最优估计理论及其在导航中应用PDF电子书下载

目录 1

第一章 绪论 1

§1-1 历史回顾 1

§1-2 最优估计概述 1

§1-3 最优估计理论的应用 2

第二章 数学基础知识 6

§2-1 向量与矩阵 6

§2-2 概率论和随机过程 20

§3-1 连续线性系统 42

第三章 线性动力学系统 42

§3-2 离散线性系统 49

§3-3 线性系统的能观性和能控性 52

§3-4 具有随机干扰的线性动力学系统 60

§3-5 几种常见的噪声模型 67

第四章 离散线性系统最优滤波与预预 72

§4-1 几种统计估计方法 72

§4-2 正交投影 84

§4-3 离散线性系统的最优滤波 86

§4-4 离散线性系统的最优预测 93

§4-5 离散线性系统最优滤波的补充问题 95

§5-1 高斯马尔可夫过程模型及其等效离散形式 104

第五章 连续线性系统的最优滤波与预测 104

§5-2 连续线性系统的最优滤波和预测 105

§5-3 利卡蒂矩阵微分方程的解 111

§5-4 连续线性系统的随机能控和能观测准则 117

§5-5 最优估计的误差分析和稳定性 119

§5-6 连续线性系统最优滤波方程的另一种推导方法 126

第六章 连续和离散线性系统的最优平滑 134

§6-1 连续线性系统的最优平滑 135

§6-2 离散线性系统的最优平滑 160

§7-1 滤波的发散现象 164

第七章 自适应滤波与非线性滤波 164

§7-2 自适应滤波 167

§7-3 非线性滤波 172

第八章 几种主要导航系统的基本原理 187

§8-1 推算船位法 187

§8-2 天文导航 192

§8-3 惯性导航 196

§8-4 无线电导航 205

第九章 最优估计理论在导航中的应用 221

§9-1 卡尔曼滤波器在推算船位／无线电导航组合导航系统中的应用 221

§9-2 卡尔曼滤波器在惯性导航系统中的应用 236

§9-3 卡尔曼滤波器在组合式惯性导航系统中的应用 247