| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 主要符号对照表 | 第13-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-29页 |
| 1.1 问题背景及研究意义 | 第15-17页 |
| 1.2 无线网络化多传感器估计系统概述 | 第17-21页 |
| 1.2.1 无线网络化多传感器估计系统的结构 | 第17-19页 |
| 1.2.2 无线网络化多传感器估计方法 | 第19-21页 |
| 1.3 WNMESs的研究现状 | 第21-26页 |
| 1.3.1 量化通信问题 | 第22-23页 |
| 1.3.2 传感器调度问题 | 第23-25页 |
| 1.3.3 异步采样和传输问题 | 第25-26页 |
| 1.4 本文的研究工作 | 第26-29页 |
| 第二章 基于邻域通信的分布式集员估计 | 第29-51页 |
| 2.1 引言 | 第29页 |
| 2.2 系统建模与问题描述 | 第29-34页 |
| 2.3 分布式集员估计器设计 | 第34-43页 |
| 2.4 示例 | 第43-48页 |
| 2.5 结论 | 第48-51页 |
| 第三章 基于邻域通信的分布式一致性Kalman估计 | 第51-73页 |
| 3.1 引言 | 第51-52页 |
| 3.2 系统建模与问题描述 | 第52-54页 |
| 3.3 估计算法性能分析 | 第54-62页 |
| 3.4 最优Kalman增益和量化字长求解 | 第62-70页 |
| 3.4.1 能量未受限情形 | 第62-66页 |
| 3.4.2 能量受限情形 | 第66-70页 |
| 3.5 结论 | 第70-73页 |
| 第四章 基于随机竞争传输的多传感器Kalman估计 | 第73-99页 |
| 4.1 引言 | 第73页 |
| 4.2 系统建模与问题描述 | 第73-80页 |
| 4.3 基于随机竞争传输的MSKF算法设计 | 第80-89页 |
| 4.4 示例 | 第89-96页 |
| 4.5 结论 | 第96-99页 |
| 第五章 基于随机竞争传输的多传感器H_∞估计 | 第99-115页 |
| 5.1 引言 | 第99页 |
| 5.2 系统建模与问题描述 | 第99-103页 |
| 5.3 误差系统的H_∞性能分析 | 第103-108页 |
| 5.4 多传感器H_∞估计器设计 | 第108-111页 |
| 5.5 示例 | 第111页 |
| 5.6 结论 | 第111-115页 |
| 第六章 基于随机竞争传输的非等周期最小方差估计 | 第115-137页 |
| 6.1 引言 | 第115页 |
| 6.2 系统建模与问题描述 | 第115-118页 |
| 6.3 基于随机竞争传输的非等周期最小方差估计器设计 | 第118-122页 |
| 6.4 估计性能分析 | 第122-129页 |
| 6.5 示例 | 第129-136页 |
| 6.6 结论 | 第136-137页 |
| 第七章 基于聚类传感信息和异步局部传输的分级融合估计 | 第137-151页 |
| 7.1 引言 | 第137页 |
| 7.2 集中式非等周期最优估计 | 第137-144页 |
| 7.3 分级异步融合估计 | 第144-147页 |
| 7.4 示例 | 第147页 |
| 7.5 结论 | 第147-151页 |
| 第八章 总结与展望 | 第151-153页 |
| 参考文献 | 第153-161页 |
| 致谢 | 第161-163页 |
| 攻读博士学位期间的研究成果及发表的论文 | 第163-164页 |
