| 中文摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-21页 |
| 第1章 绪论 | 第21-55页 |
| ·引言 | 第21-36页 |
| ·课题来源 | 第21页 |
| ·课题研究的目的、意义和方法论 | 第21-36页 |
| ·多传感器信息融合的定义和意义 | 第36-38页 |
| ·多传感器信息融合的定义 | 第36-38页 |
| ·多传感器信息融合的意义 | 第38页 |
| ·多传感器信息融合理论及其应用 | 第38-41页 |
| ·多传感器信息融合的理论研究 | 第38-40页 |
| ·信息融合的技术应用 | 第40-41页 |
| ·国内外同类课题研究现状及发展趋势 | 第41-52页 |
| ·国外研究现状 | 第41-42页 |
| ·国内研究现状 | 第42页 |
| ·信息融合最优滤波理论 | 第42-50页 |
| ·信息融合自校正滤波理论 | 第50-52页 |
| ·主要研究工作 | 第52-55页 |
| ·主要问题和困难 | 第52-53页 |
| ·主要工作 | 第53-55页 |
| 第2章 基于Kalman滤波方法的最优加权融合白噪声反卷积估值器 | 第55-83页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·带不同局部模型多传感器时变系统最优白噪声反卷积融合器Ⅰ | 第55-70页 |
| ·局部白噪声反卷积估值器 | 第56-58页 |
| ·局部估计误差互协方差计算 | 第58-61页 |
| ·最优加权融合白噪声反卷积融合器 | 第61-62页 |
| ·定常系统白噪声反卷积融合器 | 第62-66页 |
| ·仿真例子 | 第66-70页 |
| ·带不同局部模型多传感器时变系统最优白噪声反卷积融合器Ⅱ | 第70-81页 |
| ·局部白噪声反卷积估值器 | 第71-73页 |
| ·局部估计误差互协方差计算 | 第73-76页 |
| ·最优加权融合白噪声反卷积融合器 | 第76页 |
| ·定常系统白噪声反卷积融合器 | 第76-79页 |
| ·仿真例子 | 第79-81页 |
| ·本章小结 | 第81-83页 |
| 第3章 基于现代时间序列分析方法的最优加权融合白噪声反卷积估值器 | 第83-126页 |
| ·引言 | 第83页 |
| ·带不同局部模型多传感器系统稳态白噪声反卷积融合器Ⅰ | 第83-95页 |
| ·局部白噪声反卷积估值器 | 第85-87页 |
| ·局部估计误差互协方差计算 | 第87-89页 |
| ·稳态最优加权融合白噪声反卷积融合器 | 第89-91页 |
| ·仿真例子 | 第91-95页 |
| ·带不同局部模型多传感器系统稳态白噪声反卷积融合器Ⅱ | 第95-106页 |
| ·局部白噪声反卷积估值器 | 第97-98页 |
| ·局部估计误差互协方差计算 | 第98-101页 |
| ·稳态加权融合白噪声反卷积融合器 | 第101-102页 |
| ·仿真例子 | 第102-106页 |
| ·时滞多传感器系统加权状态融合白噪声反卷积估值器 | 第106-124页 |
| ·带相同局部模型的观测时滞多传感器系统白噪声反卷积融合器 | 第106-112页 |
| ·带不同局部模型的观测时滞多传感器系统白噪声反卷积融合器 | 第112-118页 |
| ·仿真例子 | 第118-124页 |
| ·本章小结 | 第124-126页 |
| 第4章 基于Kalman滤波方法的最优加权观测融合白噪声反卷积估值器 | 第126-224页 |
| ·引言 | 第126页 |
| ·带相同观测阵和相关观测噪声时变系统加权观测融合白噪声反卷积融合器 | 第126-147页 |
| ·集中式观测融合白噪声反卷积估值器 | 第127-129页 |
| ·加权观测融合白噪声反卷积估值器 | 第129-132页 |
| ·加权观测融合白噪声反卷积融合器的全局最优性和完全功能等价性 | 第132-137页 |
| ·定常系统白噪声反卷积融合器 | 第137-140页 |
| ·仿真例子 | 第140-147页 |
| ·带不同观测阵和相关观测噪声时变系统加权观测融合白噪声反卷积融合器Ⅰ | 第147-163页 |
| ·集中式观测融合白噪声反卷积估值器 | 第148-151页 |
| ·加权观测融合白噪声反卷积估值器 | 第151-153页 |
| ·加权观测融合白噪声反卷积融合器的全局最优性和完全功能等价性 | 第153页 |
| ·定常系统白噪声反卷积融合器 | 第153-155页 |
| ·仿真例子 | 第155-163页 |
| ·带不同观测阵和相关观测噪声时变系统加权观测融合白噪声反卷积融合器Ⅱ | 第163-178页 |
| ·集中式观测融合白噪声反卷积估值器 | 第164-165页 |
| ·加权观测融合白噪声反卷积估值器 | 第165-168页 |
| ·加权观测融合白噪声反卷积融合器的全局最优性和完全功能等价性 | 第168页 |
| ·定常系统白噪声反卷积融合器 | 第168-170页 |
| ·仿真例子 | 第170-178页 |
| ·带相同观测阵和相关噪声时变系统加权观测融合白噪声反卷积融合器Ⅰ | 第178-201页 |
| ·集中式观测融合白噪声反卷积估值器 | 第178-181页 |
| ·加权观测融合白噪声反卷积估值器 | 第181-183页 |
| ·加权观测融合白噪声反卷积融合器的全局最优性和完全功能等价性 | 第183-190页 |
| ·定常系统白噪声反卷积融合器 | 第190-193页 |
| ·仿真例子 | 第193-201页 |
| ·带相同观测阵和相关噪声时变系统加权观测融合白噪声反卷积融合器Ⅱ | 第201-223页 |
| ·集中式观测融合白噪声反卷积估值器 | 第202-204页 |
| ·加权观测融合白噪声反卷积估值器 | 第204-207页 |
| ·加权观测融合白噪声反卷积融合器的全局最优性和完全功能等价性 | 第207-212页 |
| ·定常系统白噪声反卷积融合器 | 第212-215页 |
| ·仿真例子 | 第215-223页 |
| ·本章小结 | 第223-224页 |
| 第5章 自校正加权观测融合白噪声反卷积估值器及其收敛性分析 | 第224-301页 |
| ·引言 | 第224页 |
| ·模型参数和噪声统计估值器 | 第224-237页 |
| ·在线估计未知噪声统计的方法 | 第224-231页 |
| ·在线估计部分未知模型参数和未知噪声统计的方法 | 第231-233页 |
| ·在线估计未知模型参数和未知噪声统计的方法 | 第233-237页 |
| ·含未知噪声统计的自校正加权观测融合白噪声反卷积估值器 | 第237-273页 |
| ·自校正加权观测融合白噪声反卷积融合器Ⅰ | 第237-242页 |
| ·自校正加权观测融合白噪声反卷积融合器Ⅱ | 第242-246页 |
| ·自校正加权观测融合白噪声反卷积融合器Ⅲ | 第246-251页 |
| ·自校正加权观测融合白噪声反卷积融合器Ⅳ | 第251-256页 |
| ·自校正加权观测融合白噪声反卷积融合器Ⅴ | 第256-261页 |
| ·仿真例子 | 第261-273页 |
| ·含未知噪声统计和未知模型参数的多传感器单通道AR系统的自校正加权观测融合白噪声反卷积估值器 | 第273-281页 |
| ·自校正加权观测融合白噪声反卷积融合器 | 第273-279页 |
| ·仿真例子 | 第279-281页 |
| ·含未知噪声统计和未知模型参数的多传感器单通道ARMA系统的自校正加权观测融合白噪声反卷积估值器 | 第281-299页 |
| ·自校正加权观测融合白噪声反卷积融合器Ⅰ | 第281-288页 |
| ·自校正加权观测融合白噪声反卷积融合器Ⅱ | 第288-294页 |
| ·仿真例子 | 第294-299页 |
| ·本章小结 | 第299-301页 |
| 结论 | 第301-303页 |
| 参考文献 | 第303-325页 |
| 致谢 | 第325-326页 |
| 攻读博士学位期间发表学术论文 | 第326-331页 |
| 详细摘要 | 第331-339页 |
