| 中文摘要 | 第7-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 第1章 绪论 | 第18-36页 |
| 1.1 引言 | 第18-19页 |
| 1.2 多传感器最优信息融合Kalman滤波基本方法 | 第19-21页 |
| 1.3 不确定系统鲁棒Kalman滤波问题 | 第21-27页 |
| 1.3.1 不确定系统描述 | 第22页 |
| 1.3.2 基本的鲁棒滤波方法 | 第22-27页 |
| 1.4 鲁棒Kalman滤波的发展概况和研究现状 | 第27-34页 |
| 1.5 论文的主要工作 | 第34-36页 |
| 1.5.1 论文的主要内容 | 第34页 |
| 1.5.2 论文结构安排 | 第34-36页 |
| 第2章 不确定系统改进的CI融合鲁棒Kalman估值器 | 第36-70页 |
| 2.1 引言 | 第36页 |
| 2.2 带丢失观测和不确定噪声方差系统改进的CI融合鲁棒稳态Kalman滤波器 | 第36-46页 |
| 2.2.1 鲁棒局部稳态Kalman滤波器 | 第37-42页 |
| 2.2.2 改进的CI融合鲁棒稳态Kalman滤波器 | 第42-46页 |
| 2.3 带乘性噪声和不确定噪声方差系统改进的CI融合鲁棒稳态Kalman预报器 | 第46-52页 |
| 2.3.1 鲁棒局部稳态Kalman预报器 | 第46-49页 |
| 2.3.2 改进的CI融合鲁棒稳态Kalman预报器 | 第49-52页 |
| 2.4 带不确定方差线性相关白噪声系统改进的CI融合鲁棒稳态Kalman估值器 | 第52-58页 |
| 2.4.1 鲁棒局部稳态Kalman预报器 | 第52-54页 |
| 2.4.2 鲁棒局部稳态Kalman滤波器和平滑器 | 第54-56页 |
| 2.4.3 改进的CI融合鲁棒稳态Kalman估值器 | 第56-58页 |
| 2.5 仿真例子 | 第58-68页 |
| 2.6 本章小结 | 第68-70页 |
| 第3章 带混合不确定性网络化系统加权状态融合鲁棒Kalman估值器 | 第70-100页 |
| 3.1 引言 | 第70页 |
| 3.2 鲁棒局部时变Kalman预报器 | 第70-78页 |
| 3.3 鲁棒局部时变Kalman滤波器和平滑器 | 第78-80页 |
| 3.4 加权状态融合鲁棒时变Kalman估值器 | 第80-87页 |
| 3.5 局部和融合鲁棒稳态Kalman估值器和收敛性分析 | 第87-91页 |
| 3.6 仿真例子 | 第91-98页 |
| 3.7 本章小结 | 第98-100页 |
| 第4章 不确定多模型系统加权状态融合鲁棒Kalman估值器 | 第100-154页 |
| 4.1 引言 | 第100-101页 |
| 4.2 不确定多模型系统加权状态融合鲁棒时变和稳态Kalman估值器 | 第101-118页 |
| 4.2.1 鲁棒局部时变Kalman预报器 | 第101-105页 |
| 4.2.2 鲁棒局部时变Kalman滤波器和平滑器 | 第105-108页 |
| 4.2.3 公共状态的加权状态融合鲁棒时变Kalman估值器 | 第108-114页 |
| 4.2.4 精度分析 | 第114-115页 |
| 4.2.5 局部和融合鲁棒稳态Kalman估值器及收敛性分析 | 第115-118页 |
| 4.3 带不确定方差乘性和加性噪声多模型系统加权状态融合鲁棒Kalman估值器 | 第118-142页 |
| 4.3.1 鲁棒局部时变Kalman预报器 | 第118-127页 |
| 4.3.2 鲁棒局部时变Kalman滤波器和平滑器 | 第127-130页 |
| 4.3.3 公共状态的加权状态融合鲁棒时变Kalman估值器 | 第130-138页 |
| 4.3.4 精度分析 | 第138-139页 |
| 4.3.5 局部和融合鲁棒稳态Kalman估值器及收敛性分析 | 第139-142页 |
| 4.4 仿真例子 | 第142-153页 |
| 4.5 本章小结 | 第153-154页 |
| 结论 | 第154-156页 |
| 参考文献 | 第156-168页 |
| 致谢 | 第168-170页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第170-174页 |
| 攻读博士学位期间取得的其它成果 | 第174-175页 |
