| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-21页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·状态估计与系统辨识概述 | 第10-14页 |
| ·概念及相互关系 | 第10-11页 |
| ·状态估计的研究现状 | 第11-12页 |
| ·系统辨识的研究现状 | 第12-13页 |
| ·系统辨识的新发展 | 第13-14页 |
| ·集员估计概述 | 第14-19页 |
| ·集员估计的相关概念 | 第14-17页 |
| ·集员估计的分类 | 第17-18页 |
| ·椭球集员估计的研究现状 | 第18-19页 |
| ·论文结构 | 第19-21页 |
| 第二章 线性矩阵不等式及不确定系统模型概述 | 第21-32页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·线性矩阵不等式 | 第21-24页 |
| ·线性矩阵不等式基本表述 | 第21-22页 |
| ·线性矩阵不等式的转换关系 | 第22-23页 |
| ·线性矩阵不等式的三类典型问题 | 第23-24页 |
| ·线性矩阵不等式问题的求解算法 | 第24页 |
| ·不确定系统模型概述 | 第24-28页 |
| ·不确定系统模型的一般描述 | 第24-25页 |
| ·不确定系统模型的分类 | 第25-27页 |
| ·典型的线性分块表达式 | 第27-28页 |
| ·最优外定界椭球集员估计算法概述 | 第28-32页 |
| 第三章 基于 LMI 的椭球集员估计算法在线性不确定系统中的研究 | 第32-43页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·问题描述 | 第32-33页 |
| ·半正定规划 | 第32-33页 |
| ·椭球集合描述 | 第33页 |
| ·可参数化的线性不确定系统模型描述 | 第33-35页 |
| ·线性分块表达式 | 第33-34页 |
| ·二次约束条件 | 第34-35页 |
| ·可参数化线性不确定系统下算法的状态估计过程 | 第35-38页 |
| ·时间更新 | 第35-37页 |
| ·测量更新 | 第37-38页 |
| ·算法实现步骤 | 第38页 |
| ·仿真算例 | 第38-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于 LMI 的椭球集员估计算法在非线性不确定系统中的研究 | 第43-54页 |
| ·引言 | 第43-44页 |
| ·系统模型描述 | 第44-46页 |
| ·基本表达式 | 第44页 |
| ·非线性函数变换 | 第44-46页 |
| ·可参数化非线性不确定系统下算法的状态估计过程 | 第46-51页 |
| ·时间更新 | 第46-48页 |
| ·测量更新 | 第48-51页 |
| ·算法实现步骤 | 第51页 |
| ·仿真算例 | 第51-53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 第五章 基于LMI的椭球集员估计算法在移动机器人定位中的应用研究 | 第54-64页 |
| ·引言 | 第54-55页 |
| ·移动机器人的坐标变换 | 第55-56页 |
| ·里程计模型及误差分析 | 第56-59页 |
| ·里程计模型的建立 | 第56-58页 |
| ·里程计模型的误差分析 | 第58-59页 |
| ·移动机器人定位系统建模 | 第59-60页 |
| ·状态方程 | 第59页 |
| ·测量方程 | 第59-60页 |
| ·仿真实验 | 第60-63页 |
| ·基于LMI 的集员估计算法在移动机器人中的实现步骤 | 第60-61页 |
| ·实验结果与分析 | 第61-63页 |
| ·小结 | 第63-64页 |
| 结论与展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 附录A （攻读硕士学位期间发表论文目录） | 第71-72页 |
| 长摘要 | 第72-79页 |
