| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 不可靠通信网络状态估计的意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 不可靠网络下单传感器系统状态估计的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 多传感器数据融合的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 基于传感器网络状态估计的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容及结构安排 | 第14-15页 |
| 第2章 丢包网络下变采样Kalman滤波器的设计 | 第15-30页 |
| 2.1 引言 | 第15-16页 |
| 2.2 系统模型与问题描述 | 第16-20页 |
| 2.2.1 系统描述 | 第16-19页 |
| 2.2.2 变采样Kalman滤波器 | 第19-20页 |
| 2.3 滤波器预测误差协方差有界性分析 | 第20-26页 |
| 2.3.1 预测误差协方差峰值有界性 | 第20-23页 |
| 2.3.2 预测误差协方差一般有界性 | 第23-26页 |
| 2.4 数值仿真 | 第26-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 存在传输延迟和丢包的多传感器网络系统的分层融合估计 | 第30-46页 |
| 3.1 引言 | 第30-31页 |
| 3.2 系统模型与问题描述 | 第31-34页 |
| 3.3 滤波算法的设计 | 第34-37页 |
| 3.4 融合算法的设计 | 第37-42页 |
| 3.5 数值仿真 | 第42-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 存在传输时延的传感器网络的分布式Kalman滤波器设计 | 第46-61页 |
| 4.1 引言 | 第46-47页 |
| 4.2 系统模型与问题描述 | 第47-49页 |
| 4.3 滤波算法 | 第49-51页 |
| 4.3.1 分布式Kalman滤波算法 | 第49-50页 |
| 4.3.2 一致Kalman滤波算法 | 第50-51页 |
| 4.4 算法稳定性分析 | 第51-58页 |
| 4.4.1 估计误差收敛性的分析 | 第51-54页 |
| 4.4.2 误差协方差的有界性分析 | 第54-58页 |
| 4.5 数值仿真 | 第58-60页 |
| 4.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
