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基于现代时间序列分析方法的多传感器观测融合Kalman滤波器与Wiener滤波器

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基于现代时间序列分析方法的多传感器观测融合Kalman滤波器与Wiener滤波器
论文目录
 
中文摘要第1-3 页
英文摘要第3-30 页
引言第30-39 页
第1章 多传感器加权观测融合Kalman滤波器和Wiener状态滤波器第39-108 页
  1.1 引言第39 页
  1.2 基于稳态Kalman滤波的两种观测融合方法的功能等价性第39-43 页
    1.2.1 两种观测融合方法第39-41 页
    1.2.2 两种观测融合方法的功能等价性第41-43 页
  1.3 多传感器加权观测融合全局最优稳态Kalman估值器第43-49 页
  1.4 多传感器集中观测融合稳态最优Kalman估值器第49-52 页
  1.5 仿真第52-108 页
    1.5.1 仿真例子1第52-65 页
    1.5.2 仿真例子2第65-78 页
    1.5.3 仿真例子3第78-89 页
    1.5.4 仿真例子4第89-108 页
第2章 多传感器加权观测融合单通道信号Wiener估值器第108-155 页
  2.1 引言第108 页
  2.2 信息融合最优Wiener信号估值器第108-117 页
  2.3 仿真第117-155 页
    2.3.1 仿真例子1第117-126 页
    2.3.2 仿真例子2第126-135 页
    2.3.3 仿真例子3第135-144 页
    2.3.4 仿真例子4第144-155 页
第3章 多传感器加权观测融合单通道白噪声Wiener反卷积估值器第155-201 页
  3.1 引言第155 页
  3.2 多传感器加权观测融合白噪声Wiener反卷积估值器第155-161 页
  3.3 仿真第161-201 页
    3.3.1 仿真例子1第161-170 页
    3.3.2 仿真例子2第170-179 页
    3.3.3 仿真例子3第179-189 页
    3.3.4 仿真例子4第189-201 页
第4章 多传感器加权观测融合单通道信号Wiene反卷积滤波器第201-242 页
  4.1 引言第201 页
  4.2 多传感器加权观测融合白噪声Wiener反卷积估值器第201-208 页
  4.3 仿真第208-242 页
    4.3.1 仿真例子1第208-219 页
    4.3.2 仿真例子2第219-228 页
    4.3.3 仿真例子3第228-234 页
    4.3.4 仿真例子4第234-242 页
结束语第242-243 页
致谢第243-244 页
参考文献第244-248 页
独创性声明第248 页

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