25-26页 |
| ·线性最小均方误差估计器 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-29页 |
| 3 测量值量化和新息量化性能比较分析 | 第29-43页 |
| ·系统描述 | 第29-30页 |
| ·基于测量值量化 Kalman 滤波器(QMKF) | 第30-32页 |
| ·测量值量化策略 | 第30-31页 |
| ·数据处理中心算法设计 | 第31-32页 |
| ·基于新息量化的 Kalman 滤波器(QIKF) | 第32-33页 |
| ·新息量化策略 | 第32-33页 |
| ·数据处理中心算法设计 | 第33页 |
| ·量化 Kalman 滤波算法的性能分析 | 第33-36页 |
| ·仿真例子 | 第36-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 4 自适应量化 Kalman 滤波性能分析 | 第43-57页 |
| ·系统描述 | 第43-44页 |
| ·基于测量值量化多维系统 Kalman 滤波器(MMQMKF) | 第44-46页 |
| ·多维系统中测量值量化策略 | 第44-46页 |
| ·多维系统中数据处理中心算法设计 | 第46页 |
| ·性能分析 | 第46-49页 |
| ·仿真例子 | 第49-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 5 基于集中式融合的测量值量化 | 第57-69页 |
| ·系统描述 | 第57页 |
| ·集中式扩维 Kalman 融合滤波器 | 第57-58页 |
| ·基于测量值量化多传感器 Kalman 融合滤波器 | 第58-61页 |
| ·多传感器系统中测量值量化策略 | 第58-60页 |
| ·多传感器系统中数据融合中心算法设计 | 第60-61页 |
| ·性能分析 | 第61-63页 |
| ·仿真例子 | 第63-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 6 总结与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第77-78页 |
