| 中文摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-8页 |
| 绪论 | 第8-20页 |
| 1 课题背景和国内外发展概况 | 第8-11页 |
| 2 多传感器信息融合的优势 | 第11-12页 |
| 3 多传感器信息融合的相关工作 | 第12-18页 |
| 4 本文主要创新工作 | 第18-20页 |
| 第1章 带相同观测阵和相关观测噪声系统观测融合KALMAN估值器 | 第20-66页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·带相同观测阵和相关观测噪声系统的两种加权观测融合Kalman滤波算法的功能等价性 | 第20-33页 |
| ·两种加权观测融合算法 | 第20-24页 |
| ·两种加权观测融合算法的部分功能等价性 | 第24-28页 |
| ·两种加权观测融合算法的完全功能等价性和全局最优性 | 第28-33页 |
| ·带相同观测阵和相关观测噪声系统观测融合全局最优Kalman估值器 | 第33-44页 |
| ·多传感器加权观测融合全局最优Kalman估值器 | 第33-40页 |
| ·多传感器集中式观测融合全局最优Kalman估值器 | 第40-44页 |
| ·仿真例子 | 第44-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第2章 带不同观测阵和相关观测噪声系统观测融合KALMAN估值器 | 第66-114页 |
| ·引言 | 第66页 |
| ·带不同观测阵和相关观测噪声系统的两种加权观测融合kalman滤波方法的功能等价性 | 第66-78页 |
| ·两种观测融合方法 | 第66-69页 |
| ·两种加权观测融合方法的部分功能等价性 | 第69-73页 |
| ·两种加权观测融合方法的完全功能等价性和全局最优性 | 第73-78页 |
| ·带不同观测阵和相关观测噪声系统观测融合全局最优kalman估值器 | 第78-90页 |
| ·多传感器加权观测融合全局最优Kalman估值器 | 第79-86页 |
| ·多传感器集中式观测融合全局最优Kalman估值器 | 第86-90页 |
| ·仿真例子 | 第90-113页 |
| ·本章小结 | 第113-114页 |
| 第3章 带相同观测阵和相关噪声系统的一种加权观测融合KALMAN估值器 | 第114-148页 |
| ·引言 | 第114页 |
| ·带相同观测阵和相关噪声的一种加权观测融合Kalman滤波算法和集中式观测融合方法的功能等价性 | 第114-126页 |
| ·集中式观测融合Kalman滤波算法 | 第115-116页 |
| ·一种加权观测Kalman算法 | 第116-117页 |
| ·加权观测融合kalman滤波方法的部分功能等价性 | 第117-120页 |
| ·加权观测融合方法的完全功能等价性和全局最优性 | 第120-126页 |
| ·带相同观测阵和相关观测噪声系统观测融合全局最优Kalman估值器 | 第126-133页 |
| ·多传感器加权观测融合全局最优Kalman估值器 | 第126-130页 |
| ·多传感器集中式观测融合全局最优Kalman估值器 | 第130-133页 |
| ·仿真例子 | 第133-147页 |
| ·本章小结 | 第147-148页 |
| 第4章 多传感器观测融合Wiener估值器 | 第148-204页 |
| ·引言 | 第148页 |
| ·多传感器观测融合解耦 Wiener 估值器 | 第148-162页 |
| ·带相同观测阵和相关观测噪声系统的多传感器加权观测融合解耦Wiener估值器 | 第148-153页 |
| ·带不同观测阵和相关观测噪声系统的多传感器观测融合解耦Wiener估值器 | 第153-157页 |
| ·带相同观测阵和相关噪声系统的一种多传感器加权观测融合解耦Wiener估值器 | 第157-162页 |
| ·ARMA 信号 Wiener滤波器设计 | 第162-174页 |
| ·考虑单通道、多传感器ARMA信号（c0 = 0 情形） | 第162-164页 |
| ·考虑单通道、多传感器ARMA信号（c0 = 1 情形） | 第164-167页 |
| ·考虑多通道、带有色观测噪声的多传感器ARMA 信号 | 第167-170页 |
| ·考虑单通道、多传感器Wiener反卷积滤波器 | 第170-174页 |
| ·仿真例子 | 第174-203页 |
| ·本章小结 | 第203-204页 |
| 结论 | 第204-205页 |
| 参考文献 | 第205-211页 |
| 致谢 | 第211-212页 |
| 攻读学位期间发表论文 | 第212-213页 |
