分布式卡尔曼滤波的协同算法研究

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分布式卡尔曼滤波的协同算法研究

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分布式卡尔曼滤波的协同算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-18页
1.1 课题研究背景及意义	第10-11页
1.2 无线传感器网络简介	第11-14页
1.2.1 基于无线传感器网络的优势与挑战	第11-12页
1.2.2 基于无线传感器网络的目标跟踪方式	第12-14页
1.3 国内外研究现状及发展趋势	第14-16页
1.4 论文内容安排	第16-18页
第2章卡尔曼滤波简介	第18-32页
2.1 引言	第18页
2.2 卡尔曼滤波研究	第18-25页
2.2.1 状态空间方程	第19页
2.2.2 新息过程	第19-21页
2.2.3 状态估计量的递推公式	第21-22页
2.2.4 Kalman增益矩阵	第22-23页
2.2.5 Ricatti递推	第23-24页
2.2.6 卡尔曼滤波算法	第24-25页
2.3 卡尔曼滤波的目标跟踪	第25-27页
2.4 卡尔曼滤波的算法分析	第27-28页
2.5 仿真实验与分析	第28-31页
2.5.1 实验模型	第28-30页
2.5.2 实验结果与分析	第30-31页
2.6 本章小结	第31-32页
第3章分布式协同估计与网络模型	第32-42页
3.1 引言	第32页
3.2 分布式估计	第32-37页
3.2.1 分布式网络模型	第32-34页
3.2.2 分布式协同估计策略	第34-36页
3.2.3 分布式算法	第36-37页
3.3 目标跟踪与网络模型	第37-41页
3.3.1 分布式目标跟踪模型	第37-38页
3.3.2 目标运动模型	第38-39页
3.3.3 拓扑网络模型	第39-41页
3.4 本章小结	第41-42页
第4章分布式卡尔曼滤波算法	第42-58页
4.1 引言	第42页
4.2 本地卡尔曼滤波	第42-44页
4.3 一致式卡尔曼滤波	第44-46页
4.4 扩散式卡尔曼滤波	第46-51页
4.4.1 扩散式步骤	第46-48页
4.4.2 基于平均准则的扩散式卡尔曼滤波	第48-49页
4.4.3 基于相关度准则的扩散式卡尔曼滤波	第49-51页
4.5 仿真实验与分析	第51-57页
4.6 本章小结	第57-58页
第5章多层分布式卡尔曼滤波算法	第58-75页
5.1 引言	第58页
5.2 多层分布式算法	第58-67页
5.2.1 多层一致式卡尔曼滤波算法	第60-62页
5.2.2 基于平均准则的多层扩散式卡尔曼滤波算法	第62-64页
5.2.3 基于相关度准则的多层扩散式卡尔曼滤波算法	第64-67页
5.3 仿真实验与分析	第67-74页
5.4 本章小结	第74-75页
结论	第75-77页
参考文献	第77-81页
攻读硕士学位期间发表论文与研究成果清单	第81-82页
致谢	第82页

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