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网络化多传感器信息融合估计算法研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-13页
主要符号对照表和缩写第13-16页
第一章 绪论第16-28页
   ·研究背景和意义第16-18页
   ·多传感器信息融合系统概述第18-22页
     ·多传感器信息融合系统的结构第18-20页
     ·多传感器信息融合估计概况第20-22页
   ·NMFSs的研究现状第22-25页
     ·带宽和能量受限问题第22-24页
     ·量测不确定性和数据包延迟、丢失问题第24-25页
   ·本文的研究工作第25-28页
第二章 带宽受限的分布式信息融合估计第28-58页
   ·引言第28-29页
   ·基于维数压缩策略的分布式Kalman融合估计器设计第29-48页
     ·问题描述与分析第29-33页
     ·有限时域分布式Kalman融合估计器第33-38页
     ·次优传输序列设计第38-43页
     ·示例第43-48页
   ·基于量化策略的分布式H_∞融合估计器设计第48-56页
     ·问题描述第48-51页
     ·分布式H_∞融合估计器设计第51-55页
     ·示例第55-56页
   ·小结第56-58页
第三章 能量和带宽受限的分布式Kalman融合估计第58-90页
   ·引言第58-59页
   ·系统建模与问题描述第59-64页
     ·系统建模第59-62页
     ·问题描述第62-64页
   ·带宽和能量受限的有限时域分布式Kalman融合估计器第64-69页
     ·基于RSEs的补偿策略第64-67页
     ·分布式融合估计器设计第67-69页
   ·融合估计性能分析第69-78页
     ·时变系统的融合估计误差有界性条件第70-74页
     ·时不变系统的融合估计误差收敛性条件第74-78页
   ·示例第78-88页
     ·带宽受限情况第80-81页
     ·能量受限情况第81-84页
     ·带宽和能量受限情况第84-88页
   ·小结第88-90页
第四章 通信量约束的分布式混合H_2/H_∞融合估计第90-110页
   ·引言第90页
   ·系统建模与问题描述第90-96页
     ·系统建模第90-93页
     ·融合估计问题描述第93-96页
   ·融合估计器设计第96-104页
     ·局部最优混合H_2/H_∞估计器设计第96-97页
     ·分布式混合H_2/H_∞融合估计器设计第97-104页
   ·示例第104-108页
   ·小结第108-110页
第五章 具有传感器失效、随机观测时延和丢包的鲁棒Kalman融合估计第110-146页
   ·引言第110页
   ·问题描述与分析第110-115页
   ·辅助结果第115-123页
   ·融合估计器设计第123-132页
     ·鲁棒Kalman融合估计器第123-129页
     ·鲁棒降维观测融合Kalman估计器第129-132页
   ·最优性与稳定性分析第132-137页
     ·最优性和稳定性条件第132-136页
     ·稳态Kalman融合估计器第136-137页
   ·示例第137-144页
   ·小结第144-146页
第六章 具有测量数据丢失、随机传输时延和丢包的分布式Kalman融合估计第146-166页
   ·引言第146页
   ·问题描述与分析第146-150页
   ·有限时域分布式Kalman融合估计器设计第150-157页
     ·辅助结果第151-154页
     ·主要结果第154-157页
   ·稳定性分析第157-162页
     ·稳定性条件第157-160页
     ·稳态分布式Kalman融合估计器第160-162页
   ·示例第162-165页
   ·小结第165-166页
第七章 总结与展望第166-168页
   ·总结第166-167页
   ·展望第167-168页
参考文献第168-178页
致谢第178-180页
攻读博士学位期间的研究成果及发表的论文第180-182页

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