第1章 绪论 1
1.1引言 1
1.2多传感器最优信息融合Kalman滤波 2
1.2.1集中式融合与分布式融合方法 2
1.2.2状态融合与观测融合方法 3
1.3不确定系统鲁棒Kalman滤波 4
1.3.1系统的不确定性 4
1.3.2噪声方差不确定性 5
1.3.3模型参数不确定性 6
1.3.4系统观测不确定性 7
1.3.5鲁棒性 8
1.4鲁棒Kalman滤波方法 9
1.4.1 Riccati方程方法 10
1.4.2线性矩阵不等式（LMI）方法 10
1.4.3极大极小鲁棒滤波方法 11
1.4.4最优鲁棒滤波方法 12
1.4.5协方差交叉（CI）融合鲁棒Kalman滤波方法 13
1.5鲁棒Kalman滤波研究现状 14
1.5.1仅含不确定噪声方差系统鲁棒Kalman滤波 14
1.5.2仅含范数有界不确定参数系统鲁棒Kalman滤波 14
1.5.3仅含乘性噪声系统鲁棒Kalman滤波 15
1.5.4混合不确定网络化系统最优鲁棒Kalman滤波 15
1.5.5混合不确定网络化系统极大极小鲁棒融合Kalman滤波 16
1.6极大极小鲁棒融合估计理论及应用、方法论、主要贡献和创新 17
1.6.1本书最新研究成果 17
1.6.2主要贡献和创新 20
1.7面临的挑战性问题 21
参考文献 22
第2章 最优估计方法 33
2.1 WLS估计方法 33
2.2 LUMV估计方法 35
2.3 LMV估计方法——正交投影方法，新息分析方法 37
2.4最优加权状态融合估计方法 42
2.4.1按矩阵加权最优状态融合估计方法 43
2.4.2按标量加权最优状态融合估计方法 46
2.4.3按对角阵加权最优状态融合估计方法 48
2.5最优加权观测融合估计方法 49
2.5.1加权观测融合数据压缩准则 49
2.5.2加权观测融合算法 50
2.5.3加权观测融合算法的全局最优性 52
参考文献 52
第3章 最优Kalman滤波 54
3.1引言 54
3.2状态空间模型与ARMA模型 55
3.2.1状态空间模型与Kalman滤波问题 55
3.2.2 ARMA模型与状态空间模型的关系 62
3.3最优Kalman滤波 66
3.3.1 Kalman滤波器和预报器 67
3.3.2 Kalman平滑器 71
3.3.3信息滤波器 72
3.4 Kalman滤波的稳定性 74
3.5稳态Kalman滤波 79
3.5.1稳态Kalman估值器 80
3.5.2稳态Kalman滤波的收敛性 82
3.6白噪声估值器 86
3.7相关噪声系统时变和稳态Kalman滤波和白噪声反卷积 88
参考文献 95
第4章 鲁棒融合Kalman滤波新方法和关键技术 98
4.1基于Lyapunov方程方法的极大极小鲁棒融合Kalman滤波方法 98
4.1.1鲁棒局部稳态Kalman预报器 100
4.1.2鲁棒加权状态融合稳态Kalman预报器 101
4.1.3仿真应用例子 104
4.2改进的协方差交叉（CI）融合鲁棒Kalman滤波方法 106
4.2.1协方差椭圆及其性质 106
4.2.2 CI融合估计的几何原理 111
4.2.3 CI融合算法推导 112
4.2.4最优参数ω的选择 113
4.2.5 CI融合器的鲁棒性 113
4.2.6批处理协方差交叉（BCI）融合鲁棒估值器 116
4.2.7改进的CI融合鲁棒Kalman估值器 118
4.2.8序贯协方差交叉（SCI）融合鲁棒估值器 122
4.2.9改进的SCI融合鲁棒Kalman估值器 126
4.2.10仿真应用例子 128
4.2.11并行协方差交叉（PCI）和改进的PCI融合鲁棒估值器 130
4.3基于虚拟噪声技术和广义Lyapunov方程的极大极小鲁棒Kalman滤波方法 134
4.3.1带不确定噪声方差和乘性噪声系统鲁棒融合稳态Kalman预报器 135
4.3.2带不确定噪声方差和丢失观测系统鲁棒稳态Kalman预报器 137
4.3.3带不确定噪声方差和丢包系统鲁棒稳态Kalman预报器 138
4.3.4带不确定噪声方差和随机观测滞后系统鲁棒稳态Kalman预报器 141
4.3.5带不确定噪声方差、随机观测滞后和丢失观测系统鲁棒稳态Kalman预报器 142
4.4混合不确定网络化系统极大极小鲁棒Kalman滤波的关键技术 146
参考文献 149
第5章 不确定系统改进的CI融合鲁棒Kalman估值器 153
5.1引言 153
5.2带丢失观测和不确定噪声方差系统改进的CI融合鲁棒稳态Kalman滤波器 155
5.2.1鲁棒局部稳态Kalman滤波器 155
5.2.2改进的CI融合鲁棒稳态Kalman滤波器 158
5.3带乘性噪声和不确定噪声方差系统改进的CI融合鲁棒稳态Kalman预报器 160
5.3.1鲁棒局部稳态Kalman预报器 160
5.3.2改进的CI融合鲁棒稳态Kalman预报器 162
5.4带不确定方差线性相关白噪声系统改进的CI融合鲁棒稳态Kalman估值器 164
5.4.1鲁棒局部稳态Kalman预报器 164
5.4.2鲁棒局部稳态Kalman滤波器和平滑器 165
5.4.3改进的CI融合鲁棒稳态Kalman估值器 166
5.5仿真例子 168
5.6本章小结 174
参考文献 175
第6章 带混合不确定性网络化系统加权状态融合鲁棒Kalman估值器 178
6.1引言 178
6.2鲁棒局部时变Kalman预报器 179
6.3鲁棒局部时变Kalman滤波器和平滑器 184
6.4加权状态融合鲁棒时变Kalman估值器 185
6.5局部和融合鲁棒稳态Kalman估值器及收敛性分析 190
6.6仿真应用例子 192
6.7本章小结 197
参考文献 198
第7章 不确定多模型系统加权状态融合鲁棒Kalman估值器 200
7.1引言 200
7.2多模型系统加权状态融合鲁棒Kalman估值器 200
7.2.1鲁棒局部时变Kalman预报器 201
7.2.2鲁棒局部时变Kalman滤波器和平滑器 203
7.2.3公共状态的加权状态融合鲁棒时变Kalman估值器 205
7.2.4精度分析 209
7.2.5局部和融合鲁棒稳态Kalman估值器及收敛性分析 209
7.3带乘性噪声多模型系统鲁棒加权状态融合器 211
7.3.1鲁棒局部时变Kalman预报器 211
7.3.2鲁棒局部时变Kalman滤波器和平滑器 217
7.3.3公共状态的加权状态融合鲁棒时变Kalman估值器 219
7.3.4精度分析 225
7.3.5局部和融合鲁棒稳态Kalman估值器及收敛性分析 225
7.4仿真应用例子 228
7.5本章小结 235
参考文献 235
第8章 带乘性噪声和丢包的混合不确定网络化系统鲁棒Kalman滤波 237
8.1引言 237
8.2带状态和噪声相依乘性噪声系统鲁棒Kalman估值器 238
8.2.1基于虚拟噪声方法的模型转换 240
8.2.2鲁棒时变Kalman估值器 242
8.2.3鲁棒时变Kalman估值器的收敛性分析 247
8.2.4保精度鲁棒稳态Kalman估值器 250
8.2.5鲁棒Kalman估值器的两个仿真应用例子 255
8.3带乘性噪声和丢包的混合不确定网络化系统鲁棒Kalman估值器 259
8.3.1模型转换 261
8.3.2鲁棒时变Kalman预报器 266
8.3.3鲁棒时变Kalman滤波器和平滑器 270
8.3.4鲁棒稳态Kalman估值器 272
8.4混合不确定网络化系统鲁棒加权状态融合器 275
8.4.1模型转换 277
8.4.2鲁棒局部时变Kalman估值器 284
8.4.3四种鲁棒加权状态融合时变Kalman估值器 291
8.4.4鲁棒局部和融合时变估值器的精度分析 300
8.4.5鲁棒时变估值器的收敛性分析 301
8.5仿真应用例子 303
8.6本章小结 320
参考文献 321
第9章 带乘性噪声和丢失观测的混合不确定网络化系统鲁棒融合器 326
9.1引言 326
9.2混合不确定系统鲁棒集中式和加权观测融合预报器 327
9.2.1基于虚拟噪声方法的模型转换 329
9.2.2集中式和加权融合观测方程 330
9.2.3鲁棒集中式和加权观测融合时变Kalman预报器 331
9.2.4鲁棒集中式和加权观测融合时变Kalman预报器的复杂性分析 335
9.2.5鲁棒集中式和加权观测融合时变Kalman预报器的收敛性分析 336
9.3带相关噪声的混合不确定系统集中式和加权观测融合鲁棒Kalman估值器 339
9.3.1基于虚拟噪声方法的模型转换 341
9.3.2集中式和加权融合观测方程 342
9.3.3鲁棒集中式和加权观测融合时变Kalman估值器 343
9.3.4鲁棒集中式和加权观测融合时变Kalman估值器的等价性 348
9.3.5鲁棒集中式和加权观测融合Kalman估值器的复杂性分析 349
9.3.6鲁棒集中式和加权观测融合时变Kalman估值器的收敛性分析 350
9.3.7鲁棒融合Kalman滤波器与鲁棒加权最小二乘滤波器的比较 353
9.4带丢包的混合不确定多传感器系统鲁棒融合估值器 355
9.4.1鲁棒加权状态融合Kalman估值器 357
9.4.2集中式融合鲁棒时变Kalman估值器 361
9.5仿真应用例子 366
9.6本章小结 379
参考文献 379
第10章 混合不确定系统鲁棒融合白噪声反卷积 383
10.1引言 383
10.2不确定噪声方差系统鲁棒加权融合稳态白噪声反卷积 384
10.2.1鲁棒局部稳态Kalman预报器 385
10.2.2鲁棒局部稳态白噪声反卷积平滑器 386
10.2.3鲁棒加权融合白噪声反卷积平滑器 387
10.2.4鲁棒集中式和加权观测融合稳态白噪声反卷积平滑器及它们的等价性 390
10.2.5精度分析 395
10.3混合不确定网络化系统集中式和加权观测融合鲁棒白噪声反卷积 396
10.3.1基于虚拟噪声方法的模型转换 397
10.3.2集中式和加权融合观测方程 399
10.3.3鲁棒集中式和加权观测融合时变白噪声反卷积估值器 401
10.3.4鲁棒融合时变白噪声反卷积估值器的复杂性分析 406
10.3.5鲁棒融合时变白噪声反卷积估值器的收敛性分析 407
10.4仿真应用例子 410
10.5本章小结 420
参考文献 420
第11章 混合不确定网络化系统保性能鲁棒融合稳态Kalman滤波 424
11.1引言 424
11.2丢失观测系统保性能鲁棒加权观测融合器 425
11.2.1第一类保性能鲁棒加权观测融合稳态Kalman一步预报器 428
11.2.2第二类保性能鲁棒加权观测融合稳态Kalman一步预报器 433
11.2.3保性能鲁棒加权观测融合稳态Kalman多步预报器 434
11.2.4保性能鲁棒加权观测融合稳态Kalman滤波器和平滑器 436
11.3丢失观测系统保性能鲁棒集中式融合器 439
11.3.1第一类保性能鲁棒集中式融合稳态Kalman一步预报器 439
11.3.2第二类保性能鲁棒集中式融合稳态Kalman一步预报器 442
11.3.3保性能鲁棒集中式融合稳态Kalman多步预报器 443
11.4带乘性噪声、有色观测噪声系统保性能鲁棒加权融合器 445
11.4.1鲁棒局部稳态Kalman预报器 447
11.4.2第一类保性能鲁棒矩阵加权融合稳态Kalman预报器 448
11.4.3第二类保性能鲁棒矩阵加权融合稳态Kalman预报器 453
11.5仿真应用例子 454
11.6本章小结 469
参考文献 470