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广义系统最优与自校正分布式信息融合估值器

中文摘要第1-4页
Abstract第4-10页
第1章 绪论第10-20页
   ·课题研究的背景和意义第10页
   ·多传感器信息融合技术第10-16页
     ·信息融合技术的国内外研究状况第10-12页
     ·信息融合的结构第12-14页
     ·信息融合的方法第14-15页
     ·信息融合中的状态估计第15-16页
   ·广义系统概况第16-19页
     ·广义系统理论的发展概况第16-17页
     ·广义系统模型第17-18页
     ·广义系统与正常系统的联系与区别第18-19页
     ·广义系统状态估计的研究概况第19页
   ·主要研究内容第19-20页
第2章 预备知识第20-31页
   ·引言第20页
   ·线性最小方差最优加权信息融合算法及其计算量比较第20-23页
   ·基于正常系统的Kalman估值器第23-26页
   ·广义系统的四种典范型第26-30页
   ·本章小结第30-31页
第3章 广义系统降阶信息融合估值器第31-70页
   ·引言第31页
   ·Y-可观广义系统降阶信息融合Kalman滤波器第31-36页
     ·问题的阐述第31-33页
     ·局部单传感器降阶子系统的滤波器第33-34页
     ·任两个降阶传感器子系统之间的滤波误差互协方差阵的计算第34页
     ·降阶最优融合滤波器及其两层融合结构第34-36页
   ·Y-可观广义系统降阶信息融合Kalman预报器第36-40页
     ·问题的阐述第36-37页
     ·局部单传感器降阶子系统的预报器第37-38页
     ·分布式降阶最优融合预报器第38-40页
   ·Y-可观广义系统降阶信息融合Kalman平滑器第40-44页
     ·问题的阐述第40页
     ·分布式降阶最优融合平滑器第40-44页
   ·广义系统降阶信息融合稳态Kalman估值器第44-50页
     ·问题的阐述第44页
     ·局部单传感器降阶子系统的稳态估值器第44-46页
     ·任两个降阶传感器子系统之间的稳态误差互协方差阵第46-49页
     ·降阶最优融合稳态估值器第49-50页
   ·其它典范型下的降阶信息融合估值器第50-62页
     ·基于典范型(II)的递推滤波器第50-55页
     ·基于典范型(III)和(IV)的滤波器、预报器和平滑器第55-62页
   ·广义系统降阶融合Wiener估值器第62-65页
     ·问题的阐述第62-63页
     ·降阶最优融合Wiener滤波器、平滑器和预报器第63-65页
   ·仿真研究第65-69页
   ·本章小结第69-70页
第4章 广义系统满阶信息融合Kalman估值器第70-98页
   ·引言第70页
   ·广义系统满阶信息融合Kalman滤波器第70-76页
     ·问题的阐述第70-72页
     ·局部单传感器子系统的滤波器第72-74页
     ·任两个传感器子系统之间的滤波误差互协方差阵的计算第74-76页
     ·满阶最优融合滤波器第76页
   ·广义系统满阶信息融合Kalman平滑器第76-85页
     ·问题的阐述第76页
     ·局部单传感器子系统的平滑器第76-80页
     ·任两个传感器子系统之间的平滑误差互协方差阵的计算第80-84页
     ·满阶最优融合平滑器第84-85页
   ·广义系统满阶信息融合稳态Kalman估值器第85-93页
     ·问题的阐述第85页
     ·局部单传感器子系统的稳态滤波器和平滑器第85-90页
     ·任两个传感器子系统之间的稳态误差互协方差阵的计算第90-92页
     ·满阶最优融合稳态滤波器和平滑器第92-93页
   ·仿真研究第93-96页
   ·本章小结第96-98页
第5章 广义系统自校正信息融合Kalman估值器第98-118页
   ·引言第98页
   ·噪声统计未知的广义系统自校正信息融合Kalman滤波器第98-103页
     ·问题的阐述第98-99页
     ·信息融合噪声统计辨识第99-103页
   ·模型参数未知的广义系统自校正信息融合Kalman滤波器第103-107页
     ·问题的阐述第103-104页
     ·信息融合模型参数辨识第104-107页
   ·模型参数和噪声统计均未知的广义系统自校正信息融合滤波器及其三段融合结构第107-109页
   ·仿真研究第109-117页
   ·本章小结第117-118页
结语第118-119页
参考文献第119-124页
致谢第124-125页
攻读学位期间发表的学术论文第125-126页

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