| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究的目的和意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外同类课题研究现状及发展趋势 | 第9-15页 |
| 1.2.1 国内外多传感器信息融合技术发展概况及研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.2 信息融合的技术应用范围 | 第14-15页 |
| 1.3 本文研究的主要问题 | 第15-16页 |
| 第2章 带观测滞后的 ARMA 信号集中式融合反卷积信息滤波器 | 第16-46页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 ARMA 信号集中式融合反卷积 Kalman 信息滤波器 | 第16-20页 |
| 2.2.1 问题的阐述 | 第16-17页 |
| 2.2.2 ARMA 模型与状态空间模型的转化 | 第17-19页 |
| 2.2.3 集中式融合最优 Kalman 滤波器 | 第19-20页 |
| 2.3 仿真例子 | 第20-45页 |
| 2.3.1 仿真例子 1 | 第20-28页 |
| 2.3.2 仿真例子 2 | 第28-36页 |
| 2.3.3 仿真例子 3 | 第36-45页 |
| 2.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第3章 带观测滞后的 ARMA 信号全局最优分布式融合反卷积 Kalman 滤波器..38 | 第46-71页 |
| 3.1 引言 | 第46页 |
| 3.2 问题阐述 | 第46-47页 |
| 3.3 局部最优 Kalman 滤波器 | 第47-49页 |
| 3.4 全局最优分布式融合反卷积 Kalman 滤波器 | 第49-52页 |
| 3.5 仿真例子 | 第52-70页 |
| 3.5.1 仿真例子 4 | 第52-60页 |
| 3.5.2 仿真例子 5 | 第60-70页 |
| 3.6 本章小结 | 第70-71页 |
| 第4章 带白色或有色观测噪声、带观测滞后的单通道 ARMA 信号 Kalman 融合器 | 第71-167页 |
| 4.1 引言 | 第71页 |
| 4.2 问题阐述 | 第71-72页 |
| 4.3 ARMA 信号加权信号融合反卷积 Kalman 滤波器 | 第72-84页 |
| 4.3.1 仿真例子 6 | 第75-84页 |
| 4.4 带公共噪声的 ARMA 信号加权观测融合反卷积 Kalman 滤波器 | 第84-126页 |
| 4.4.1 问题阐述 | 第85-86页 |
| 4.4.2 模型转换算法 1 | 第86-93页 |
| 4.4.3 模型转换算法 2 | 第93-99页 |
| 4.4.4 仿真例子 7 | 第99-108页 |
| 4.4.5 仿真例子 8 | 第108-116页 |
| 4.4.6 仿真例子 9 | 第116-126页 |
| 4.5 带不同局部噪声的 ARMA 信号加权信号融合反卷积 Kalman 滤波器 | 第126-146页 |
| 4.5.1 问题阐述 | 第126-127页 |
| 4.5.2 模型转化 | 第127-134页 |
| 4.5.3 最优融合加权反卷积 Kalman 滤波器 | 第134-136页 |
| 4.5.4 仿真例子 10 | 第136-146页 |
| 4.6 特例 | 第146-166页 |
| 4.6.1 问题阐述 | 第146-147页 |
| 4.6.2 模型转化 | 第147-153页 |
| 4.6.3 仿真例子 11 | 第153-166页 |
| 4.7 本章小结 | 第166-167页 |
| 结论 | 第167-168页 |
| 参考文献 | 第168-174页 |
| 致谢 | 第174-175页 |
| 攻读学位期间发表论文 | 第175页 |
