摘要
第1章 绪论
1.1 引言
1.2 多传感器最优信息融合Kalman滤波基本方法
1.3 不确定系统鲁棒Kalman滤波问题
1.3.1 不确定系统描述
1.3.2 基本的鲁棒滤波方法
1.4 鲁棒Kalman滤波的发展概况和研究现状
1.5 论文的主要工作
1.5.1 论文的主要内容
1.5.2 论文结构安排
第2章 不确定系统改进的CI融合鲁棒Kalman估值斋
2.1 引言
2.2 带丢失观测和不确定噪声方差系统改进的CI融合鲁棒稳态Kalman滤波器
2.2.1 鲁棒局部稳态Kalman滤波器
2.2.2 改进的CI融合鲁棒稳态Kalman滤波器
2.3 带乘性噪声和不确定噪声方差系统改进CI融合鲁棒稳态Kalman预报器
2.3.1 鲁棒局部稳态Kalman预报器
2.3.2 改进的CI融合鲁棒稳态Kalman预报器
2.4 带不确定方差线性相关白噪声系统改进的CI融合鲁棒稳态Kalman估值器
2.4.1 鲁棒局部稳态Kalman预报器
2.4.2 鲁棒局部稳态Kalman滤波器和平滑器
2.4.3 改进的CI融合鲁棒稳态Kalman估值器
2.5 仿真例子
2.6 本章小结
第3章 带混合不确定性网络化系统加权状态融合鲁棒Kalman估值器
3.1 引言
3.2 鲁棒局部时变Kalman预报器
3.3 鲁棒局部时变Kalman滤波器和平滑器
3.4 加权状态融合鲁棒时变Kalman估值器
3.5 局部和融合鲁棒稳态Kalman估值器及收敛性分析
3.6 仿真例子
3.7 本章小结
第4章 不确定多模型系统加权状态融合鲁棒Kalman估值器
4.1 引言
4.2 不确定多模型系统加权状态融合鲁棒时变和稳态Kalman估值器
4.2.1 鲁棒局部时变Kalman预报器
4.2.2 鲁棒局部时变Kalman滤波器和平滑器
4.2.3 公共状态的加权状态融合鲁棒时变Kalman估值器
4.2.4 精度分析
4.2.5 局部和融合鲁棒稳态Kalman估值器及收敛性分析
4.3 带不确定方差乘性和加性噪声多模型系统加权状态融合鲁棒Kalman估值器
4.3.1 鲁棒局部时变Kalman预报器
4.3.2 鲁棒局部时变Kalman滤波器和平滑器
4.3.3 公共状态的加权状态融合鲁棒时变Kalman估值器
4.3.4 精度分析
4.3.5 局部和融合鲁棒稳态Kalman估值器和收敛性分析
4.4 仿真例子
4.5 本章小结
结论
参考文献
致谢
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攻读博士学位期间取得的其它成果
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