| 致谢 | 第1-7页 |
| 摘要 | 第7-9页 |
| ABSTRACT | 第9-12页 |
| 目录 | 第12-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-24页 |
| ·通讯约束系统研究背景 | 第14-16页 |
| ·通讯约束系统研究现状 | 第16-20页 |
| ·数据压缩 | 第16-18页 |
| ·通讯约束系统的状态估计 | 第18-19页 |
| ·通讯约束系统的控制器设计 | 第19-20页 |
| ·论文的主要研究内容和结构安排 | 第20-24页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第20-21页 |
| ·本文的组织结构 | 第21-24页 |
| 第2章 信息论和通信理论 | 第24-38页 |
| ·信息、通讯与控制 | 第24-25页 |
| ·信息论基础 | 第25-31页 |
| ·随机变量描述 | 第25-26页 |
| ·熵 | 第26-29页 |
| ·互信息 | 第29-31页 |
| ·数字通信基础 | 第31-36页 |
| ·通信系统 | 第31页 |
| ·模拟信源编码——量化 | 第31-35页 |
| ·差分脉冲编码调制 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第3章 通讯约束下线性系统状态降维与量化的联合优化 | 第38-58页 |
| ·引言 | 第38-39页 |
| ·状态降维问题描述 | 第39-41页 |
| ·研究对象 | 第39页 |
| ·信号预处理 | 第39-41页 |
| ·基于最小误差熵准则的状态降维设计 | 第41-47页 |
| ·最小误差熵准则 | 第41-43页 |
| ·方法求解 | 第43-47页 |
| ·最小误差熵降维算法 | 第47页 |
| ·基于MMSE状态降维与量化器的联合优化 | 第47-51页 |
| ·MLQ-KF | 第48页 |
| ·降维矩阵与量化器的联合优化 | 第48-51页 |
| ·联合优化算法 | 第51页 |
| ·仿真 | 第51-57页 |
| ·最小误差熵降维方法仿真研究 | 第53-55页 |
| ·降维与量化联合优化方法仿真研究 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第4章 通讯约束系统的可估计性分析 | 第58-72页 |
| ·引言 | 第58页 |
| ·可估计性的定义 | 第58-61页 |
| ·一般功率约束系统的可估计性分析 | 第61-63页 |
| ·输出量化系统的可估计性分析 | 第63-67页 |
| ·新息量化系统的可估计性分析 | 第67-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第5章 量化系统的随机能观性分析 | 第72-90页 |
| ·引言 | 第72页 |
| ·随机能观性的定义 | 第72-79页 |
| ·量化系统的随机能观性分析 | 第79-81页 |
| ·可估计性与随机能观性之间的关系 | 第81-84页 |
| ·可估计性与随机能观性仿真研究 | 第84-88页 |
| ·本章小结 | 第88-90页 |
| 第6章 量化系统的参数可辨识性分析 | 第90-100页 |
| ·引言 | 第90页 |
| ·系统描述 | 第90-91页 |
| ·参数可辨识性 | 第91-97页 |
| ·参数可辨识性定义 | 第91-93页 |
| ·量化系统参数可辨识性分析 | 第93-97页 |
| ·可辨识性仿真研究 | 第97-99页 |
| ·本章小结 | 第99-100页 |
| 第7章 总结与展望 | 第100-104页 |
| ·主要结论 | 第100-102页 |
| ·研究展望 | 第102-104页 |
| 参考文献 | 第104-114页 |
| 作者攻读硕士期间的研究成果及参与的项目 | 第114-116页 |
| 作者简介 | 第116页 |