| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 多智能体系统研究背景 | 第10页 |
| 1.2 多智能体系统状态估计研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文的主要工作和内容安排 | 第12-14页 |
| 第2章 图论、一致性理论及估计理论预备知识 | 第14-20页 |
| 2.1 图理论 | 第14-16页 |
| 2.1.1 图的基本概念 | 第14-15页 |
| 2.1.2 有向图和无向图 | 第15-16页 |
| 2.2 矩阵理论 | 第16-17页 |
| 2.3 一致性理论 | 第17-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 分布式卡尔曼滤波 | 第20-33页 |
| 3.1 引言 | 第20-21页 |
| 3.2 卡尔曼滤波 | 第21-23页 |
| 3.3 一致性卡尔曼滤波 | 第23-25页 |
| 3.4 基于动态加权的分布式卡尔曼滤波 | 第25-28页 |
| 3.5 数值仿真 | 第28-32页 |
| 3.5.1 分布式卡尔曼滤波仿真分析 | 第29-30页 |
| 3.5.2 DKF和KF算法的滤波对比 | 第30-31页 |
| 3.5.3 动态加权算例仿真 | 第31-32页 |
| 3.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 量化算法 | 第33-45页 |
| 4.1 引言 | 第33-35页 |
| 4.2 均匀量化 | 第35-37页 |
| 4.3 对数量化 | 第37-43页 |
| 4.4 均匀量化与对数量化的对比分析 | 第43-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 基于量化信息的分布式卡尔曼滤波 | 第45-56页 |
| 5.1 引言 | 第45-46页 |
| 5.2 分布式卡尔曼滤波与量化策略的综合分析 | 第46-48页 |
| 5.3 基于均匀量化的分布式卡尔曼滤波 | 第48-51页 |
| 5.4 数值仿真 | 第51-55页 |
| 5.4.1 KF、DKF和QDKF的滤波对比分析 | 第52-53页 |
| 5.4.2 基于动态加权、Metropolis加权和最大度加权的QDKF滤波对比分析 | 第53-55页 |
| 5.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论与展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 攻读硕士学位期间的论文及科研情况 | 第65页 |