| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-27页 |
| 1.1 研究的目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第12-23页 |
| 1.2.1 数据量化 | 第12-19页 |
| 1.2.1.1 静态量化器 | 第13-17页 |
| 1.2.1.2 动态量化器 | 第17-19页 |
| 1.2.2 网络化丢包 | 第19-21页 |
| 1.2.3 网络化延时 | 第21页 |
| 1.2.4 时序错乱 | 第21-22页 |
| 1.2.5 数据速率 | 第22-23页 |
| 1.3 现有研究方法存在的问题 | 第23-24页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第24-27页 |
| 第2章 含缩放因子的最优动态量化器设计 | 第27-43页 |
| 2.1 引言 | 第27页 |
| 2.2 系统模型 | 第27-29页 |
| 2.3 量化器结构设计 | 第29-33页 |
| 2.4 量化缩放因子调整策略与稳定性分析 | 第33-39页 |
| 2.5 系统仿真 | 第39-41页 |
| 2.6 小结 | 第41-43页 |
| 第3章 存在丢包的网络化系统最优动态量化器设计与稳定性分析 | 第43-59页 |
| 3.1 引言 | 第43页 |
| 3.2 系统模型 | 第43-45页 |
| 3.3 最优动态量化器设计 | 第45-48页 |
| 3.4 稳定性分析 | 第48-53页 |
| 3.5 系统仿真 | 第53-56页 |
| 3.6 小结 | 第56-59页 |
| 第4章 存在延时的网络化系统最优动态量化器设计与稳定性分析494.1 引言 | 第59-71页 |
| 4.1 引言 | 第59页 |
| 4.2 系统模型 | 第59-61页 |
| 4.3 最优动态量化器设计 | 第61-65页 |
| 4.4 稳定性分析 | 第65-68页 |
| 4.5 系统仿真 | 第68-70页 |
| 4.6 小结 | 第70-71页 |
| 第5章 同时存在丢包与延时的网络化系统最优动态量化器设计与稳定性分析 | 第71-99页 |
| 5.1 引言 | 第71页 |
| 5.2 基于随机过程模型的网络化量化系统分析 | 第71-83页 |
| 5.2.1 系统模型 | 第71-73页 |
| 5.2.2 最优动态量化器设计 | 第73-77页 |
| 5.2.3 稳定性分析 | 第77-80页 |
| 5.2.4 系统仿真 | 第80-83页 |
| 5.3 基于时滞系统模型的网络化量化系统分析 | 第83-96页 |
| 5.3.1 系统模型 | 第83-86页 |
| 5.3.2 最优动态量化器设计 | 第86-89页 |
| 5.3.3 稳定性分析 | 第89-93页 |
| 5.3.4 系统仿真 | 第93-96页 |
| 5.4 小结 | 第96-99页 |
| 第6章 网络化量化预测控制系统设计与稳定性分析 | 第99-117页 |
| 6.1 引言 | 第99页 |
| 6.2 系统模型 | 第99-101页 |
| 6.3 量化预测控制策略 | 第101-103页 |
| 6.4 最优动态量化器设计 | 第103-108页 |
| 6.5 稳定性分析 | 第108-110页 |
| 6.6 系统仿真 | 第110-112页 |
| 6.7 实验结果 | 第112-116页 |
| 6.7.1 实验平台结构 | 第112-114页 |
| 6.7.2 动态预测量化控制算法验证 | 第114-116页 |
| 6.8 小结 | 第116-117页 |
| 结论 | 第117-119页 |
| 1 主要工作与贡献 | 第117页 |
| 2 未来工作展望 | 第117-119页 |
| 参考文献 | 第119-129页 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 | 第129-130页 |
| 致谢 | 第130页 |
