| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 缩写、符号清单、术语表 | 第12-17页 |
| 1 绪论 | 第17-29页 |
| 1.1 研究的背景与对象 | 第17-20页 |
| 1.2 研究的现状与存在的问题 | 第20-25页 |
| 1.3 本文的工作与结构 | 第25-27页 |
| 1.4 预备知识 | 第27-29页 |
| 2 UDP-like系统最优状态估计 | 第29-51页 |
| 2.1 引言 | 第29页 |
| 2.2 系统与问题描述 | 第29-31页 |
| 2.3 最优估计器 | 第31-34页 |
| 2.4 辅助估计器的方法 | 第34-40页 |
| 2.5 最优估计器稳定性分析 | 第40-41页 |
| 2.6 最优估计器收敛性分析 | 第41-45页 |
| 2.7 仿真分析 | 第45-46页 |
| 2.8 小结 | 第46-47页 |
| 2.9 附录 | 第47-51页 |
| 3 UDP-like系统最优控制 | 第51-61页 |
| 3.1 引言 | 第51页 |
| 3.2 系统与问题描述 | 第51-53页 |
| 3.3 最优LQG控制 | 第53-55页 |
| 3.4 特殊情况下最优控制的解析解 | 第55-60页 |
| 3.5 小结 | 第60-61页 |
| 4 基于智能传感器的UDP-like系统的最优估计 | 第61-83页 |
| 4.1 引言 | 第61页 |
| 4.2 系统与问题描述 | 第61-64页 |
| 4.3 基于智能传感器的最优估计器 | 第64-65页 |
| 4.4 概率空间的构造 | 第65-73页 |
| 4.5 P_k的收敛性 | 第73-75页 |
| 4.6 E[P_k]的稳定性 | 第75-77页 |
| 4.7 估计器性能分析 | 第77-79页 |
| 4.8 仿真分析 | 第79-80页 |
| 4.9 小结 | 第80-83页 |
| 5 基于智能传感器的UDP-like系统的最优控制 | 第83-93页 |
| 5.1 引言 | 第83页 |
| 5.2 系统与问题描述 | 第83-85页 |
| 5.3 有限时间LQG控制 | 第85-87页 |
| 5.4 无限时间LQG控制 | 第87-88页 |
| 5.5 闭环系统稳定性分析 | 第88-91页 |
| 5.6 仿真分析 | 第91页 |
| 5.7 小结 | 第91-93页 |
| 6 UDP-like系统次优估计器 | 第93-111页 |
| 6.1 引言 | 第93页 |
| 6.2 系统与问题描述 | 第93-95页 |
| 6.3 快速状态估计算法 | 第95-98页 |
| 6.4 快速估计器稳定性分析 | 第98-100页 |
| 6.5 仿真分析 | 第100-104页 |
| 6.6 小结 | 第104页 |
| 6.7 附录 | 第104-111页 |
| 7 UDP-like系统次优LQG控制 | 第111-129页 |
| 7.1 引言 | 第111页 |
| 7.2 系统与问题描述 | 第111-114页 |
| 7.3 次优线性估计器 | 第114-117页 |
| 7.4 LQG控制 | 第117-124页 |
| 7.5 仿真分析 | 第124-126页 |
| 7.6 小结 | 第126-127页 |
| 7.7 附录 | 第127-129页 |
| 8 总结与展望 | 第129-133页 |
| 8.1 总结 | 第129-130页 |
| 8.2 展望 | 第130-133页 |
| 参考文献 | 第133-141页 |
| 致谢 | 第141-143页 |
| 攻读博士学位期间主要研究成果 | 第143-144页 |