传感器网络中的信号分离与重构--基于非线性滤波途径
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 目录 | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-27页 |
| ·研究背景和意义 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-23页 |
| ·传感器网络中的信号盲分离 | 第14-17页 |
| ·传感器网络中的信号重构 | 第17-18页 |
| ·非线性滤波理论 | 第18-23页 |
| ·信号盲分离和重构的应用 | 第23-24页 |
| ·论文的组织结构 | 第24-27页 |
| 第二章 非线性贝叶斯滤波器 | 第27-50页 |
| ·前言 | 第27-28页 |
| ·贝叶斯滤波器 | 第28-40页 |
| ·无先导卡尔曼滤波器 | 第29-32页 |
| ·平方根容积卡尔曼滤波器 | 第32-37页 |
| ·平方根容积卡尔曼粒子滤波器 | 第37-40页 |
| ·性能分析 | 第40-44页 |
| ·高斯加权积分精度比较 | 第40-42页 |
| ·数值稳定性 | 第42-43页 |
| ·平方根容积卡尔曼粒子滤波器的收敛性分析 | 第43-44页 |
| ·仿真分析 | 第44-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第三章 基于平方根容积卡尔曼滤波的信号盲分离 | 第50-70页 |
| ·前言 | 第50-51页 |
| ·信号盲分离 | 第51-62页 |
| ·信号盲分离模型 | 第51-53页 |
| ·预白化处理 | 第53-54页 |
| ·FastICA 算法 | 第54-58页 |
| ·基于无先导卡尔曼滤波的盲分离算法 | 第58-59页 |
| ·基于平方根容积卡尔曼滤波的盲分离算法 | 第59-62页 |
| ·算法复杂度分析 | 第62页 |
| ·仿真分析 | 第62-69页 |
| ·FastICA 算法仿真分析 | 第63-65页 |
| ·非线性滤波分离算法仿真分析 | 第65-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第四章 非线性非高斯信号的盲源分离 | 第70-88页 |
| ·前言 | 第70-71页 |
| ·信号盲分离 | 第71-83页 |
| ·信号盲分离模型 | 第71-73页 |
| ·信号的最优量化 | 第73-78页 |
| ·无先导卡尔曼粒子滤波算法流程 | 第78-80页 |
| ·平方根容积卡尔曼粒子滤波算法流程 | 第80-83页 |
| ·算法复杂度分析 | 第83页 |
| ·仿真分析 | 第83-87页 |
| ·本章小结 | 第87-88页 |
| 第五章 基于平方根容积卡尔曼粒子滤波的信号重构 | 第88-103页 |
| ·前言 | 第88-89页 |
| ·信号重构 | 第89-98页 |
| ·信号重构模型 | 第89-90页 |
| ·观测信号的量化 | 第90-92页 |
| ·基于无先导卡尔曼粒子滤波的重构算法 | 第92-95页 |
| ·基于平方根容积卡尔曼粒子滤波的重构算法 | 第95-98页 |
| ·算法复杂度分析 | 第98页 |
| ·仿真分析 | 第98-102页 |
| ·本章小结 | 第102-103页 |
| 第六章 基于一致性的信号重构 | 第103-119页 |
| ·前言 | 第103-104页 |
| ·一致性算法 | 第104-112页 |
| ·背景知识 | 第104-105页 |
| ·一致性算法收敛性分析 | 第105-107页 |
| ·一致性算法性能分析 | 第107-108页 |
| ·一致性卡尔曼滤波算法 | 第108-112页 |
| ·信号重构 | 第112-115页 |
| ·信号重构模型 | 第112-113页 |
| ·基于一致性无先导卡尔曼重构算法 | 第113-115页 |
| ·基于一致性平方根容积卡尔曼重构算法 | 第115页 |
| ·仿真分析 | 第115-118页 |
| ·本章小结 | 第118-119页 |
| 总结和展望 | 第119-122页 |
| 参考文献 | 第122-136页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第136-138页 |
| 致谢 | 第138-139页 |
| 附件 | 第139页 |
