| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-24页 |
| ·课题研究意义 | 第12-14页 |
| ·网络控制系统典型结构图 | 第14-15页 |
| ·网络控制系统中常见的问题 | 第15-19页 |
| ·数据包丢失 | 第15-16页 |
| ·单个数据包传输和多个数据包传输 | 第16-17页 |
| ·数据包时序错乱 | 第17页 |
| ·网络诱导时滞 | 第17-18页 |
| ·网络信息调度 | 第18-19页 |
| ·国内外研究现状 | 第19-21页 |
| ·稳定性与可镇定性 | 第19-20页 |
| ·最优滤波问题 | 第20页 |
| ·最优控制 | 第20-21页 |
| ·本文的主要研究内容及结论 | 第21-24页 |
| 第二章 预备知识 | 第24-42页 |
| ·可检测性及矩阵分析的相关知识 | 第24-30页 |
| ·可检测性 | 第24-26页 |
| ·矩阵论的相关知识 | 第26-30页 |
| ·量化理论 | 第30-33页 |
| ·标量量化 | 第30-31页 |
| ·Lloyd-Max量化器 | 第31页 |
| ·矢量量化 | 第31-33页 |
| ·估计理论 | 第33-37页 |
| ·Cramer-Rao下界和Fisher信息 | 第33页 |
| ·卡尔曼滤波 | 第33-35页 |
| ·正交定理 | 第35-37页 |
| ·信息论基础 | 第37-40页 |
| ·熵 | 第37页 |
| ·联合熵和条件熵 | 第37-38页 |
| ·相对熵和互信息 | 第38页 |
| ·熵和互信息之间的关系 | 第38-39页 |
| ·熵、相对熵和互信息的链条法则 | 第39页 |
| ·信息率失真理论 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第三章 随机乘性信道下多输出系统的均方可检测–离散情形 | 第42-58页 |
| ·引言 | 第42-43页 |
| ·问题描述 | 第43-45页 |
| ·单个数据包传输情形下，网络环境下系统均方可检测 | 第45-47页 |
| ·多个平行数据包传输情形下，网络环境下系统均方可检测 | 第47-51页 |
| ·应用 | 第51-52页 |
| ·丢包导致的容量制约 | 第51-52页 |
| ·随机有界扇形不确定导致的容量制约 | 第52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| ·附录A | 第53-58页 |
| 第四章 随机乘性信道下多输出系统的均方可检测–连续情形 | 第58-70页 |
| ·引言 | 第58-59页 |
| ·问题描述 | 第59-61页 |
| ·基于m个平行数据包传输的网络系统均方可检测 | 第61-65页 |
| ·应用 | 第65-67页 |
| ·丢包所引起的容量制约 | 第66页 |
| ·随机有界扇形不确定导致的容量制约 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67页 |
| ·附录A | 第67-70页 |
| 第五章 基于Lloyd–Max量化器的间歇量化卡尔曼滤波及线性二次高斯控制 | 第70-94页 |
| ·引言 | 第70-71页 |
| ·问题描述 | 第71-72页 |
| ·动态Lloyd-Max量化器 | 第72-75页 |
| ·Lloyd-Max 量化器 | 第72-74页 |
| ·动态Lloyd-Max量化器和更新 | 第74-75页 |
| ·基于量化观测的最优估计 | 第75-77页 |
| ·间歇量化卡尔曼滤波器的稳定性分析 | 第77-81页 |
| ·信息滤波 | 第81-82页 |
| ·线性二次高斯最优控制 | 第82-84页 |
| ·有限时间线性二次高斯控制 | 第82-84页 |
| ·无限时间最优线性二次高斯控制 | 第84页 |
| ·仿真例子一：率失真理论与本章量化失真的仿真比较 | 第84-85页 |
| ·仿真例子二：间歇量化卡尔曼滤波及最优控制仿真 | 第85-92页 |
| ·间歇量化卡尔曼滤波仿真 | 第87-89页 |
| ·最优控制仿真 | 第89-92页 |
| ·本章小结 | 第92-94页 |
| 第六章 混合模型的信息滤波及Fisher信息 | 第94-116页 |
| ·引言 | 第94-95页 |
| ·问题描述 | 第95-96页 |
| ·卡尔曼滤波和信息滤波 | 第96-101页 |
| ·经典卡尔曼滤波和信息滤波 | 第96-97页 |
| ·间歇观测卡尔曼滤波和信息滤波 | 第97-98页 |
| ·量化观测的卡尔曼滤波和信息滤波 | 第98-99页 |
| ·间歇量化观测的卡尔曼滤波和信息滤波 | 第99-101页 |
| ·贝叶斯Fisher信息 | 第101-107页 |
| ·由观测值获得状态向量的经典贝叶斯Fisher信息 | 第103-104页 |
| ·由间歇观测值获得状态向量的贝叶斯Fisher信息 | 第104-105页 |
| ·由量化值获得状态向量的贝叶斯Fisher信息 | 第105-106页 |
| ·由间歇量化值获得状态向量的贝叶斯Fisher信息 | 第106-107页 |
| ·信息滤波的存在性 | 第107-110页 |
| ·经典信息滤波存在的充分条件 | 第107-108页 |
| ·间歇观测的信息滤波存在的充分条件 | 第108-109页 |
| ·量化观测的信息滤波存在的充分条件 | 第109页 |
| ·间歇量化观测的信息滤波存在的充分条件 | 第109-110页 |
| ·本章小结 | 第110页 |
| ·附录 | 第110-116页 |
| 结论与展望 | 第116-118页 |
| 参考文献 | 第118-132页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第132-133页 |
| 致谢 | 第133-134页 |
| 附件 | 第134页 |
