| 中文摘要 | 第1-3页 |
| 英文摘要 | 第3-5页 |
| 目录 | 第5-45页 |
| 引言 | 第45-52页 |
| 第1章 信息融合最优和自校正Kalman滤波器 | 第52-114页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·最优信息融合Kalman滤波器 | 第52-63页 |
| ·标量加权最优信息融合Kalman滤波器 | 第52-58页 |
| ·分量标量加权信息融合最优Kalman滤波器 | 第58-59页 |
| ·矩阵加权最优信息融合Kalman滤波器 | 第59-62页 |
| ·集中式最优稳态Kalman滤波器 | 第62-63页 |
| ·仿真例子 | 第63-79页 |
| ·仿真例子1-两传感器雷达跟踪系统 | 第63-73页 |
| ·仿真例子2-带二维观测器的稳定系统 | 第73-79页 |
| ·自校正信息融合Kalman滤波器 | 第79-84页 |
| ·引言 | 第79页 |
| ·自校正信息融合Kalman滤波算法 | 第79-84页 |
| ·仿真例子 | 第84-114页 |
| ·仿真例子1 | 第84-98页 |
| ·仿真例子2 | 第98-114页 |
| 第2章 信息融合最优和自校正Wiener滤波器和平滑器 | 第114-160页 |
| ·引言 | 第114页 |
| ·信息融合最优Wiener滤波器和平滑器 | 第114-124页 |
| ·子系统最优Wiener滤波器 | 第115-117页 |
| ·最优融合Wiener滤波器 | 第117-120页 |
| ·全局最优Wiener滤波器 | 第120-124页 |
| ·仿真例子 | 第124-137页 |
| ·仿真例子1 | 第124-129页 |
| ·仿真例子2 | 第129-133页 |
| ·仿真例子3 | 第133-137页 |
| ·自校正信息融合最优Wiener滤波器和平滑器 | 第137-142页 |
| ·用递推最小二乘法拟和高阶AR模型 | 第137-139页 |
| ·用求不相容方程组的最小二乘解估计ARMA模型参数 | 第139-141页 |
| ·自校正信息融合Wiener滤波器算法设计 | 第141-142页 |
| ·仿真例子 | 第142-160页 |
| ·仿真例子1 | 第142-151页 |
| ·仿真例子2 | 第151-160页 |
| 第3章 信息融合最优和自校正白噪声Wiener去卷滤波器 | 第160-183页 |
| ·引言 | 第160页 |
| ·信息融合最优白噪声Wiener滤波器和平滑器 | 第160-167页 |
| ·仿真例子 | 第167-173页 |
| ·仿真例子1 | 第167-170页 |
| ·仿真例子2 | 第170-173页 |
| ·自校正信息融合白噪声Wiener平滑器 | 第173-177页 |
| ·白噪声Wiener平滑器各参数估值 | 第173-176页 |
| ·自校正算法 | 第176-177页 |
| ·仿真例子 | 第177-183页 |
| 第4章 信息融合最优和自校正Wiener去卷滤波器 | 第183-207页 |
| ·引言 | 第183页 |
| ·信息融合最优和自校正Wiener去卷滤波器 | 第183-188页 |
| ·仿真例子 | 第188-199页 |
| ·仿真例子1 | 第188-190页 |
| ·仿真例子2 | 第190-193页 |
| ·仿真例子3 | 第193-196页 |
| ·仿真例子4 | 第196-199页 |
| ·自校正信息融合Wiener去卷滤波器 | 第199-204页 |
| ·Wiener去卷滤波器各参数估值 | 第199-203页 |
| ·自校正算法 | 第203-204页 |
| ·仿真例子 | 第204-207页 |
| 结束语 | 第207-208页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第208-209页 |
| 致谢 | 第209-210页 |
| 参考文献 | 第210-213页 |
| 独创性声明 | 第213页 |
