| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 符号说明 | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题研究的意义 | 第9页 |
| ·多传感器信息融合技术 | 第9-12页 |
| ·信息融合技术的国内外发展状况 | 第9-11页 |
| ·信息融合的状态估计 | 第11-12页 |
| ·丢失观测系统状态估计的研究现状 | 第12页 |
| ·预备知识 | 第12-16页 |
| ·线性最小方差和射影定理 | 第13-15页 |
| ·新息序列 | 第15-16页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 具有丢失观测多传感系统的信息融合估值器 | 第17-38页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·问题描述 | 第17-18页 |
| ·丢失观测多传感系统的信息融合估值器 | 第18-28页 |
| ·集中式Kalman估值器 | 第18-20页 |
| ·加权观测融合Kalman估值器 | 第20-21页 |
| ·集中式和加权观测Kalman估值数值比较 | 第21-26页 |
| ·最优分布式估计融合估值器 | 第26-28页 |
| ·稳态融合估值器 | 第28-29页 |
| ·仿真研究 | 第29-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 具有乘性噪声和丢失观测多传感系统的信息融合估值器 | 第38-55页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·问题描述 | 第38-39页 |
| ·乘性噪声和丢失观测多传感系统的信息融合估值器 | 第39-45页 |
| ·集中式Kalman估值器 | 第39-41页 |
| ·加权观测融合Kalman估值器 | 第41-42页 |
| ·集中式和加权观测Kalman估值数值比较 | 第42-44页 |
| ·最优分布式估计融合估值器 | 第44-45页 |
| ·稳态融合估值器 | 第45-47页 |
| ·仿真研究 | 第47-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 具有丢失观测和乘性噪声的广义系统融合估值器 | 第55-84页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·问题描述 | 第55-56页 |
| ·模型转化 | 第56-61页 |
| ·集中式融合估值器 | 第61-68页 |
| ·加权观测融合估值器 | 第68-73页 |
| ·仿真研究 | 第73-83页 |
| ·本章小结 | 第83-84页 |
| 结论 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第92页 |