| 作者 |
| Charles K. Chui [中]Guanrong Chen |
| 丛书名 |
| 数学交叉学科与应用数学丛书 |
| 出版社 |
| 清华大学出版社 |
| ISBN |
| 9787302498933 |
| 简要 |
| 简介 |
| 内容简介 卡尔曼滤波技术作为一种*估计方法，迅速从导航领域推广应用到了目标跟踪、故障诊断、多传感器信息融合以及经济学等诸多领域。本书介绍了卡尔曼滤波的基本原理及其实时应用。本书理论讲解非常透彻，同时结合实时应用分析理论方法，适合作为相关课程的教材或供相关领域的研究人员参考。 |
| 目录 |
| 第1章预备知识 1.1矩阵和行列式初步 1.2概率论初步 1.3最小二乘初步 练习 第2章卡尔曼滤波： 简单推导 2.1模型 2.2最优准则 2.3预测校正公式 2.4卡尔曼滤波过程 练习 第3章正交投影和卡尔曼滤波 3.1最优估计的正交性 3.2新息序列 3.3最小方差估计 3.4卡尔曼滤波方程 3.5实时跟踪 练习 第4章系统噪声和量测噪声相关的卡尔曼滤波 4.1仿射模型 4.2最优估计算子 4.3额外数据对最优估计的影响 4.4卡尔曼滤波方程推导 4.5实时应用 4.6线性确定/随机系统 练习 第5章有色噪声环境下的卡尔曼滤波 5.1处理思路 5.2误差估计 5.3卡尔曼滤波过程 5.4系统白噪声 5.5实时应用 练习 第6章极限（稳态）卡尔曼滤波 6.1处理思路 6.2主要结论 6.3几何收敛 6.4实时应用 练习 第7章序贯算法和平方根算法 7.1序贯算法 7.2平方根算法 7.3实时应用算法 练习 第8章扩展卡尔曼滤波和系统辨识 8.1扩展卡尔曼滤波 8.2卫星轨道估计 8.3自适应系统辨识 8.4一个常值参数辨识的例子 8.5改进的扩展卡尔曼滤波 8.6时变参数辨识 练习 第9章滤波方程解耦 9.1解耦公式 9.2实时跟踪 9.3αβγ跟踪器 9.4一个例子 练习 第10章区间系统的卡尔曼滤波 10.1区间数学 10.1.1区间及其特性 10.1.2区间运算 10.1.3有理区间函数 10.1.4区间期望和方差 10.2区间卡尔曼滤波 10.2.1区间卡尔曼滤波方案 10.2.2次优区间卡尔曼滤波 10.2.3目标跟踪的例子 10.3加权平均区间卡尔曼滤波 练习 第11章小波卡尔曼滤波 11.1小波初步 11.1.1小波基础 11.1.2离散小波变换和滤波器组 11.2信号估计和分解 11.2.1随机信号的估计和分解 11.2.2一个随机游走的例子 练习 第12章传感器网络的分布式估计 12.1背景 12.2问题描述 12.3算法收敛性 12.4仿真算例 练习 第13章附录 13.1卡尔曼平滑器 13.2αβγθ跟踪器 13.3自适应卡尔曼滤波 13.4自适应卡尔曼滤波在维纳滤波中的应用 13.5卡尔曼布希滤波 13.6随机最优控制 13.7平方根滤波及其脉动阵列实现 |