《卡爾曼濾波及其實時套用（第4版）》是2013年清華大學出版社出版的圖書，作者是[美]Charles K. Chui、[中] Guanrong Chen。
基本介紹
- 書名：卡爾曼濾波及其實時套用（第4版）
- 作者：[美]Charles K. Chui，[中] Guanrong Chen
- 譯者：戴洪德、周紹磊、戴邵武、李娟
- ISBN：9787302309079
- 定價：32元
- 出版社：清華大學出版社
- 出版時間：2013年04月
- 裝幀：平裝
- 印刷日期：2013-4-12
內容簡介,譯者序,第3版前言,第2版前言,第1版前言,目錄,
內容簡介
本書將理論和套用相結合，深入淺出地介紹了卡爾曼濾波的基本原理和相關的重要主題。從推導、理解卡爾曼濾波必須具備的數學知識入手，首先給出了卡爾曼濾波的直觀理解和嚴格的正交投影證明; 在此基礎上，針對卡爾曼濾波在實際套用時遇到的不同問題，介紹了系統噪聲和量測噪聲相關時的卡爾曼濾波、有色噪聲的處理方法、時不變系統的極限卡爾曼濾波、序貫算法和平方根算法、非線性系統的擴展卡爾曼濾波、高維系統的解耦卡爾曼濾波、不確定系統的區間卡爾曼濾波、隨機信號多分辨分析的小波卡爾曼濾波等，並在最後一章簡單列舉了主體部分沒有介紹到的卡爾曼濾波的一些其他重要主題； 最後給出了每一章練習題的解答或提示。
本書可以作為通信、導航、自動化、電子、套用數學等專業高年級本科生或研究生的教學用書，也可作為工程技術人員的參考書。本書也適合自學，任何具備基本線性代數、機率論和系統工程知識的讀者都能夠理解本書。
譯者序
卡爾曼濾波自從20世紀60年代初問世以來，就在航空航天領域獲得了非常成功的套用。隨著研究的深入，卡爾曼濾波技術越來越多地套用於各個領域，如導航制導、工業控制、目標跟蹤、大地測量和金融等。
大部分初學者認為卡爾曼濾波理論性較強，門檻較高，且國內專門針對卡爾曼濾波的專著相對較少，給初學者帶來了較大的不便。譯者在求學時有幸拜讀了Charles K. Chui和Guanrong Chen兩位教授的專著《Kalman Filtering with RealTime Applications》的第3版，獲益匪淺。2009年，我們欣喜地發現時隔11年後，兩位教授推出了這本專著的第4版，我們覺得很有必要把這本從出版到現在經過25年時間考驗和反覆修訂的專著介紹給國內的讀者。本書深入淺出地介紹了卡爾曼濾波的基本原理和發展，以及它們的實時套用。
本書由海軍航空工程學院的戴洪德、周紹磊、戴邵武和魯東大學的李娟合作翻譯，另外海軍航空工程學院電子信息工程系的吳芳教員參與了第11章的翻譯，博士研究生李飛參與了第7、8章的翻譯，尹高陽參與了第4章的翻譯。參加翻譯的還有徐慶九、於進勇、吳光彬、吳曉男、支岳、曹文靜、徐勝紅、叢源材、吳青坡、蔣華、袁銳、趙偉等。全書由戴洪德統稿，秦永元主審，戴邵武校對。
感謝西北工業大學自動化學院的陳明教授，把我帶進卡爾曼濾波的奇妙世界，並把這本書的原著介紹給我。非常感謝西北工業大學的秦永元教授百忙中對譯稿進行了非常認真細緻的審校。秦永元教授是研究卡爾曼濾波的著名專家，他在1998年出版的《卡爾曼濾波與組合導航原理》是該領域的經典著作，成為相關領域研究者案頭必備的參考書，並於2012年6月進行了再版。感謝西北工業大學的嚴恭敏副教授在本書翻譯過程中與譯者的深入交流和有益建議。
非常感謝清華大學出版社石磊和趙從棉兩位老師為本書的順利出版所付出的辛勤勞動。
在出版清樣第一稿完成後，非常榮幸地聯繫上了原著作者之一陳關榮教授。陳教授在百忙之中對譯稿進行了校對，特此致射。
雖然經過了反覆的校對和修改，由於譯者水平有限，難免存在不足之處，懇請讀者批評指正。
戴洪德2012年12月於煙臺海軍航空工程學院
大部分初學者認為卡爾曼濾波理論性較強，門檻較高，且國內專門針對卡爾曼濾波的專著相對較少，給初學者帶來了較大的不便。譯者在求學時有幸拜讀了Charles K. Chui和Guanrong Chen兩位教授的專著《Kalman Filtering with RealTime Applications》的第3版，獲益匪淺。2009年，我們欣喜地發現時隔11年後，兩位教授推出了這本專著的第4版，我們覺得很有必要把這本從出版到現在經過25年時間考驗和反覆修訂的專著介紹給國內的讀者。本書深入淺出地介紹了卡爾曼濾波的基本原理和發展，以及它們的實時套用。
本書由海軍航空工程學院的戴洪德、周紹磊、戴邵武和魯東大學的李娟合作翻譯，另外海軍航空工程學院電子信息工程系的吳芳教員參與了第11章的翻譯，博士研究生李飛參與了第7、8章的翻譯，尹高陽參與了第4章的翻譯。參加翻譯的還有徐慶九、於進勇、吳光彬、吳曉男、支岳、曹文靜、徐勝紅、叢源材、吳青坡、蔣華、袁銳、趙偉等。全書由戴洪德統稿，秦永元主審，戴邵武校對。
感謝西北工業大學自動化學院的陳明教授，把我帶進卡爾曼濾波的奇妙世界，並把這本書的原著介紹給我。非常感謝西北工業大學的秦永元教授百忙中對譯稿進行了非常認真細緻的審校。秦永元教授是研究卡爾曼濾波的著名專家，他在1998年出版的《卡爾曼濾波與組合導航原理》是該領域的經典著作，成為相關領域研究者案頭必備的參考書，並於2012年6月進行了再版。感謝西北工業大學的嚴恭敏副教授在本書翻譯過程中與譯者的深入交流和有益建議。
非常感謝清華大學出版社石磊和趙從棉兩位老師為本書的順利出版所付出的辛勤勞動。
在出版清樣第一稿完成後，非常榮幸地聯繫上了原著作者之一陳關榮教授。陳教授在百忙之中對譯稿進行了校對，特此致射。
雖然經過了反覆的校對和修改，由於譯者水平有限，難免存在不足之處，懇請讀者批評指正。
戴洪德2012年12月於煙臺海軍航空工程學院
第3版前言
第3版的《卡爾曼濾波及其實時套用》中增加了兩個關於卡爾曼濾波的新主題。為了擴展卡爾曼濾波在不確定系統中的套用，增加了區間卡爾曼濾波（第10章）； 結合高效的小波和樣條技術，介紹了小波卡爾曼濾波（第11章），並給出了信號估計和信號分解等領域內更為有效的計算方案。希望加入這兩章能使新版本給出更完整和與時俱進的實時套用卡爾曼濾波技術。
Charles K. ChuiGuanrong Chen1998.8
第2版前言
除了進行較少的勘誤和參考文獻更新外，我們將第1版第10章的“實時系統辨識”擴展為兩節，合併到第8章。在第10章包含了非常基本的小波分析介紹。雖然小波分解和重構的金字塔算法和卡爾曼濾波算法截然不同，它們仍然可以套用到時域濾波。希望在不久的將來，樣條和小波可以與卡爾曼濾波相結合。
Charles K. ChuiGuanrong Chen1990.9
第1版前言
卡爾曼濾波作為一種最優狀態估計方法，可以套用於受隨機干擾的動態系統。準確地說，卡爾曼濾波器給出了一種遞推算法，由實時獲得的受噪聲污染的離散觀測數據，對系統狀態進行線性、無偏及最小誤差方差的最優估計。該算法已經廣泛套用於工業和控制的許多領域，如視頻和雷射跟蹤系統、衛星導航、彈道飛彈軌跡估計、雷達和火力控制等。隨著最近高速計算機的發展，卡爾曼濾波的套用將更加廣泛，特別是在更加複雜的實時套用中。
儘管如此重要，卡爾曼濾波的數學理論以及含義並沒有被很好地理解，甚至對於一些套用數學家和工程師也是如此。事實上，非常多的套用者僅僅被告知濾波算法是什麼，而不知道為什麼它們如此有效。本書的一個主要目標就是通過對卡爾曼濾波的數學理論和多種實時套用問題的討論，來揭開卡爾曼濾波器的神秘面紗。
本書首先介紹了濾波方程的基本推導。該方案的優勢是通過假設某些矩陣非奇異，可以很好地理解卡爾曼濾波的最優性。當然通過套用廣為人知的正交投影方法，有時也稱之為新息方法，可以不需要這些假設。然後將該方法進行擴展來處理系統和量測噪聲相關的問題，以及有色噪聲問題。本書還討論了針對非線性系統的卡爾曼濾波及其在自適應系統辨識中的套用。此外，介紹了實時套用中的極限或穩態卡爾曼濾波理論、序貫算法和平方根算法等高效計算方法。卡爾曼濾波一個典型的套用是數字跟蹤濾波器設計，如αβγ和αβγθ跟蹤器。對於白噪聲，套用卡爾曼增益的極限值來定義α、β和γ參數，對於有色噪聲則為α、β、γ和θ，可以將該跟蹤濾波器描述為極限或穩態卡爾曼濾波器。因為最優估計的誤差隨著時間以指數衰減，從這個角度看，通過這些更有效的預測校正方程得到的狀態估計是近似最優的。我們還研究了一種可以得到狀態向量各分量濾波方程的解耦方法。
本書的寫作風格趨向於隨意而非刻板式的，數學證明趨向於簡單但是嚴謹，使得具備基本的線性代數和系統理論的任何人，無論是學生還是專家，都易於閱讀。考慮到這一點，本書引入了一個預備知識章節，包含了矩陣理論、行列式、機率論和最小二乘原理。為了說明相關知識點，加強對材料的理解，或完成書中的一些證明，在每一章都配備了一定數量的練習題，並在書的末尾給出了答案或提示。為了滿足感興趣讀者進一步的研究，附錄材料和參考文獻也列在書尾。
本書的設計是為了達到三個目的： 不僅僅適用於自學； 而且適用於套用數學或工程專業大學高年級學生或一年級研究生的半學期或一學期的卡爾曼濾波課程； 另外，希望本書能夠成為工業或控制工程師有價值的參考資料。
第一作者要感謝美國軍隊研究辦公室的持續資助，特別感謝白沙飛彈靶場（White Sands Missile Range）的Robert Green的鼓勵和多次深入的討論。對於愛妻，Margaret，作者要感謝她的理解和一如既往的支持。第二作者非常感謝中山大學的陳銘俊教授將這一非常重要的研究領域介紹給作者，以及感謝他夫人Qiyun Xian 的耐心和鼓勵。
在給出有價值建議的同事中，作者要特別感謝Andrew Chan教授（德克薩斯A&M）、Thomas Huang教授（伊利諾斯）、Tomas Kailath教授（斯坦福）。最後，非常感謝Helmut Lotsch博士和Angela Lahee博士友好的合作和幫助，以及SpringerVerlag編輯們的工作。
Charles K. ChuiGuanrong Chen1987.1
目錄
第1章預備知識
1.1矩陣和行列式初步
1.2機率論初步
1.3最小二乘初步
練習
第2章卡爾曼濾波： 簡單推導
2.1模型
2.2最優準則
2.3預測校正公式
2.4卡爾曼濾波過程
練習
第3章正交投影和卡爾曼濾波
3.1最優估計的正交性
3.2新息序列
3.3最小方差估計
3.4卡爾曼濾波方程
3.5實時跟蹤
練習
第4章系統噪聲和量測噪聲相關的卡爾曼濾波
4.1仿射模型
4.2最優估計運算元
4.3額外數據對最優估計的影響
4.4卡爾曼濾波方程推導
4.5實時套用
4.6線性確定/隨機系統
練習
第5章有色噪聲
5.1處理思路
5.2誤差估計
5.3卡爾曼濾波過程
5.4系統白噪聲
5.5實時套用
練習
第6章極限（穩態）卡爾曼濾波
6.1處理思路
6.2主要結論
6.3幾何收斂
6.4實時套用
練習
第7章序貫算法和平方根算法
7.1序貫算法
7.2平方根算法
7.3實時套用算法
練習
第8章擴展卡爾曼濾波和系統辨識
8.1擴展卡爾曼濾波
8.2衛星軌道估計
8.3自適應系統辨識
8.4一個常值參數辨識的例子
8.5改進的擴展卡爾曼濾波
8.6時變參數辨識
練習
第9章濾波方程解耦
9.1解耦公式
9.2實時跟蹤
9.3αβγ跟蹤器
9.4一個例子
練習
第10章區間系統的卡爾曼濾波
10.1區間數學
10.1.1區間及其特性
10.1.2區間運算
10.1.3有理區間函式
10.1.4區間期望和方差
10.2區間卡爾曼濾波
10.2.1區間卡爾曼濾波方案
10.2.2次優區間卡爾曼濾波
10.2.3目標跟蹤的例子
10.3加權平均區間卡爾曼濾波
練習
第11章小波卡爾曼濾波
11.1小波初步
11.1.1小波基礎
11.1.2離散小波變換和濾波器組
11.2信號估計和分解
11.2.1隨機信號的估計和分解
11.2.2一個隨機遊走的例子
練習
第12章附錄
12.1卡爾曼平滑器
12.2αβγθ跟蹤器
12.3自適應卡爾曼濾波
12.4自適應卡爾曼濾波在維納濾波中的套用
12.5卡爾曼布希濾波
12.6隨機最優控制
12.7平方根濾波及其脈動陣列實現
參考文獻
練習答案和提示
索引
