| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-24页 |
| ·课题背景 | 第10-11页 |
| ·国内外发展概况 | 第11-15页 |
| ·预备知识 | 第15-23页 |
| ·扩展 Kalman 滤波 | 第15-18页 |
| ·协方差交集算法（CI 算法） | 第18-23页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第23-24页 |
| 第2章 集中式框架下的乱序数据传输信息融合估计 | 第24-49页 |
| ·引言 | 第24-25页 |
| ·连续系统离散化 | 第25-26页 |
| ·连续系统描述 | 第25页 |
| ·连续系统的离散化 | 第25-26页 |
| ·噪声相关下单传感器一步延迟乱序估计 | 第26-30页 |
| ·问题描述 | 第26-27页 |
| ·噪声相关下单传感器一步延迟乱序 Kalman 滤波器 | 第27-30页 |
| ·噪声相关下集中式多传感器乱序融合估计 | 第30-35页 |
| ·问题描述 | 第30页 |
| ·建立伪量测方程 | 第30-34页 |
| ·噪声相关下集中式多传感器乱序观测加权算法 | 第34-35页 |
| ·非线性集中式多传感器乱序融合估计 | 第35-43页 |
| ·问题描述 | 第35-36页 |
| ·建立伪量测方程 | 第36-40页 |
| ·非线性集中式多传感器乱序观测融合算法 | 第40-41页 |
| ·双基站纯方位角目标跟踪 | 第41-43页 |
| ·仿真研究 | 第43-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第3章 分布式框架下乱序数据传输的信息融合估计 | 第49-73页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·噪声相关下单传感器多步滞后乱序估计 | 第49-56页 |
| ·问题描述 | 第49-50页 |
| ·噪声相关下单传感器多步滞后乱序 Kalman 滤波器 | 第50-56页 |
| ·噪声相关下分布式多传感器多步滞后乱序估计 | 第56-58页 |
| ·问题描述 | 第56-57页 |
| ·噪声相关下分布式多传感器乱序加权融合算法 | 第57页 |
| ·噪声相关下分布式多传感器乱序 CI 融合算法 | 第57-58页 |
| ·非线性单传感器多步滞后乱序传输估计 | 第58-63页 |
| ·问题描述 | 第58-59页 |
| ·非线性单传感器多步滞后乱序 Kalman 滤波器 | 第59-63页 |
| ·非线性分布式多传感器多步滞后乱序融合估计 | 第63-66页 |
| ·问题描述 | 第63-65页 |
| ·非线性分布式多传感器乱序加权融合算法 | 第65页 |
| ·非线性分布式多传感器乱序 CI 融合算法 | 第65-66页 |
| ·仿真研究 | 第66-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第4章 分布式框架下二次乱序传输信息融合估计 | 第73-85页 |
| ·引言 | 第73页 |
| ·判别最新可利用的局部估计值（Newest Available Local Estimate，NALE） | 第73-75页 |
| ·对单传感器局部估计的预处理算法 | 第75-77页 |
| ·分布式二次乱序信息融合算法 | 第77-81页 |
| ·问题描述 | 第77-78页 |
| ·多传感器分布式二次乱序加权融合算法 | 第78-80页 |
| ·分布式二次乱序 CI 融合算法 | 第80-81页 |
| ·仿真研究 | 第81-84页 |
| ·本章小结 | 第84-85页 |
| 结论 | 第85-87页 |
| 参考文献 | 第87-94页 |
| 致谢 | 第94页 |
