| 致谢 | 第5-7页 |
| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8页 |
| 1 引言 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 丢包系统状态估计研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 大系统分布式状态估计研究现状 | 第14-20页 |
| 1.4 本文研究工作 | 第20-21页 |
| 2 线性编码对估计稳定性的影响分析 | 第21-39页 |
| 2.1 问题描述 | 第21-22页 |
| 2.2 线性编码算法及其对应状态估计器 | 第22-25页 |
| 2.3 线性编码后状态估计的稳定性分析 | 第25-31页 |
| 2.4 压缩编码及其对应的状态估计稳定性分析 | 第31-35页 |
| 2.5 编码后状态估计效果仿真 | 第35-37页 |
| 2.6 线性编码问题的总结 | 第37-39页 |
| 3 一般性网络化状态估计稳定性理论 | 第39-63页 |
| 3.1 问题描述 | 第39-40页 |
| 3.2 稳定性分析 | 第40-43页 |
| 3.3 关键概率的计算 | 第43-45页 |
| 3.4 稳定性充要条件的证明 | 第45-61页 |
| 3.5 一般性稳定性理论的总结 | 第61-63页 |
| 4 丢包环境下多信道状态估计稳定性理论 | 第63-83页 |
| 4.1 问题描述 | 第63-65页 |
| 4.2 类卡尔曼式MMSE状态估计器 | 第65-66页 |
| 4.3 MMSE状态估计器稳定性分析 | 第66-82页 |
| 4.4 丢包环境下多信道状态估计稳定性理论的总结与推广 | 第82-83页 |
| 5 基于置信传播的大系统分布式状态估计 | 第83-123页 |
| 5.1 问题描述 | 第83-85页 |
| 5.2 网络图的表达与转化 | 第85-89页 |
| 5.3 预备数学基础 | 第89-93页 |
| 5.4 Belief Propagation信息矩阵的准确性分析 | 第93-98页 |
| 5.5 Belief Propagation状态估计的准确性分析 | 第98-114页 |
| 5.6 Belief Propagation算法的应用仿真 | 第114-117页 |
| 5.7 基于Belief Propagation的分布式状态估计总结 | 第117-118页 |
| 5.8 附录 | 第118-123页 |
| 6 总结与展望 | 第123-125页 |
| 参考文献 | 第125-129页 |
| 攻读博士学位期间主要研究成果 | 第129页 |
