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无线传感器网络中基于量化新息的状态估计研究

摘要第6-8页
ABSTRACT第8-10页
第一章 绪论第14-28页
    1.1 研究背景及意义第14-17页
    1.2 基于量化新息的状态估计概述第17-22页
        1.2.1 基于量化新息的状态估计问题的提出第17-18页
        1.2.2 现有主要研究方法第18-21页
        1.2.3 现有工作的不足第21-22页
    1.3 本文的主要工作和组织结构第22-28页
        1.3.1 本文主要工作第22-24页
        1.3.2 本文组织结构第24-28页
第二章 状态估计问题描述与数学建模第28-36页
    2.1 引言第28页
    2.2 卡尔曼滤波估计算法第28-30页
    2.3 无线传感器网络中的状态估计问题描述第30-34页
        2.3.1 无线传感器网络的体系结构第30-32页
        2.3.2 状态估计模型第32页
        2.3.3 传感器观测模型第32页
        2.3.4 新息的量化模型第32-34页
    2.4 本章小结第34-36页
第三章 基于量化新息的最小方差估计第36-66页
    3.1 引言第36-37页
    3.2 预备知识第37-38页
    3.3 量化方案表设计第38-41页
    3.4 传输策略设计第41-44页
    3.5 基于量化新息的最小方差估计第44-58页
        3.5.1 一步预测第45-47页
        3.5.2 一步更新第47-58页
    3.6 算法第58-59页
    3.7 仿真实验与分析第59-64页
        3.7.1 仿真场景设置第59-61页
        3.7.2 量化方案表实验第61-62页
        3.7.3 传输策略实验第62-64页
    3.8 本章小结第64-66页
第四章 基于量化新息的高斯混合状态估计方法第66-84页
    4.1 引言第66-67页
    4.2 预备知识第67-69页
    4.3 量化卡尔曼滤波方法存在的问题第69-71页
    4.4 高斯混合状态估计方法第71-75页
    4.5 算法第75-77页
    4.6 仿真实验与分析第77-82页
        4.6.1 仿真场景设置第77-79页
        4.6.2 仿真实验第79-82页
    4.7 本章小结第82-84页
第五章 基于量化新息状态估计方法的性能分析第84-106页
    5.1 引言第84-85页
    5.2 预备知识第85-86页
    5.3 对量化方案表的性能分析第86-88页
    5.4 对量化传输策略的性能分析第88-89页
    5.5 对量化卡尔曼滤波类方法的性能分析第89-90页
    5.6 对基于量化新息的状态估计算法的克拉美罗下界的研究第90-97页
    5.7 仿真实验与分析第97-103页
        5.7.1 仿真场景设置第97-99页
        5.7.2 仿真实验第99-103页
    5.8 本章小结第103-106页
第六章 基于量化新息的多目标跟踪方法第106-138页
    6.1 引言第106-107页
    6.2 预备知识第107-112页
        6.2.1 跟踪波门第109-110页
        6.2.2 最近邻数据关联算法第110页
        6.2.3 概率数据关联算法第110-111页
        6.2.4 联合概率数据关联算法第111-112页
        6.2.5 多假设算法第112页
    6.3 基于量化新息的联合概率数据关联方法第112-118页
    6.4 无线传感器网络目标跟踪硬件平台第118-132页
        6.4.1 系统体系结构第118-120页
        6.4.2 无线传感器节点第120-125页
        6.4.3 网络通信协议第125-129页
        6.4.4 上位机显示第129-132页
    6.5 仿真实验与分析第132-137页
        6.5.1 仿真场景设置第132-133页
        6.5.2 仿真实验第133-137页
    6.6 本章小结第137-138页
第七章 总结与展望第138-142页
    7.1 全文总结第138-139页
    7.2 研究展望第139-142页
参考文献第142-156页
攻读博士学位期间已发表或录用的论文第156-158页
攻读博士学位期间参与的科研项目第158-160页
致谢第160页

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