离散估计导论PDF电子书下载

第一章 绪论 1

1-1 估计与估计对象 1

1-2 估计质量评价 1

1-3 估计方法名称、符号，应用准则与条件 4

第一篇 变量估计 7

第二章 确定变量估计 7

2-1 最小二乘估计?l m 7

2-2 最优加权最小二乘估计?l a w 12

2-3 非线性最小二乘估计 19

2-4 最大似然估计?m l 22

2-5 最小二乘拟合 30

2-6 有约束最小二乘估计 36

第三章 随机变量估计 39

3-1 贝叶斯估计原理 39

3-2 最大后验估计?m a p 41

3-3 最小方差估计?m v 45

3-4 线性最小方差估计?l m v 52

3-5 最小均方误差估计?l m ?? 58

3-6 变量估计方法总结 61

第二篇 维纳滤波 71

第四章 离散维纳滤波 71

4-1 平稳随机序列维纳滤波 71

4-2 维纳滤波器权系数的递推算法 76

4-3 莱文森预测滤波算法 79

4-4 非平稳随机序列维纳滤波 82

4-5 广义维纳滤波 88

4-6 连续时间维纳滤波 96

4-7 IIR型离散时间维纳滤波器 101

第五章 自适应维纳滤波 103

5-1 自适应维纳滤波原理 103

5-2 最速下降算法 104

5-3 威特罗(Widrow)算法 110

5-4 自适应维纳滤波的应用 113

5-5 自适应波束形成器 121

第三篇 卡尔曼滤波 127

第六章 恒增益递归滤波器与信号模型 127

6-1 标量恒增益递归滤波器 127

6-2 a-β滤波器 131

6-3 a-β-γ滤波器 137

6-4 信号状态变量模型 139

6-5 信号模型的可观测性与可控制性 141

第七章 离散卡尔曼滤波 155

7-1 离散卡尔曼滤波 155

7-2 高斯分布条件下的卡尔曼滤波 164

7-3 卡尔曼滤波与线性最小方差估计 168

7-4 卡尔曼滤波与最优加权最小二乘估计 169

7-5 卡尔曼滤波解的存在条件 172

7-6 卡尔曼滤波器的稳定性 175

7-7 卡尔曼滤波器中的新息与增益 181

7-8 定常信号模型恒增益滤波器的稳定性 183

第八章 卡尔曼滤波的推广 186

8-1 降低滤波计算量的方法 186

8-2 有色噪声模型的滤波 190

8-3 非线性模型的滤波 194

8-4 卡尔曼平滑简述 199

8-5 连续时间模型的离散化 200

8-6 连续时间卡尔曼滤波 206

第九章 卡尔曼滤波的应用 213

9-1 应用卡尔曼滤波时应注意的问题 213

9-2 在航行管理雷达中的应用 214

9-3 在被动声纳中的应用 223

9-4 在鱼雷航迹测量中的应用 231

9-5 在最优控制中的应用 236

9-6 在AR谱估计中的应用 237

第十章 自适应卡尔曼滤波 243

10-1 模型发散及其抑制方法 243

10-2 机动量的检测与估计 248

10-3 最优稳态增益的估计 252

10-4 噪声统计量的差分法估计 254

10-5 机动量X2分布检验与方差匹配 260

10-6 噪声统计量与信号状态的交替估计 261

10-7 信号状态与模型参数的联合估计 266

10-8 数值发散及其抑制方法 272

第四篇 谱估计 276

第十一章 线性功率谱估计 279

11-1 相关函数法 279

11-2 周期图法 281

11-3 谱估值的平滑 283

第十二章 非线性功率谱估计 289

12-1 最大熵谱估计 289

12-2 预测误差滤波器(PEF) 292

12-3 自回归模型法与最大熵谱分析法的等价 293

12-4 计算最大熵谱(或AR谱)的几种方法 295

12-5 PEF(或AR模型)阶数的确定 307

12-6 自回归滑动平均(ARMA)谱估计 308

12-7 最小交叉熵谱估计方法 314

12-8 最大似然谱估计 318

附录A 施瓦兹不等式 323

附录B 欠定方程组的最小范数解 324

附录C 矩阵导数 325

附录D 五个常用的矩阵等式 332

参考文献 334