卡尔曼滤波及其实时应用PDF电子书下载

第1章 预备知识 1

1.1矩阵和行列式初步 1

1.2概率论初步 6

1.3最小二乘初步 12

练习 14

第2章 卡尔曼滤波：简单推导 16

2.1模型 16

2.2最优准则 17

2.3预测-校正公式 19

2.4卡尔曼滤波过程 22

练习 23

第3章 正交投影和卡尔曼滤波 27

3.1最优估计的正交性 27

3.2新息序列 29

3.3最小方差估计 31

3.4卡尔曼滤波方程 31

3.5实时跟踪 36

练习 38

第4章 系统噪声和量测噪声相关的卡尔曼滤波 42

4.1仿射模型 42

4.2最优估计算子 44

4.3额外数据对最优估计的影响 45

4.4卡尔曼滤波方程推导 47

4.5实时应用 52

4.6线性确定/随机系统 54

练习 55

第5章 有色噪声环境下的卡尔曼滤波 58

5.1处理思路 58

5.2误差估计 59

5.3卡尔曼滤波过程 61

5.4系统白噪声 63

5.5实时应用 64

练习 66

第6章 极限（稳态）卡尔曼滤波 68

6.1处理思路 69

6.2主要结论 70

6.3几何收敛 77

6.4实时应用 81

练习 82

第7章 序贯算法和平方根算法 84

7.1序贯算法 84

7.2平方根算法 88

7.3实时应用算法 91

练习 91

第8章 扩展卡尔曼滤波和系统辨识 93

8.1扩展卡尔曼滤波 93

8.2卫星轨道估计 96

8.3自适应系统辨识 97

8.4一个常值参数辨识的例子 100

8.5改进的扩展卡尔曼滤波 102

8.6时变参数辨识 107

练习 111

第9章 滤波方程解耦 113

9.1解耦公式 113

9.2实时跟踪 115

9.3α-β3-γ跟踪器 117

9.4一个例子 120

练习 121

第10章 区间系统的卡尔曼滤波 124

10.1区间数学 125

10.1.1区间及其特性 125

10.1.2区间运算 126

10.1.3有理区间函数 129

10.1.4区间期望和方差 130

10.2区间卡尔曼滤波 132

10.2.1区间卡尔曼滤波方案 133

10.2.2次优区间卡尔曼滤波 134

10.2.3目标跟踪的例子 135

10.3加权平均区间卡尔曼滤波 137

练习 138

第11章 小波卡尔曼滤波 141

11.1小波初步 141

11.1.1小波基础 142

11.1.2离散小波变换和滤波器组 143

11.2信号估计和分解 145

11.2.1随机信号的估计和分解 146

11.2.2一个随机游走的例子 149

练习 151

第12章 传感器网络的分布式估计 152

12.1背景 152

12.2问题描述 153

12.3算法收敛性 156

12.4仿真算例 160

练习 161

第13章 附录 162

13.1卡尔曼平滑器 162

13.2α-β-γ-θ跟踪器 164

13.3自适应卡尔曼滤波 166

13.4自适应卡尔曼滤波在维纳滤波中的应用 167

13.5卡尔曼-布希滤波 168

13.6随机最优控制 169

13.7平方根滤波及其脉动阵列实现 170

参考文献 173

练习答案和提示 178

索引 201