| 中文摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 符号说明 | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第8页 |
| ·多传感器信息融合技术 | 第8-11页 |
| ·信息融合技术的国内外发展状况 | 第8-10页 |
| ·信息融合的结构和方法 | 第10-11页 |
| ·信息融合中的状态估计 | 第11页 |
| ·不确定干扰系统状态估计的研究概况 | 第11-13页 |
| ·广义系统状态估计的研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 预备知识 | 第15-25页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·多传感器最优加权信息融合算法及其计算量比较 | 第15-17页 |
| ·基于不确定观测正常系统的多传感器Kalman估值器 | 第17-20页 |
| ·广义系统的等价变换形式 | 第20-23页 |
| ·分块矩阵的求逆和矩阵迹的求导公式 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 带加性不确定干扰的广义离散随机系统融合滤波器 | 第25-53页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·典范型(Ⅰ)的分布式融合滤波器 | 第25-30页 |
| ·问题阐述 | 第25-27页 |
| ·局部单传感器降阶子系统的滤波器 | 第27-29页 |
| ·任两个传感器降阶子系统之间的滤波误差协方差阵 | 第29-30页 |
| ·最优信息融合滤波器 | 第30页 |
| ·典范型(Ⅱ)的分布式融合滤波器 | 第30-35页 |
| ·问题阐述 | 第30-31页 |
| ·局部单传感器子系统的滤波器 | 第31-35页 |
| ·分布式最优信息融合滤波器 | 第35页 |
| ·典范型(Ⅲ)的分布式融合滤波器 | 第35-40页 |
| ·问题描述 | 第35-36页 |
| ·局部单传感器状态滤波器 | 第36-38页 |
| ·任两个传感器子系统之间的滤波误差互协方差阵 | 第38-39页 |
| ·最优信息融合状态滤波器 | 第39-40页 |
| ·典范型(Ⅳ)的分布式融合滤波器 | 第40-42页 |
| ·仿真研究 | 第42-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 具有乘性干扰的广义系统信息融合估计 | 第53-71页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·问题描述 | 第53-55页 |
| ·局部单传感器估值器 | 第55-58页 |
| ·单传感器预报器和滤波器 | 第55-56页 |
| ·单传感器的平滑器 | 第56-58页 |
| ·任意两个传感器子系统之间的估计误差协方差阵 | 第58-62页 |
| ·分布式最优融合估值器 | 第62-63页 |
| ·仿真研究 | 第63-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 结论 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第79-80页 |