带乘性噪声广义系统最优估计数值稳定性算法研究

摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
1 引言	第10-18页
·选题的意义	第10-11页
·带乘性噪声系统概述	第11-14页
·带乘性噪声系统的特点及应用背景	第11-12页
·带乘性噪声系统估计理论的发展及现状	第12-14页
·广义系统概述	第14-16页
·广义系统的结构特征及应用背景	第14-15页
·广义系统估计理论的发展及现状	第15-16页
·本文所做的工作	第16-18页
2 带乘性噪声广义系统最优估计的数值稳定性算法	第18-36页
·广义系统的正则性及第一种受限等价变换	第18-19页
·问题描述及扩维滤波方法	第19-23页
·问题描述	第20-21页
·扩维滤波方法	第21-23页
·数值稳定性概述	第23-24页
·数值不稳定产生的原因及影响	第23页
·数值不稳定的解决方法	第23-24页
·最优估计的数值稳定性算法	第24-35页
·最优滤波的数值稳定性算法	第24-28页
·最优平滑的数值稳定性算法	第28-34页
·最优反褶积的数值稳定性算法	第34-35页
·本章小结	第35-36页
3 带乘性噪声广义系统状态滤波的抗野值算法	第36-44页
·野值问题概述	第36-37页
·状态滤波的抗野值算法	第37-42页
·状态最优滤波算法及新息特性分析	第37-38页
·状态滤波算法的新息修正项分析	第38-40页
·最优修正函数的选取方法	第40-41页
·状态滤波的抗野值算法	第41-42页
·状态滤波数值稳定的抗野值算法	第42-43页
·本章小结	第43-44页
4 算法仿真	第44-52页
·带乘性噪声广义系统最优估计的数值稳定性算法仿真	第44-48页
·最优滤波数值稳定性算法仿真	第44-46页
·最优平滑数值稳定性算法仿真	第46-48页
·带乘性噪声广义系统状态估计的抗野值算法仿真	第48-51页
·本章小结	第51-52页
5 结论	第52-54页
参考文献	第54-57页
致谢	第57-58页
发表的学术论文	第58页