| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 可观测性及可观测度研究 | 第11-12页 |
| 1.2.2 量纲变换问题研究 | 第12页 |
| 1.2.3 空中任务网传感器分配管理 | 第12-13页 |
| 1.3 本文研究内容及其结构安排 | 第13-15页 |
| 第2章 基础知识 | 第15-24页 |
| 2.1 引言 | 第15-16页 |
| 2.2 几种线性系统可观测度分析方法介绍 | 第16-20页 |
| 2.2.1 基于估计误差协方差矩阵特征值的可观测度分析方法 | 第16页 |
| 2.2.2 衰减可观测度分析方法 | 第16-18页 |
| 2.2.3 伪逆可观测度方法 | 第18-19页 |
| 2.2.4 基于SVD分解的可观测度分析方法 | 第19-20页 |
| 2.3 基于估计误差的空中任务网资源管理 | 第20-23页 |
| 2.3.1 集中式传感器管理框架 | 第20-21页 |
| 2.3.2 集中式多传感器管理办法 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 非线性系统可观测度分析方法 | 第24-37页 |
| 3.1 引言 | 第24-25页 |
| 3.2 PWCS（Piece Wise Constant System）可观测度分析方法 | 第25-26页 |
| 3.2.1 PWCS基本思想 | 第25页 |
| 3.2.2 基于PWCS的可观测度阶数[20] | 第25-26页 |
| 3.3 基于无迹卡尔曼滤波的伪状态阵与伪观测阵 | 第26-32页 |
| 3.3.1 无迹卡尔曼滤波 | 第26-28页 |
| 3.3.2 伪观测矩阵 | 第28页 |
| 3.3.3 伪状态转移矩阵 | 第28-29页 |
| 3.3.4 线性系统和非线性系统的可观测度比较 | 第29-30页 |
| 3.3.5 影响非线性系统奇异值分解的主要因素 | 第30-32页 |
| 3.4 仿真实例 | 第32-36页 |
| 3.5 本章小节 | 第36-37页 |
| 第4章 具有尺度变换不变性的SVD可观测度分析 | 第37-52页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 SVD可观测度量纲问题及改进 | 第37-42页 |
| 4.2.1 SVD可观测度方法量纲问题 | 第37-39页 |
| 4.2.2 常见的去量纲办法 | 第39-40页 |
| 4.2.3 SVD可观测度量纲问题改进 | 第40-42页 |
| 4.3 具有量纲不变性的非线性SVD可观测度方法 | 第42-46页 |
| 4.3.1 具有量纲不变性的非线性SVD可观测度分析方法 | 第42-44页 |
| 4.3.2 非线性系统量纲调节因子 | 第44-46页 |
| 4.4 仿真实例 | 第46-50页 |
| 4.4.1 线性系统改进可观测度仿真 | 第46-47页 |
| 4.4.2 非线性系统改进可观测度仿真 | 第47-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-52页 |
| 第5章 非线性集中式融合可观测度及在传感器分配上的应用 | 第52-61页 |
| 5.1 引言 | 第52页 |
| 5.2 集中式融合的伪状态矩阵和伪观测矩阵算法 | 第52-57页 |
| 5.2.1 系统描述 | 第52-53页 |
| 5.2.3 集中式可观测度分析的伪状转移矩阵算法 | 第53-54页 |
| 5.2.4 非线性集中式可观测度分析的伪观测矩阵算法 | 第54-56页 |
| 5.2.5 量纲调节因子的计算方法 | 第56-57页 |
| 5.3 基于可观测度分析的传感器分配方法 | 第57-58页 |
| 5.4 仿真结果与分析 | 第58-60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 总结和展望 | 第61-63页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第61-62页 |
| 6.2 论文工作展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 附录 | 第69页 |
