具有网络约束和丢包传感器网络系统的分布式融合滤波

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具有网络约束和丢包传感器网络系统的分布式融合滤波

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具有网络约束和丢包传感器网络系统的分布式融合滤波

论文目录
中文摘要	第1-8页
Abstract	第8-16页
第1章绪论	第16-34页
· 课题研究背景及意义	第16-18页
· 传感器网络概述	第18-24页
· 传感器网络的概念及结构	第18-20页
· 传感器网络的特点和常见的状态估计问题	第20-21页
· 传感器网络系统中状态估计问题的研究现状	第21-24页
· 多传感器信息融合技术的研究概况	第24-32页
· 信息融合的主要方法	第25-28页
· 信息融合的结构	第28-30页
· 多传感器信息融合状态估计的研究现状	第30-32页
· 主要研究内容	第32-34页
第2章具有网络约束传感器网络的分布式融合估计	第34-45页
· 引言	第34页
· 问题的阐述	第34-35页
· 具有网络约束传感器网络分布式融合估计算法设计	第35-42页
· 量化分布式融合准最优无偏线性估计滤波器	第35-38页
· 极小化宽带调度	第38-39页
· 多维情况	第39-42页
· 仿真研究	第42-43页
· 本章小结	第43-45页
第3章具有乘性噪声和丢包传感器网络系统的融合估计	第45-65页
· 引言	第45页
· 加权观测融合估计算法设计	第45-51页
· 问题的阐述	第45-46页
· 加权观测融合估值器	第46-49页
· 加权观测融合与集中式融合的功能等价性	第49-51页
· 基于概率的分布式融合估计算法	第51-58页
· 局部单传感器子系统的估值器	第51-52页
· 分布式信息融合估值器	第52-55页
· 稳态估值器	第55-58页
· 仿真研究	第58-64页
· 本章小结	第64-65页
第4章具有丢包补偿传感器网络系统的融合估计	第65-85页
· 引言	第65页
· 问题的阐述	第65-67页
· 分布式最优线性估值器	第67-75页
· 局部线性最优滤波器	第67-69页
· 局部线性最优预报器和平滑器	第69-71页
· 多传感器分布式信息融合估值器	第71-75页
· 集中式信息融合估值器	第75-79页
· 仿真研究	第79-84页
· 本章小结	第84-85页
第5章具有带宽约束和丢包传感器网络系统的加权观测融合量化滤波器	第85-94页
· 引言	第85页
· 问题的阐述	第85-86页
· 加权观测量化Kalman滤波	第86-91页
· 量化和带宽分配	第86-87页
· 两种加权观测量化Kalman滤波算法	第87-90页
· 多维观测情况	第90-91页
· 仿真研究	第91-93页
· 本章小结	第93-94页
结论	第94-96页
参考文献	第96-104页
致谢	第104-105页
攻读学位期间发表的学术论文	第105页

本篇论文共105页，点击这进入下载页面。

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