卡爾曼濾波及其實時套用（第5版）

《卡爾曼濾波及其實時套用（第5版）》是2018年8月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5版）
• 作者：[美]Charles K. Chui、[中]Guanrong Chen
• ISBN：9787302498933
• 定價：49元
• 出版社：清華大學出版社
• 出版時間：2018年8月

內容簡介

卡爾曼濾波技術作為一種最優估計方法，迅速從導航領域推廣套用到了目標跟蹤、故障診斷、多感測器信息融合以及經濟學等諸多領域。本書介紹了卡爾曼濾波的基本原理及其實時套用。本書理論講解非常透徹，同時結合實時套用分析理論方法，適合作為相關課程的教材或供相關領域的研究人員參考。

圖書目錄

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章有色噪聲環境下的卡爾曼濾波

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

9.3αβγ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章感測器網路的分散式估計

12.1背景

12.2問題描述

12.3算法收斂性

12.4仿真算例

練習

第13章附錄

13.1卡爾曼平滑器

13.2αβγθ跟蹤器

13.3自適應卡爾曼濾波

13.4自適應卡爾曼濾波在維納濾波中的套用

13.5卡爾曼布希濾波

13.6隨機最優控制

13.7平方根濾波及其脈動陣列實現