| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-23页 |
| 1.1 本文的研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.3 Kalman 滤波的发展 | 第12-15页 |
| 1.4 Kalman 滤波研究的几个主要方向 | 第15-20页 |
| 1.5 本文的研究思路与结构安排 | 第20-23页 |
| 2 Kalman 滤波框架 | 第23-31页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 卡尔曼滤波器 | 第23-26页 |
| 2.3 非线性卡尔曼滤波算法 | 第26-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 网络环境下卡尔曼滤波问题 | 第31-48页 |
| 3.1 引言 | 第31-32页 |
| 3.2 线性系统丢包情形下带约束的卡尔曼滤波 | 第32-43页 |
| 3.3 非线性系统丢包情形下带约束的卡尔曼滤波 | 第43-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 4 改进的状态预测算法 | 第48-63页 |
| 4.1 引言 | 第48-49页 |
| 4.2 基于 KF 的改进的状态预测算法 | 第49-55页 |
| 4.3 基于 UKF 的改进的状态预测算法 | 第55-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 5 带未知输入的状态估计与故障检测 | 第63-102页 |
| 5.1 引言 | 第63-65页 |
| 5.2 带未知输入的非线性系统的状态估计 | 第65-74页 |
| 5.3 状态受约束情况下带未知输入的非线性系统的状态估计 | 第74-81页 |
| 5.4 带未知输入的非线性系统的故障检测 | 第81-93页 |
| 5.5 在约束情况下带未知输入的非线性系统的故障检测 | 第93-101页 |
| 5.6 本章小结 | 第101-102页 |
| 6 基于 KF 的 Takagi-Sugeno 模糊建模及故障检测 | 第102-113页 |
| 6.1 引言 | 第102-103页 |
| 6.2 基于 KF 的 TS 模糊建模及故障检测 | 第103-108页 |
| 6.3 仿真举例 | 第108-112页 |
| 6.4 本章小结 | 第112-113页 |
| 7 总结与展望 | 第113-116页 |
| 7.1 全文总结 | 第113-114页 |
| 7.2 研究展望 | 第114-116页 |
| 致谢 | 第116-118页 |
| 参考文献 | 第118-128页 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表的论文目录 | 第128-130页 |
| 附录2 公开发表的学术论文与博士学位论文的关系 | 第130-132页 |
| 附录3 攻读学位期间参加的科研项目 | 第132页 |
