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不确定系统鲁棒加权状态融合Kalman滤波

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

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