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非高斯強非線性系統濾波器設計理論及其應用 版權信息
- ISBN：9787030749901
- 條形碼：9787030749901 ; 978-7-03-074990-1
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
非高斯強非線性系統濾波器設計理論及其應用 本書特色
本書是針對現以線性Kalman 濾波器為主流的濾波方法，因不能適應于廣泛存在的非線性非高斯系統，而限制了它的廣泛應用
非高斯強非線性系統濾波器設計理論及其應用 內容簡介
本書是針對現以線性Kalman濾波器為主流的濾波方法，因不能適應于廣泛存在的非線性非高斯系統，而了它的廣泛應用；后期發展起來的擴展Kalman濾波器（EKF）、無跡Kalman濾波器（UKF）、容積Kalman濾波器（CKF）等，雖然具有處理非線性系統的能力，但由于對非線性系統僅有不到二階的非線性逼近能力，它們在遇到強非線性系統時，常因對其逼近能力的不足，引入較大的模型近似誤差，造成濾波器性能的下降，并且會隨著系統模型非線性程度增加，導致濾波性能不斷地下降，甚至會造成濾波器估計結果的發散。為此，本書通過將一般強非線性系統分為四種典型類型，以期全
非高斯強非線性系統濾波器設計理論及其應用 目錄
目錄前言第1章 緒論 11.1 選題背景與意義 11.2 研究內容及章節安排 4參考文獻 6第2章 系統狀態*優估計的基本概念 112.1 估計 112.2 估計準則和*優估計 112.3 估計方法 122.4 *小方差估計 132.5 極大似然估計 162.6 極大后驗估計 192.7 線性*小方差估計 202.8 *小二乘估計 242.9 加權*小二乘估計 262.10 本章小結 27參考文獻 27第3章 濾波問題與線性系統Kalman濾波器設計 283.1 引言 283.2 濾波問題的提出 293.2.1 Kalman濾波問題的提法 293.2.2 連續系統的離散化過程 303.2.3 離散系統Kalman濾波問題的分類 323.3 預備知識 333.4 線性高斯系統狀態估計的Kalman濾波器設計 333.4.1 基于正交性原理的線性Kalman濾波器設計 343.4.2 誤差協方差及*優增益陣的幾種變形計算公式 373.4.3 基于轉移概率的線性Kalman濾波器設計 38參考文獻 39第4章 高斯噪聲系統狀態估計的Kalman濾波設計 414.1 非線性高斯系統狀態估計的擴展Kalman濾波器設計 414.1.1 非線性系統模型 414.1.2 圍繞標稱軌道線性化濾波方法 424.1.3 圍繞濾波值線性化的濾波方法 454.1.4 非線性系統狀態估計的擴展Kalman濾波器性能分析 484.2 非線性高斯系統狀態估計的無跡Kalman濾波器設計 494.2.1 非線性系統描述 504.2.2 無跡Kalman濾波器的建立 514.2.3 無跡Kalman濾波器的性能分析 534.3 非線性高斯系統狀態估計的容積Kalman濾波器設計 554.3.1 非線性系統描述 554.3.2 容積Kalman濾波的建立 564.3.3 UKF與CKF運算復雜度的比較 574.3.4 雙層容積Kalman濾波器設計 584.3.5 仿真實驗 624.3.6 本節小結 644.4 非線性高斯系統狀態估計的強跟蹤Kalman濾波器設計 654.4.1 強跟蹤濾波器的引入 654.4.2 一種帶次優漸消因子的擴展Kalman濾波器 684.4.3 一種帶多重次優漸消因子的擴展Kalman濾波器 734.4.4 STF與EKF的性能比較分析 77參考文獻 80第5章 非高斯噪聲系統狀態估計的Kalman濾波器設計 815.1 線性有色噪聲系統狀態估計的Kalman濾波器設計 815.1.1 系統噪聲或觀測噪聲是有色噪聲的Kalman濾波 815.1.2 控制系統附加噪聲是有色噪聲，觀測系統附加噪聲是白噪聲 825.1.3 控制系統附加噪聲是白噪聲，觀測系統附加噪聲是有色噪聲 825.1.4 控制系統和觀測系統的附加噪聲均為有色噪聲 845.2 一般系統噪聲密度函數下狀態估計的粒子濾波器設計 845.2.1 非線性系統描述 855.2.2 粒子濾波 875.3 非線性非高斯系統狀態估計的特征函數濾波器設計 915.3.1 基于特征函數的多維觀測器濾波方法 925.3.2 仿真實驗 965.3.3 非線性系統中基于特征函數的濾波方法 1045.3.4 濾波方法的設計 1085.3.5 仿真實驗 1095.3.6 本節小結 1195.4 線性系統噪聲有限采樣下狀態估計的*大相關熵濾波器設計 1195.4.1 *大熵原理 1205.4.2 經典Kalman濾波器 1225.4.3 基于*大相關熵準則的Kalman濾波器設計 1235.4.4 基于采樣樣本均值估計器的濾波器設計 1245.4.5 仿真實驗 1295.4.6 本節小結 131參考文獻 131第6章 一類可加型非線性動態系統狀態估計的高階Kalman濾波器設計 1336.1 引言 1336.2 預備知識 1346.3 可加型強非線性動態系統描述 1356.4 可加型強非線性動態系統的偽線性化表示 1366.4.1 非線性狀態模型的偽線性化表示 1376.4.2 強非線性測量函數的偽線性化表示 1386.5 基于擴維空間非線性系統的線性化表示 1396.5.1 基于擴維狀態空間非線性狀態模型的線性化表示 1396.5.2 基于擴維空間非線性測量模型的線性化表示 1406.6 基于高階擴維空間的Kalman濾波器設計 1416.6.1 高階擴維狀態的線性系統描述 1416.6.2 高階擴維狀態估計的Kalman濾波器設計 1416.7 數值仿真驗證 1446.7.1 案例一 1446.7.2 案例二 1456.8 本章小結 147參考文獻 148第7章 一類可乘型強非線性系統的逐步線性化Kalman濾波器設計 1507.1 引言 1507.2 問題描述 1507.3 強非線性動態系統的線性化描述 1517.3.1 狀態模型的線性化表示建模 1517.3.2 測量模型的線性化表示建模 1527.4 隱變量與所有變量間的線性耦合建模 1537.5 強非線性系統的逐級線性化濾波器設計 1547.5.1 隱變量 的逐級線性Kalman濾波器設計 1547.5.2 狀態變量 的線性Kalman濾波器設計 1577.6 近似誤差分析 1597.6.1 EKF誤差分析 1597.6.2 隱變量 的近似誤差分析 1607.6.3 狀態變量 的近似誤差分析 1617.7 仿真驗證 1617.7.1 案例一 1617.7.2 案例二 1637.8 本章小結 165參考文獻 165第8章 一類加性與乘性混合型強非線性動態系統的高階Kalman濾波器設計 1668.1 引言 1668.2 問題描述 1668.3 強非線性動態模型的線性化表示 1678.3.1 狀態模型和測量模型的加性偽線性化表示 1678.3.2 狀態模型和測量模型的乘性線性化表示 1688.4 隱變量建模 1708.5 非線性濾波器設計 1718.5.1 隱變量 的濾波器設計 1718.5.2 狀態變量 的濾波器設計 1748.6 仿真驗證 1778.6.1 案例一 1778.6.2 案例二 1798.6.3 案例三 1808.7 本章小結 182參考文獻 183第9章 一般型強非線性動態系統的高階Kalman濾波器設計 1849.1 引言 1849.2 問題描述 1849.3 狀態模型的線性化表示 1859.3.1 狀態模型的高階泰勒級數展開 1859.3.2 狀態模型的偽線性表示 1879.3.3 隱變量建模 1879.3.4 狀態模型的線性化表示 1899.4 非線性動態測量模型的線性化表示 1909.4.1 非線性測量模型的高階泰勒級數展開 1909.4.2 非線性測量模型的偽線性表示 1919.4.3 非線性測量模型的線性化描述 1919.5 基于狀態擴維線性化的高階擴展Kalman濾波器設計 1929.5.1 集中式高階Kalman濾波器設計 1929.5.2 序貫式高階擴展Kalman濾波器設計 1939.6 性能分析 1979.6.1 狀態擴維空間下線性化模型的線性分析 1979.6.2 截斷誤差分析 1989.7 仿真驗證 1999.7.1 案例一 1999.7.2 案例二 2009.8 本章小結 203第10章 鋰電池SOC估計的高階Kalman濾波方法 20410.1 引言 20410.2 鋰電池充放電動態過程建模 20510.3 電池SOC估計的高階項擴維建模 20810.3.1 隱變量引入擴維建模 20810.3.2 針對鋰電池擴維建模 20910.4 結果分析 21210.5 本章小結 215參考文獻 215第11章 超越非線性輸入輸出系統參數在線辨識方法 21711.1 引言 21711.2 系統描述 21711.3 非線性輸入輸出系統的狀態與觀測動態特性建模 21811.4 非線性輸入輸出系統基于EKF的參數辨識方法 21911.5 系統參數辨識基于高階Kalman濾波方法 22011.5.1 隱變量引入與新動態系統描述 22011.5.2 設計求解 的內遞歸Kalman濾波器 22211.5.3 求取系統參數變量 的估計值和估計誤差協方差矩陣 22711.6 求取系統復合參數變量 的估計值和估計誤差協方差矩陣 22711.7 仿真實驗 23211.7.1 仿真一 23211.7.2 仿真二 23411.7.3 仿真三 23611.8 本章小結 238參考文獻 238
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