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带有限步相关噪声随机不确定系统的信息融合估计

中文摘要第6-8页
Abstract第8-10页
主要符号定义第11-18页
第1章 绪论第18-35页
    1.1 课题研究的背景和意义第18-20页
        1.1.1 课题来源第18页
        1.1.2 课题研究的目的和意义第18-20页
    1.2 多传感器信息融合技术的发展概况第20-28页
        1.2.1 信息融合的结构和方法第21-24页
        1.2.2 信息融合状态估计的研究现状第24-28页
    1.3 带相关噪声随机不确定系统的状态估计研究概况第28-34页
        1.3.1 带相关噪声系统的状态估计研究现状第28-31页
        1.3.2 随机不确定系统的状态估计研究现状第31-33页
        1.3.3 多速率采样系统的状态估计研究现状第33-34页
    1.4 主要研究内容第34-35页
第2章 带一步自相关和两步互相关噪声随机不确定系统的信息融合估计第35-59页
    2.1 引言第35-36页
    2.2 问题的阐述第36-37页
    2.3 多传感器线性最优集中式融合估值器第37-44页
        2.3.1 集中式融合滤波器第38-41页
        2.3.2 集中式融合预报器第41-42页
        2.3.3 集中式融合平滑器第42-44页
    2.4 多传感器线性无偏最小方差分布式加权融合滤波器第44-50页
        2.4.1 线性最小方差最优局部滤波器第45-46页
        2.4.2 任意两个传感器子系统之间的滤波误差互协方差矩阵第46-49页
        2.4.3 分布式信息融合滤波器第49-50页
    2.5 多传感器分布式CI融合滤波器第50-51页
    2.6 集中式融合、分布式加权融合及CI融合滤波器的性能比较第51-52页
    2.7 仿真研究第52-58页
    2.8 本章小结第58-59页
第3章 带有限步相关噪声随机不确定系统的信息融合估计第59-95页
    3.1 引言第59页
    3.2 问题的阐述第59-60页
    3.3 多传感器线性最优集中式信息融合估值器第60-76页
        3.3.1 集中式融合滤波器第62-69页
        3.3.2 集中式融合预报器第69-73页
        3.3.3 集中式融合平滑器第73-76页
    3.4 多传感器线性无偏最小方差分布式加权融合滤波器第76-86页
        3.4.1 线性最小方差最优局部滤波器第76-78页
        3.4.2 任意两个传感器子系统之间的滤波误差互协方差矩阵第78-85页
        3.4.3 分布式信息融合滤波器第85-86页
    3.5 仿真研究第86-94页
    3.6 本章小结第94-95页
第4章 带相关噪声和衰减观测多通道随机不确定系统的信息融合估计第95-121页
    4.1 引言第95页
    4.2 问题的阐述第95-97页
    4.3 线性最小方差最优估值器第97-112页
        4.3.1 线性最优滤波器第97-106页
        4.3.2 线性最优预报器第106-110页
        4.3.3 线性最优平滑器第110-112页
    4.4 推广到多传感器系统情形第112-113页
    4.5 仿真研究第113-119页
    4.6 本章小结第119-121页
第5章 带相关噪声随机不确定多速率采样系统的信息融合滤波第121-146页
    5.1 引言第121页
    5.2 问题的阐述第121-122页
    5.3 局部滤波器设计第122-130页
        5.3.1 状态空间模型建立第122-124页
        5.3.2 观测采样点上的局部滤波器第124-128页
        5.3.3 状态更新点上的局部滤波器第128-130页
    5.4 多传感器线性无偏最小方差分布式加权融合滤波器第130-136页
        5.4.1 任意两个传感器子系统之间的滤波误差互协方差矩阵第130-136页
        5.4.2 分布式信息融合滤波器第136页
    5.5 仿真研究第136-144页
    5.6 本章小结第144-146页
结语第146-148页
参考文献第148-164页
致谢第164-165页
攻读学位期间发表的学术论文第165页

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