| 中文摘要 | 第7-9页 |
| abstract | 第9-11页 |
| 主要符号 | 第12-22页 |
| 第1章 绪论 | 第22-49页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第22-25页 |
| 1.2 网络化系统的发展 | 第25-32页 |
| 1.2.1 网络化随机不确定现象 | 第26-28页 |
| 1.2.2 网络化系统状态估计的研究现状 | 第28-32页 |
| 1.3 多传感器信息融合估计的方法与结构 | 第32-39页 |
| 1.4 异步采样系统的发展 | 第39-48页 |
| 1.4.1 异步采样系统状态估计的研究现状 | 第42-46页 |
| 1.4.2 现阶段研究的难点 | 第46-48页 |
| 1.5 论文内容及结构 | 第48-49页 |
| 第2章 带相关噪声异步采样网络化系统的最优分布式融合估计 | 第49-83页 |
| 2.1 引言 | 第49-50页 |
| 2.2 带相关噪声异步均匀采样网络化系统的分布式融合估计 | 第50-71页 |
| 2.2.1 问题提出 | 第50-51页 |
| 2.2.2 模型转化 | 第51-52页 |
| 2.2.3 局部最优估值器 | 第52-57页 |
| 2.2.4 多传感器按矩阵加权分布式最优融合估值器 | 第57-61页 |
| 2.2.5 稳定性分析 | 第61-64页 |
| 2.2.6 仿真分析 | 第64-71页 |
| 2.3 带相关噪声异步非均匀采样网络化系统的分布式融合估计 | 第71-81页 |
| 2.3.1 问题提出 | 第71-72页 |
| 2.3.2 模型转化 | 第72-73页 |
| 2.3.3 局部最优估值器 | 第73-76页 |
| 2.3.4 多传感器按矩阵加权分布式最优融合估值器 | 第76-79页 |
| 2.3.5 仿真分析 | 第79-81页 |
| 2.4 本章小结 | 第81-83页 |
| 第3章 带数据丢失异步非均匀采样网络化系统的融合估计 | 第83-115页 |
| 3.1 引言 | 第83-84页 |
| 3.2 带数据丢包异步非均匀采样网络化系统的融合估计 | 第84-100页 |
| 3.2.1 问题提出 | 第84-86页 |
| 3.2.2 模型转化 | 第86-88页 |
| 3.2.3 观测采样点的最优状态估值器 | 第88-91页 |
| 3.2.4 状态更新点的最优状态估值器 | 第91-93页 |
| 3.2.5 多传感器次优CI分布式融合估值器 | 第93-94页 |
| 3.2.6 仿真分析 | 第94-100页 |
| 3.3 带丢失观测异步非均匀采样网络化系统的融合估计 | 第100-114页 |
| 3.3.1 问题提出 | 第100-101页 |
| 3.3.2 模型转化 | 第101-102页 |
| 3.3.3 最优状态估值器 | 第102-106页 |
| 3.3.4 多传感器最优和CI次优分布式融合估值器 | 第106-107页 |
| 3.3.5 仿真分析 | 第107-114页 |
| 3.4 本章小结 | 第114-115页 |
| 第4章 带观测时滞异步均匀采样网络化系统的最优融合估计 | 第115-152页 |
| 4.1 引言 | 第115-116页 |
| 4.2 带定常单时滞异步均匀采样网络化系统的分布式融合估计 | 第116-134页 |
| 4.2.1 问题提出 | 第116-118页 |
| 4.2.2 模型转化 | 第118-120页 |
| 4.2.3 局部实时最优估值器 | 第120-124页 |
| 4.2.4 按矩阵加权分布式实时最优融合估值器 | 第124-129页 |
| 4.2.5 按矩阵加权分布式非实时最优融合估值器 | 第129-130页 |
| 4.2.6 仿真分析 | 第130-134页 |
| 4.3 带多重随机时滞异步均匀采样网络化系统的融合估计 | 第134-150页 |
| 4.3.1 问题提出 | 第134-135页 |
| 4.3.2 模型转化 | 第135-137页 |
| 4.3.3 最优状态估值器 | 第137-142页 |
| 4.3.4 多传感器最优集中式和次优CI分布式融合估值器 | 第142-144页 |
| 4.3.5 仿真分析 | 第144-150页 |
| 4.4 本章小结 | 第150-152页 |
| 第5章 异步采样系统的最优贯序融合估计 | 第152-191页 |
| 5.1 引言 | 第152-154页 |
| 5.2 异步均匀采样系统的最优贯序融合估计 | 第154-174页 |
| 5.2.1 问题提出 | 第154-155页 |
| 5.2.2 模型转化 | 第155-156页 |
| 5.2.3 集中式融合 | 第156-157页 |
| 5.2.4 最优贯序融合 | 第157-164页 |
| 5.2.5 估计性能分析 | 第164-168页 |
| 5.2.6 多传感器异步均匀采样情形 | 第168-169页 |
| 5.2.7 仿真分析 | 第169-174页 |
| 5.3 异步非均匀采样系统的最优贯序融合估计 | 第174-190页 |
| 5.3.1 问题提出 | 第174-175页 |
| 5.3.2 模型转化 | 第175-176页 |
| 5.3.3 批处理滤波器 | 第176-177页 |
| 5.3.4 贯序滤波器 | 第177-182页 |
| 5.3.5 估计性能分析 | 第182-185页 |
| 5.3.6 多传感器情形 | 第185-186页 |
| 5.3.7 仿真分析 | 第186-190页 |
| 5.4 本章小结 | 第190-191页 |
| 第6章 异步均匀采样系统的同步化和最优状态估计 | 第191-212页 |
| 6.1 引言 | 第191页 |
| 6.2 问题提出 | 第191-192页 |
| 6.3 几种同步化方法及其估计算法 | 第192-196页 |
| 6.3.1 基于迭代状态方程的同步化及其估计算法 | 第192-194页 |
| 6.3.2 基于提升技术的同步化及其估计算法 | 第194-195页 |
| 6.3.3 基于伪测量的同步化及其估计算法 | 第195-196页 |
| 6.4 基于观测插值的同步化及其最优状态估计 | 第196-207页 |
| 6.4.1 模型转化 | 第196-199页 |
| 6.4.2 最优状态估值器 | 第199-206页 |
| 6.4.3 多传感器次优CI分布式融合估值器 | 第206-207页 |
| 6.5 仿真分析 | 第207-211页 |
| 6.6 本章小结 | 第211-212页 |
| 结论 | 第212-215页 |
| 参考文献 | 第215-233页 |
| 致谢 | 第233-234页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第234-236页 |
