传输受限网络控制系统的性能优化研究
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 表格索引 | 第13-14页 |
| 插图索引 | 第14-16页 |
| 主要符号对照表 | 第16-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-45页 |
| 1.1 网络控制系统研究背景 | 第17-22页 |
| 1.1.1 问题提出 | 第17页 |
| 1.1.2 优势及应用 | 第17-18页 |
| 1.1.3 挑战及应对 | 第18-20页 |
| 1.1.4 研究课题 | 第20-22页 |
| 1.2 丢包网络远程状态估计 | 第22-25页 |
| 1.3 传感器/执行器网络调度 | 第25-37页 |
| 1.3.1 研究课题 | 第25-29页 |
| 1.3.2 时间驱动调度 | 第29-34页 |
| 1.3.3 事件驱动调度 | 第34-37页 |
| 1.4 丢包网络控制补偿策略 | 第37-38页 |
| 1.5 本文研究内容及结构安排 | 第38-45页 |
| 第二章 基础理论 | 第45-53页 |
| 2.1 符号定义 | 第45-46页 |
| 2.2 Bayes 估计器 | 第46-48页 |
| 2.3 Kalman 滤波理论 | 第48-53页 |
| 2.3.1 经典 Kalman 滤波 | 第48-51页 |
| 2.3.2 线性最小均方误差估计器 | 第51页 |
| 2.3.3 丢包环境下的修正 Kalman 滤波 | 第51-53页 |
| 第三章 基于线性时间编码的丢包网络估计性能优化 | 第53-93页 |
| 3.1 引言 | 第53-56页 |
| 3.2 包到达序列不可知情形 | 第56-82页 |
| 3.2.1 问题描述 | 第56-58页 |
| 3.2.2 应对有色噪声的经典滤波算法 | 第58-62页 |
| 3.2.3 基于新息序列的线性最优状态估计 | 第62-76页 |
| 3.2.4 数值例子 | 第76-82页 |
| 3.3 包到达序列可知情形 | 第82-91页 |
| 3.3.1 问题描述 | 第82-83页 |
| 3.3.2 线性最优估计算法 | 第83-85页 |
| 3.3.3 状态观测器等价 | 第85-88页 |
| 3.3.4 性能分析 | 第88-91页 |
| 3.4 本章小结 | 第91-93页 |
| 第四章 带宽及工作周期受限下的传感器周期调度 | 第93-125页 |
| 4.1 引言 | 第93-95页 |
| 4.2 问题描述 | 第95-97页 |
| 4.2.1 系统模型 | 第95-96页 |
| 4.2.2 考虑的问题 | 第96-97页 |
| 4.3 最优估计算法 | 第97-101页 |
| 4.4 传感器工作周期分配 | 第101-106页 |
| 4.5 工作周期受限下的传感器最优周期调度 | 第106-118页 |
| 4.5.1 问题简述 | 第106页 |
| 4.5.2 一些基本的性质 | 第106-108页 |
| 4.5.3 最优周期调度 | 第108-116页 |
| 4.5.4 一些重要的性质 | 第116-118页 |
| 4.6 数值例子 | 第118-122页 |
| 4.6.1 传感器工作周期分配 | 第118-121页 |
| 4.6.2 工作周期受限下的传感器最优周期调度 | 第121-122页 |
| 4.7 本章小结 | 第122-125页 |
| 第五章 基于线性预测补偿的丢包网络最优控制 | 第125-145页 |
| 5.1 引言 | 第125-126页 |
| 5.2 问题描述 | 第126-128页 |
| 5.3 最优状态估计器 | 第128-132页 |
| 5.4 最优线性预测控制器 | 第132-137页 |
| 5.5 数值例子 | 第137-140页 |
| 5.6 本章小结 | 第140-145页 |
| 第六章 结论与展望 | 第145-149页 |
| 6.1 结论 | 第145-147页 |
| 6.2 展望 | 第147-149页 |
| 参考文献 | 第149-167页 |
| 简历 | 第167-169页 |
| 致谢 | 第169-171页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第171-173页 |
| 攻读学位期间参与的项目 | 第173页 |
