第一章 随机模型 1
1.1 引言 1
1.2 移动平均过程(MA模型) 3
1.3 自回归过程(AR模型) 10
1.4 ARMA及ARMAX模型 14
1.5 状态空间模型 22
参考文献 33
第二章 估计理论 35
2.1 均方估计 35
2.2 极大似然估计 52
2.3 克拉美-罗界 58
2.4 递推估计 62
2.5 维纳滤波 69
参考文献 86
第三章 滤波理论 88
3.1 引言 88
3.2 线性估计的几何意义 89
3.3 线性递推估计 100
3.4 卡尔曼滤波器 107
3.5 卡尔曼滤波应用举例 116
3.6 状态空间模型的新息表示 122
参考文献 132
4.1 引言 134
第四章 系统辨识 134
4.2 点估计理论 135
4.3 系统模型 139
4.4 静态系统的参数估计 143
4.5 动态系统的参数估计 169
4.6 离线辨识算法 180
4.7 在线参数估计算法 186
4.8 相关干扰引起的偏倚 195
4.9 ARMAX模型的参数递推估计 198
参考文献 223
5.1 概述 225
第五章 随机系统的控制 225
5.2 最小方差控制 229
5.3 参考模型控制和极点配置控制 237
5.4 随机最优控制 243
参考文献 272
第六章 自适应控制 273
6.1 概述 273
6.2 自校正控制系统的设计原则 277
6.3 最小方差自校正控制器 279
6.4 极点配置自校正控制器 290
6.5 谨慎控制器 292
6.6 自校正控制系统的特殊问题 297
参考文献 309