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多傳感器最優(yōu)估計(jì)理論及其應(yīng)用 版權(quán)信息
- ISBN：9787030427168
- 條形碼：9787030427168 ; 978-7-03-042716-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
多傳感器最優(yōu)估計(jì)理論及其應(yīng)用 內(nèi)容簡介
本書是關(guān)于多傳感器數(shù)據(jù)融合很優(yōu)估計(jì)理論及其應(yīng)用的一本專著，主要匯集了作者近十幾年來在多傳感器數(shù)據(jù)融合、多速率系統(tǒng)濾波、很優(yōu)估計(jì)理論、組合導(dǎo)航等方面的代表性研究成果。本書涉及到的理論和方法有：Kalman濾波及其各種改進(jìn)算法，異步多速率線性系統(tǒng)、非線性系統(tǒng)的濾波與融合方法，觀測數(shù)據(jù)存在不可靠、隨機(jī)丟包等故障條件下的數(shù)據(jù)融合狀態(tài)估計(jì)方法，噪聲相關(guān)環(huán)境下的數(shù)據(jù)融合方法，以及對(duì)上述各種情況魯棒的組合導(dǎo)航算法等。本書可作為控制科學(xué)與工程、信息與通信工程等專業(yè)研究生的教學(xué)參考書，同時(shí)對(duì)從事多源信息融合技術(shù)研究、目標(biāo)跟蹤與導(dǎo)航算法設(shè)計(jì)與開發(fā)的廣大科研工作者和工程技術(shù)人員也具有一定的參考價(jià)值。
多傳感器最優(yōu)估計(jì)理論及其應(yīng)用 目錄
目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 背景與意義 1
1.2 多傳感器數(shù)據(jù)融合的體系結(jié)構(gòu) 2
1.2.1 多傳感器數(shù)據(jù)融合的定義 2
1.2.2 多傳感器數(shù)據(jù)融合的原理與體系結(jié)構(gòu) 3
1.2.3 多傳感器數(shù)據(jù)融合的優(yōu)缺點(diǎn) 7
1.3 多傳感器數(shù)據(jù)融合估計(jì)算法分類綜述 8
1.3.1 采樣率系統(tǒng) 9
1.3.2 單采樣率多傳感器數(shù)據(jù)融合狀態(tài)估計(jì)算法 11
1.3.3 多采樣率多傳感器數(shù)據(jù)融合狀態(tài)估計(jì)算法 14
1.3.4 異步多傳感器數(shù)據(jù)融合估計(jì)算法 19
1.3.5 噪聲相關(guān)環(huán)境下的數(shù)據(jù)融合估計(jì)算法 20
1.3.6 網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的濾波和融合問題 22
1.3.7 非線性系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合估計(jì)算法 27
1.4 組合導(dǎo)航系統(tǒng)與方法概述 30
1.5 當(dāng)前研究熱點(diǎn)、難點(diǎn)與未來的研究方向 33
1.6 本書的主要內(nèi)容及章節(jié)安排 34
1.7 本章小結(jié) 35
第2章 隨機(jī)離散動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的Kalman濾波 36
2.1 問題的提出 36
2.2 *優(yōu)均方估計(jì) 37
2.2.1 *優(yōu)均方估計(jì)的定義 37
2.2.2 絨性*優(yōu)均方估計(jì) 38
2.3 Kalman*優(yōu)濾波基本方程 40
2.3.1 系統(tǒng)描述 40
2.3.2 離散時(shí)間Kalman濾波基本方程 42
2.3.3 離散時(shí)間Kalman濾波基本方程的直觀推導(dǎo) 44
2.3.4 離散時(shí)間Kalman濾波基本方程的投影法證明 48
2.4 Kalman*優(yōu)預(yù)測基本方程 52
2.4.1 狀態(tài)的預(yù)測估計(jì) 52
2.4.2 狀態(tài)預(yù)測估計(jì)的修正 53
2.4.3 *優(yōu)增益陣 54
2.4.4 誤差的無偏性及誤差方差陣 55
2.4.5 離散系統(tǒng)Kalman*優(yōu)預(yù)測基本方程 56
2.5 Kalman*優(yōu)平滑基本方程 57
2.5.1 固定區(qū)間*優(yōu)平滑 58
2.5.2 固定點(diǎn)*優(yōu)平滑 58
2.5.3 固定滯后*優(yōu)平滑 60
2.6 擴(kuò)展Kalman濾波 61
2.6.1 圍繞標(biāo)稱軌道線性化濾波方法 62
2.6.2 圍繞濾波值線性化濾波方法 65
2.7 本章小結(jié) 67
第3章 變速率非均勻采樣系統(tǒng)的Kalman濾波 68
3.1 引言 68
3.2 問題描述 68
3.3 非均勻采樣系統(tǒng)的Kalman濾波算法 70
3.4 算法性能分析 78
3.5 仿真實(shí)例 80
3.6 本章小結(jié) 83
第4章 多尺度Kalman濾波及基于多尺度測量預(yù)處理的數(shù)據(jù)融合 84
4.1 引言 84
4.2 小波分析概述 85
4.2.1 小波變換的定義與基本性質(zhì) 85
4.2.2 多尺度分析 88
4.2.3 Mallat算法 92
4.3 多尺度Kalman濾波 96
4.4 基于多尺度測量預(yù)處理的數(shù)據(jù)融合 100
4.4.1 系統(tǒng)描述 100
4.4.2 信號(hào)的多尺度表示 101
4.4.3 基于小波變換的多尺度測量預(yù)處理 102
4.4.4 基于多傳感器多尺度測量預(yù)處理的信號(hào)去噪方法 103
4.5 仿真實(shí)例 104
4.6 本章小結(jié) 107
第5章 基于線性系統(tǒng)的多速率傳感器數(shù)據(jù)融合估計(jì) 108
5.1 引言 108
5.2 問題描述 108
5.3 線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的多速率多傳感器數(shù)據(jù)融合估計(jì) 110
5.3.1 基于狀態(tài)分塊的融合估計(jì)算法 110
5.3.2 兩種分布式數(shù)據(jù)融合狀態(tài)估計(jì)算法 114
5.4 仿真實(shí)例 121
5.5 本章小結(jié) 124
第6章 隨機(jī)丟包情況下多速率傳感器魯棒融合估計(jì) 125
6.1 引言 125
6.2 問題描述 125
6.3 基于不完全觀測數(shù)據(jù)的多速率傳感器融合估計(jì)算法 126
6.3.1 模型約簡 126
6.3.2 融合算法 130
6.4 仿真實(shí)例 131
6.5 本章小結(jié) 136
第7章 時(shí)不變線性系統(tǒng)的異步多速率傳感器數(shù)據(jù)融合估計(jì) 137
7.1 引言 137
7.2 問題描述 138
7.3 尺度遞歸融合估計(jì)算法 139
7.3.1 多尺度狀態(tài)空間模型 139
7.3.2 尺度遞歸狀態(tài)融合估計(jì)算法 141
7.4 基于混合式結(jié)構(gòu)的融合估計(jì)算法 150
7.5 兩種分布式融合估計(jì)算法 155
7.5.1 遞歸朕邦分布式融合估計(jì) 156
7.5.2 有反饋分布式融合估計(jì) 160
7.6 仿真實(shí)例 164
7.6.1 尺度遞歸融合估計(jì)算法仿真 164
7.6.2 混合式融合估計(jì)算法仿真 168
7.6.3 分布式融合估計(jì)算法仿真 170
7.7 本章小結(jié) 175
第8章 時(shí)不變系統(tǒng)異步多速率間歇數(shù)據(jù)的魯棒融合估計(jì) 176
8.1 引言 176
8.2 問題描述 176
8.3 隨機(jī)丟包下的異步多速率傳感器數(shù)據(jù)融合算法 177
8.4 仿真實(shí)例 188
8.4.1 圓周運(yùn)動(dòng)的機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤 188
8.4.2 目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì) 192
8.5 本章小結(jié) 196
第9章 時(shí)變線性系統(tǒng)的異步多速率傳感器數(shù)據(jù)融合估計(jì) 197
9.1 引言 197
9.2 問題描述 197
9.3 基于速率歸一化和聯(lián)邦Kalman濾波的分布式融合估計(jì) 198
9.3.1 異步多速率系統(tǒng)的速率歸一化數(shù)學(xué)建模 199
9.3.2 基于聯(lián)邦Kalman濾波的數(shù)據(jù)融合估計(jì) 203
9.4 異步多速率數(shù)據(jù)的順序式融合估計(jì)-205
9.5 仿真實(shí)例 211
9.5.1 基于聯(lián)邦Kalman濾波的融合估計(jì)算法仿真 211
9.5.2 順序式融合估計(jì)算法仿真 217
9.6 本章小結(jié) 219
第10章 異步多速率傳感器線性系統(tǒng)的建模與容錯(cuò)融合估計(jì) 220
10.1 引言 220
10.2 問題描述 222
10.3 *優(yōu)狀態(tài)估計(jì)算法 223
10.3.1 異步多速率多傳感器系統(tǒng)建模 223
10.3.2 無故障情況下的數(shù)據(jù)融合估計(jì) 226
10.3.3 存在不可靠觀測情況T的狀態(tài)容錯(cuò)融合估計(jì)算法 229
10.4 狀態(tài)容錯(cuò)融合估計(jì)算法的性能分析 230
10.5 仿真實(shí)例 233
10.6 本章小結(jié) 241
第11章 相關(guān)噪聲環(huán)境下的多傳感器數(shù)據(jù)融合 243
11.1 引言 243
11.2 問題描述 243
11.3 *優(yōu)融合算法 244
11.3.1 *優(yōu)集中式融合 244
11.3.2 *優(yōu)順序式融合 244
11.3.3 *優(yōu)分布式融合 247
11.4 仿真實(shí)例 251
11.5 本章小結(jié) 255
第12章 相關(guān)噪聲環(huán)境下多速率傳感器融合估計(jì) 257
12.1 引言 257
12.2 問題描述 258
12.3 序貫式融合估計(jì)算法 259
12.4 分布式融合估計(jì)算法 267
12.5 仿真實(shí)例 274
12.5.1 序貫式融合估計(jì)算法仿真 274
12.5.2 分布式融合估計(jì)算法仿真 278
12.6 本章小結(jié) 282
第13章 噪聲統(tǒng)計(jì)特性未知情況下的多源信息融合估計(jì) 283
13.1 引言 283
13.2 相關(guān)多源信息融合估計(jì)算法簡述 283
13.2.1 廣義凸組合融合算法 283
13.2.2 基于集合論的松弛切比雪夫中心協(xié)方差交叉算法 286
13.2.3 基于信息論的快速協(xié)方差交叉算法 288
13.2.4 容錯(cuò)廣義凸組合融合算法 292
13.3 兩種改進(jìn)的多源信息融合估計(jì)算法 296
13.3.1 改進(jìn)的松弛切比雪夫協(xié)方差交叉融合算法 296
13.3.2 改進(jìn)的快速協(xié)方差交叉算法 298
13.4 仿真實(shí)例 299
13.4.1 Kalman濾波算法得到局部估計(jì)值 299
13.4.2 RCC-CI、IT-FCI，DCI仿真分析 300
13.4.3 FGCC、CI/CU仿真分析 305
13.4.4 改進(jìn)算法的仿真分析 308
13.5 本章小結(jié) 310
第14章 非線性系統(tǒng)異步多速率傳感器數(shù)據(jù)融合估計(jì) 312
14.1 引言 312
14.2 問題描述 313
14.3 狀態(tài)融合估計(jì)算法 314
14.3.1 基于SPKF方法估計(jì)非線性時(shí)變系統(tǒng)的狀態(tài) 315
14.3.2 基于STF方法估計(jì)非線性時(shí)變系統(tǒng)的狀態(tài) 320
14.3.3 非線性系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)新算法：SPSTF 324
14.4 仿真實(shí)例 331
14.5 本章小結(jié) 339
第15章 非線性系統(tǒng)異步多速率傳感器數(shù)據(jù)容錯(cuò)融合估計(jì) 340
15.1 引言 340
15.2 問題描述 341
15.3 異步多速率傳感器數(shù)據(jù)容錯(cuò)融合估計(jì)算法 342
15.4 仿真實(shí)例 348
15.5 本章小結(jié) 356
第16章 多傳感器*優(yōu)估計(jì)理論在導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用 357
16.1 引言 357
16.2 組合導(dǎo)航系統(tǒng)模型 357
16.3 多速率系統(tǒng)的魯棒Kalman濾波及在導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用 361
16.4 仿真實(shí)例 365
16.5 本章小結(jié) 367
參考文獻(xiàn) 368
前言
第1章 緒論 1
1.1 背景與意義 1
1.2 多傳感器數(shù)據(jù)融合的體系結(jié)構(gòu) 2
1.2.1 多傳感器數(shù)據(jù)融合的定義 2
1.2.2 多傳感器數(shù)據(jù)融合的原理與體系結(jié)構(gòu) 3
1.2.3 多傳感器數(shù)據(jù)融合的優(yōu)缺點(diǎn) 7
1.3 多傳感器數(shù)據(jù)融合估計(jì)算法分類綜述 8
1.3.1 采樣率系統(tǒng) 9
1.3.2 單采樣率多傳感器數(shù)據(jù)融合狀態(tài)估計(jì)算法 11
1.3.3 多采樣率多傳感器數(shù)據(jù)融合狀態(tài)估計(jì)算法 14
1.3.4 異步多傳感器數(shù)據(jù)融合估計(jì)算法 19
1.3.5 噪聲相關(guān)環(huán)境下的數(shù)據(jù)融合估計(jì)算法 20
1.3.6 網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的濾波和融合問題 22
1.3.7 非線性系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合估計(jì)算法 27
1.4 組合導(dǎo)航系統(tǒng)與方法概述 30
1.5 當(dāng)前研究熱點(diǎn)、難點(diǎn)與未來的研究方向 33
1.6 本書的主要內(nèi)容及章節(jié)安排 34
1.7 本章小結(jié) 35
第2章 隨機(jī)離散動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的Kalman濾波 36
2.1 問題的提出 36
2.2 *優(yōu)均方估計(jì) 37
2.2.1 *優(yōu)均方估計(jì)的定義 37
2.2.2 絨性*優(yōu)均方估計(jì) 38
2.3 Kalman*優(yōu)濾波基本方程 40
2.3.1 系統(tǒng)描述 40
2.3.2 離散時(shí)間Kalman濾波基本方程 42
2.3.3 離散時(shí)間Kalman濾波基本方程的直觀推導(dǎo) 44
2.3.4 離散時(shí)間Kalman濾波基本方程的投影法證明 48
2.4 Kalman*優(yōu)預(yù)測基本方程 52
2.4.1 狀態(tài)的預(yù)測估計(jì) 52
2.4.2 狀態(tài)預(yù)測估計(jì)的修正 53
2.4.3 *優(yōu)增益陣 54
2.4.4 誤差的無偏性及誤差方差陣 55
2.4.5 離散系統(tǒng)Kalman*優(yōu)預(yù)測基本方程 56
2.5 Kalman*優(yōu)平滑基本方程 57
2.5.1 固定區(qū)間*優(yōu)平滑 58
2.5.2 固定點(diǎn)*優(yōu)平滑 58
2.5.3 固定滯后*優(yōu)平滑 60
2.6 擴(kuò)展Kalman濾波 61
2.6.1 圍繞標(biāo)稱軌道線性化濾波方法 62
2.6.2 圍繞濾波值線性化濾波方法 65
2.7 本章小結(jié) 67
第3章 變速率非均勻采樣系統(tǒng)的Kalman濾波 68
3.1 引言 68
3.2 問題描述 68
3.3 非均勻采樣系統(tǒng)的Kalman濾波算法 70
3.4 算法性能分析 78
3.5 仿真實(shí)例 80
3.6 本章小結(jié) 83
第4章 多尺度Kalman濾波及基于多尺度測量預(yù)處理的數(shù)據(jù)融合 84
4.1 引言 84
4.2 小波分析概述 85
4.2.1 小波變換的定義與基本性質(zhì) 85
4.2.2 多尺度分析 88
4.2.3 Mallat算法 92
4.3 多尺度Kalman濾波 96
4.4 基于多尺度測量預(yù)處理的數(shù)據(jù)融合 100
4.4.1 系統(tǒng)描述 100
4.4.2 信號(hào)的多尺度表示 101
4.4.3 基于小波變換的多尺度測量預(yù)處理 102
4.4.4 基于多傳感器多尺度測量預(yù)處理的信號(hào)去噪方法 103
4.5 仿真實(shí)例 104
4.6 本章小結(jié) 107
第5章 基于線性系統(tǒng)的多速率傳感器數(shù)據(jù)融合估計(jì) 108
5.1 引言 108
5.2 問題描述 108
5.3 線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的多速率多傳感器數(shù)據(jù)融合估計(jì) 110
5.3.1 基于狀態(tài)分塊的融合估計(jì)算法 110
5.3.2 兩種分布式數(shù)據(jù)融合狀態(tài)估計(jì)算法 114
5.4 仿真實(shí)例 121
5.5 本章小結(jié) 124
第6章 隨機(jī)丟包情況下多速率傳感器魯棒融合估計(jì) 125
6.1 引言 125
6.2 問題描述 125
6.3 基于不完全觀測數(shù)據(jù)的多速率傳感器融合估計(jì)算法 126
6.3.1 模型約簡 126
6.3.2 融合算法 130
6.4 仿真實(shí)例 131
6.5 本章小結(jié) 136
第7章 時(shí)不變線性系統(tǒng)的異步多速率傳感器數(shù)據(jù)融合估計(jì) 137
7.1 引言 137
7.2 問題描述 138
7.3 尺度遞歸融合估計(jì)算法 139
7.3.1 多尺度狀態(tài)空間模型 139
7.3.2 尺度遞歸狀態(tài)融合估計(jì)算法 141
7.4 基于混合式結(jié)構(gòu)的融合估計(jì)算法 150
7.5 兩種分布式融合估計(jì)算法 155
7.5.1 遞歸朕邦分布式融合估計(jì) 156
7.5.2 有反饋分布式融合估計(jì) 160
7.6 仿真實(shí)例 164
7.6.1 尺度遞歸融合估計(jì)算法仿真 164
7.6.2 混合式融合估計(jì)算法仿真 168
7.6.3 分布式融合估計(jì)算法仿真 170
7.7 本章小結(jié) 175
第8章 時(shí)不變系統(tǒng)異步多速率間歇數(shù)據(jù)的魯棒融合估計(jì) 176
8.1 引言 176
8.2 問題描述 176
8.3 隨機(jī)丟包下的異步多速率傳感器數(shù)據(jù)融合算法 177
8.4 仿真實(shí)例 188
8.4.1 圓周運(yùn)動(dòng)的機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤 188
8.4.2 目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì) 192
8.5 本章小結(jié) 196
第9章 時(shí)變線性系統(tǒng)的異步多速率傳感器數(shù)據(jù)融合估計(jì) 197
9.1 引言 197
9.2 問題描述 197
9.3 基于速率歸一化和聯(lián)邦Kalman濾波的分布式融合估計(jì) 198
9.3.1 異步多速率系統(tǒng)的速率歸一化數(shù)學(xué)建模 199
9.3.2 基于聯(lián)邦Kalman濾波的數(shù)據(jù)融合估計(jì) 203
9.4 異步多速率數(shù)據(jù)的順序式融合估計(jì)-205
9.5 仿真實(shí)例 211
9.5.1 基于聯(lián)邦Kalman濾波的融合估計(jì)算法仿真 211
9.5.2 順序式融合估計(jì)算法仿真 217
9.6 本章小結(jié) 219
第10章 異步多速率傳感器線性系統(tǒng)的建模與容錯(cuò)融合估計(jì) 220
10.1 引言 220
10.2 問題描述 222
10.3 *優(yōu)狀態(tài)估計(jì)算法 223
10.3.1 異步多速率多傳感器系統(tǒng)建模 223
10.3.2 無故障情況下的數(shù)據(jù)融合估計(jì) 226
10.3.3 存在不可靠觀測情況T的狀態(tài)容錯(cuò)融合估計(jì)算法 229
10.4 狀態(tài)容錯(cuò)融合估計(jì)算法的性能分析 230
10.5 仿真實(shí)例 233
10.6 本章小結(jié) 241
第11章 相關(guān)噪聲環(huán)境下的多傳感器數(shù)據(jù)融合 243
11.1 引言 243
11.2 問題描述 243
11.3 *優(yōu)融合算法 244
11.3.1 *優(yōu)集中式融合 244
11.3.2 *優(yōu)順序式融合 244
11.3.3 *優(yōu)分布式融合 247
11.4 仿真實(shí)例 251
11.5 本章小結(jié) 255
第12章 相關(guān)噪聲環(huán)境下多速率傳感器融合估計(jì) 257
12.1 引言 257
12.2 問題描述 258
12.3 序貫式融合估計(jì)算法 259
12.4 分布式融合估計(jì)算法 267
12.5 仿真實(shí)例 274
12.5.1 序貫式融合估計(jì)算法仿真 274
12.5.2 分布式融合估計(jì)算法仿真 278
12.6 本章小結(jié) 282
第13章 噪聲統(tǒng)計(jì)特性未知情況下的多源信息融合估計(jì) 283
13.1 引言 283
13.2 相關(guān)多源信息融合估計(jì)算法簡述 283
13.2.1 廣義凸組合融合算法 283
13.2.2 基于集合論的松弛切比雪夫中心協(xié)方差交叉算法 286
13.2.3 基于信息論的快速協(xié)方差交叉算法 288
13.2.4 容錯(cuò)廣義凸組合融合算法 292
13.3 兩種改進(jìn)的多源信息融合估計(jì)算法 296
13.3.1 改進(jìn)的松弛切比雪夫協(xié)方差交叉融合算法 296
13.3.2 改進(jìn)的快速協(xié)方差交叉算法 298
13.4 仿真實(shí)例 299
13.4.1 Kalman濾波算法得到局部估計(jì)值 299
13.4.2 RCC-CI、IT-FCI，DCI仿真分析 300
13.4.3 FGCC、CI/CU仿真分析 305
13.4.4 改進(jìn)算法的仿真分析 308
13.5 本章小結(jié) 310
第14章 非線性系統(tǒng)異步多速率傳感器數(shù)據(jù)融合估計(jì) 312
14.1 引言 312
14.2 問題描述 313
14.3 狀態(tài)融合估計(jì)算法 314
14.3.1 基于SPKF方法估計(jì)非線性時(shí)變系統(tǒng)的狀態(tài) 315
14.3.2 基于STF方法估計(jì)非線性時(shí)變系統(tǒng)的狀態(tài) 320
14.3.3 非線性系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)新算法：SPSTF 324
14.4 仿真實(shí)例 331
14.5 本章小結(jié) 339
第15章 非線性系統(tǒng)異步多速率傳感器數(shù)據(jù)容錯(cuò)融合估計(jì) 340
15.1 引言 340
15.2 問題描述 341
15.3 異步多速率傳感器數(shù)據(jù)容錯(cuò)融合估計(jì)算法 342
15.4 仿真實(shí)例 348
15.5 本章小結(jié) 356
第16章 多傳感器*優(yōu)估計(jì)理論在導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用 357
16.1 引言 357
16.2 組合導(dǎo)航系統(tǒng)模型 357
16.3 多速率系統(tǒng)的魯棒Kalman濾波及在導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用 361
16.4 仿真實(shí)例 365
16.5 本章小結(jié) 367
參考文獻(xiàn) 368
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