| 中文摘要 | 第1-3页 |
| 英文摘要 | 第3-58页 |
| 引言 | 第58-76页 |
| 第1章 自校正分布式信息融合Kalman估值器(滤波器、预报器、平滑器) | 第76-293页 |
| ·引言 | 第76-77页 |
| ·多传感器系统局部稳态最优Kalman估值器 | 第77-86页 |
| ·第i个子系统(第i传感器)稳态Kalman滤波器 | 第78-81页 |
| ·第i个子系统(第i传感器)稳态Kalman预报器 | 第81-83页 |
| ·第i个子系统(第i传感器)稳念Kalman平滑器 | 第83-86页 |
| ·多传感器系统最优融合Kalman估值器 | 第86-96页 |
| ·矩阵加权信息融合最优Kalman估值器 | 第87-90页 |
| ·对角阵加权信息融合最优Kalman估值器 | 第90-93页 |
| ·标量加权信息融合最优Kalman估值器 | 第93-96页 |
| ·多传感器系统局部自校正Kalman估值器 | 第96-112页 |
| ·引言 | 第96页 |
| ·ARMA模型参数估计的两段RLS-RELS算法 | 第96-99页 |
| ·自校正信息融合Kalman估值算法 | 第99-102页 |
| ·自校正信息融合Kalman估值器收敛性分析 | 第102-112页 |
| ·仿真例子 | 第112-291页 |
| ·仿真例子1 | 第112-153页 |
| ·仿真例子2 | 第153-222页 |
| ·仿真例子3 | 第222-291页 |
| ·结论 | 第291-293页 |
| 第2章 自校正分布式信息融合解耦Wiener状态估值器(滤波器、预报器、平滑器) | 第293-410页 |
| ·引言 | 第293-294页 |
| ·多传感器系统稳态最优解耦Wiener状态估值器(方法一) | 第294-310页 |
| ·第i个子系统(第i传感器)最优解耦Wiener状态估值器 | 第295-303页 |
| ·最优解耦融合Wiener状态估值器 | 第303-310页 |
| ·多传感器系统自校正解耦Wiener状态估值器(方法一) | 第310-324页 |
| ·自校正解耦融合Wiener状态估值算法 | 第310-316页 |
| ·自校正解耦局部和融合Wiener估值器的收敛性分析 | 第316-324页 |
| ·多传感器系统稳态最优解耦Wiener状态估值器(方法二) | 第324-333页 |
| ·第i个子系统(第i传感器)最优解耦Wiener状态估值器 | 第324-331页 |
| ·最优解耦融合Wiener状态估值器 | 第331-333页 |
| ·多传感器系统自校正解耦Wiener状态估值器(方法二) | 第333-340页 |
| ·自校正解耦融合Wiener状态估值算法 | 第334-337页 |
| ·自校正解耦局部和融合Wiener估值器收敛性的分析 | 第337-340页 |
| ·仿真例子 | 第340-409页 |
| ·仿真例子1 | 第340-380页 |
| ·仿真例子2 | 第380-409页 |
| ·结论 | 第409-410页 |
| 结束语 | 第410-411页 |
| 致谢 | 第411-412页 |
| 参考文献 | 第412-417页 |
| 独创性声明 | 第417页 |
