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 |