魯棒融合卡爾曼濾波理論及套用

內容簡介

本書系統地介紹由作者提出的帶不確定噪聲方差和不確定模型參數的多感測器系統魯棒信息融合Kalman濾波理論，並給出了在目標跟蹤系統中的仿真套用。本書內容包括局部、集中式與分散式融合、狀態融合與觀測融合、加權融合、協方差交叉融合魯棒Kalman濾波，方法包括作者提出的極大極小魯棒Kalman濾波方法、虛擬噪聲補償技術、魯棒性分析的Lyapunov方程方法、改進的協方差交叉融合魯棒Kalman濾波方法、魯棒精度概念和魯棒精度分析方法及魯棒Kalman濾波的收斂性分析方法。本書內容新穎，理論嚴謹，並含有大量仿真例子，可作為高等學校信息科學與技術和控制科學與技術有關專業的教師和研究生的參考資料，且對在信號處理、控制、通信、航天、導航、制導、目標跟蹤、無人機、衛星測控、GPS定位、機器人、石油地震勘探、遙感、圖像處理等領域從事多源信息融合理論與套用的科技人員也有重要的參考價值。

圖書目錄

第1章緒論

1.1最優信息融合Kalman濾波

1.2不確定系統魯棒信息融合Kalman濾波

參考文獻

第2章最優和魯棒估計方法

2.1WLS估計方法

2.2LUMV估計方法

2.3LMV估計方法——正交投影方法

2.4最優加權狀態融合估計方法

2.4.1按矩陣加權最優狀態融合估計方法

2.4.2按標量加權最優狀態融合估計方法

2.4.3按對角陣加權最優狀態融合估計方法

2.5最優加權觀測融合估計方法

2.5.1加權觀測融合數據壓縮準則

2.5.2兩種加權觀測融合算法

2.5.3平均加權觀測融合算法

2.5.4加權觀測融合算法的全局最優性

2.6一種極大極小魯棒估計方法

2.7用虛擬噪聲補償模型誤差魯棒估計方法

2.7.1帶不確定模型參數和噪聲方差系統魯棒Kalman濾波方法

2.7.2帶乘性噪聲和不確定噪聲方差系統魯棒Kalman濾波方法

2.7.3帶丟失觀測和不確定噪聲方差系統魯棒Kalman濾波方法

2.7.4帶丟包和不確定噪聲方差系統魯棒Kalman濾波方法

2.7.5帶隨機參數陣和不確定噪聲方差系統魯棒Kalman濾波方法

2.8協方差交叉（CI）融合估計方法

2.8.1協方差橢圓及其性質

2.8.2CI融合估計的幾何原理

2.8.3CI融合算法推導

2.8.4最優參數w的選擇

2.8.5CI融合估值器的魯棒性

2.8.6改進的CI融合估值器

2.8.7多感測器系統CI融合估計

2.8.8CI融合估值與局部和三種加權融合估值精度比較

參考文獻

第3章最優Kalman濾波

3.1引言

3.2狀態空間模型與ARMA模型

3.2.1狀態空間模型與Kalman濾波問題

3.2.2ARMA模型與狀態空間模型的關係

魯棒融合卡爾曼濾波理論及套用

基本介紹

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