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卡爾曼濾波及其實時應用-(第5版) 版權信息
- ISBN：9787302498933
- 條形碼：9787302498933 ; 978-7-302-49893-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
卡爾曼濾波及其實時應用-(第5版) 本書特色
卡爾曼濾波技術作為一種*估計方法，迅速從導航領域推廣應用到了目標跟蹤、故障診斷、多傳感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應用。本書理論講解非常透徹，同時結合實時應用分析理論方法，適合作為相關課程的教材或供相關領域的研究人員參考。
卡爾曼濾波及其實時應用-(第5版) 內容簡介
《卡爾曼濾波及其實時應用（第5版）》再版來襲，新增傳感器網絡的分布式估計，緊隨技術發展潮流，帶您全面理解卡爾曼濾波的原理及應用。
卡爾曼濾波及其實時應用-(第5版) 目錄
第1章預備知識
1.1矩陣和行列式初步
1.2概率論初步
1.3*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*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*優估計的正交性
3.2新息序列
3.3*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*優估計算子
4.3額外數據對*優估計的影響
4.4卡爾曼濾波方程推導
4.5實時應用
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實時應用
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實時應用
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實時應用算法
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有理區間函數
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
11.2.2一個隨機游走的例子
練習
第12章傳感器網絡的分布式估計
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
13.2αβγθ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應用
13.5卡爾曼布希濾波
13.6隨機*優控制
13.7平方根濾波及其脈動陣列實現
1.1矩陣和行列式初步
1.2概率論初步
1.3*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*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*優估計的正交性
3.2新息序列
3.3*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*優估計算子
4.3額外數據對*優估計的影響
4.4卡爾曼濾波方程推導
4.5實時應用
4.6線性確定/隨機系統
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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實時應用
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實時應用
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實時應用算法
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有理區間函數
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
11.2.2一個隨機游走的例子
練習
第12章傳感器網絡的分布式估計
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
13.2αβγθ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應用
13.5卡爾曼布希濾波
13.6隨機*優控制
13.7平方根濾波及其脈動陣列實現
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