| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-21页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·传感器网络 | 第11-13页 |
| ·传感器网络的特点 | 第11-12页 |
| ·传感器网络的应用 | 第12页 |
| ·传感器网络的挑战 | 第12-13页 |
| ·多传感器管理 | 第13-16页 |
| ·多传感器管理的基本目的 | 第13-14页 |
| ·传感器管理与信息融合 | 第14页 |
| ·多传感器管理架构 | 第14-15页 |
| ·多传感器管理的分类 | 第15-16页 |
| ·多传感器管理的挑战 | 第16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-20页 |
| ·网络时延丢包的研究现状 | 第16-18页 |
| ·目标跟踪中多传感器管理问题研究现状 | 第18-20页 |
| ·本文结构及主要研究内容 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第2章 理论基础 | 第21-28页 |
| ·状态估计理论基础 | 第21-25页 |
| ·卡尔曼滤波理论 | 第21-23页 |
| ·H_∞ 滤波理论 | 第23-25页 |
| ·线性矩阵不等式基础 | 第25-26页 |
| ·线性矩阵不等式的表示形式 | 第25页 |
| ·标准的线性矩阵不等式问题 | 第25-26页 |
| ·凸优化技术基础 | 第26-27页 |
| ·凸集的概念 | 第26页 |
| ·凸函数及其判定 | 第26-27页 |
| ·凸优化问题 | 第27页 |
| ·几类特殊的凸优化问题 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于随机一步时延及丢包的离散系统 H_∞滤波 | 第28-41页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·问题描述 | 第28-30页 |
| ·主要结论 | 第30-34页 |
| ·H_∞滤波器设计 | 第34-38页 |
| ·试验仿真 | 第38-40页 |
| ·仿真设置 | 第38页 |
| ·仿真结果 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 受限移动多传感器配置及多目标跟踪 | 第41-53页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·问题描述 | 第41-43页 |
| ·目标动态模型 | 第41-42页 |
| ·传感器模型 | 第42页 |
| ·量测模型 | 第42页 |
| ·量测不确定性模型 | 第42-43页 |
| ·传感器的优化配置 | 第43-45页 |
| ·功耗指标 | 第43页 |
| ·传感器的优化选择 | 第43-45页 |
| ·算法描述 | 第45-47页 |
| ·跟踪精度估计 | 第45-47页 |
| ·功耗系数选择 | 第47页 |
| ·传感器选择及量测关联 | 第47-48页 |
| ·移动传感器及其模态的选择 | 第47页 |
| ·多传感器多目标量测关联 | 第47-48页 |
| ·试验仿真 | 第48-52页 |
| ·场景设置 | 第48-50页 |
| ·仿真结果 | 第50-51页 |
| ·性能对比 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 目标跟踪中移动多传感器方向估计与选择规划 | 第53-63页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·问题描述 | 第53-55页 |
| ·系统模型 | 第53页 |
| ·传感器模型 | 第53-54页 |
| ·量测不确定性模型 | 第54页 |
| ·逆协方差矩阵迹 | 第54-55页 |
| ·多传感器的选择规划 | 第55-57页 |
| ·传感器预规划 | 第55-56页 |
| ·多传感器选择及定规划 | 第56-57页 |
| ·方案概述 | 第57页 |
| ·仿真验证 | 第57-62页 |
| ·仿真设置 | 第57-58页 |
| ·仿真结果 | 第58-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第6章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·研究工作总结 | 第63页 |
| ·研究工作展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 附录 | 第71页 |