引言 1
第一章 预备知识 7
1 矩阵运算概要 7
2 状态变量法 25
3 概率与随机过程简介 54
第二章 有限记忆数字处理 73
1 有限记忆处理时的均方差 74
2 平滑预测 80
3 平滑预测及微分 91
4 相关噪声的数字滤波 94
5 级联简单平均式平滑方法 99
第三章 递推式数字处理——常增益滤波 107
1 递推式滤波 107
2 常增益α-β法递推滤波 117
3 等效传递函数 121
4 稳定性分析 122
5 极点分布与暂态特性 124
6 频率特性 130
7 滤波器噪声特性 134
8 稳态方差及暂态平方差 138
9 α、β参数的选择 141
10 自适应变带宽 147
11 α-β-γ法 152
第四章 不变量嵌入方法用于测速解模糊 162
1 问题的提出 162
2 不变量嵌入方程的导出 163
3 不变量嵌入技术用于测速解模糊 166
第五章 线性无偏递推式滤波（卡尔曼滤波） 173
1 独立测量的最佳组合 173
2 线性系统的运动参量 177
3 线性滤波的误差 178
4 方差最小的权矩阵（增益矩阵） 183
5 递推运算及其流程图 185
6 举例运算 187
7 卡尔曼滤波基本方程的另一形式 192
8 卡尔曼滤波对计算的要求 197
9 相关噪声（有色噪声）条件下的滤波 199
10 卡尔曼滤波的发散现象 204
11 最佳递推滤波中偏置量的处理 214
12 统计模型不准时的卡尔曼滤波 227
13 连续系统的卡尔曼-布西滤波 236
14 连续-离散的卡尔曼滤波 243
第六章 卡尔曼滤波算法在战术雷达中的应用 246
1 战术目标的运动模型 246
2 多项式动力学目标的卡尔曼滤波跟踪器 255
3 机动目标最佳跟踪的性能估计 263
4 几种战术目标跟踪器的比较选择 275
5 距离及多普勒的交连 285
6 跟踪滤波中的坐标变换 288
7 多站联测时的卡尔曼滤波算法 300
8 卡尔曼滤波用于测速解模糊 307
第七章 数字数据处理与跟踪伺服系统 317
1 引言 317
2 数据提供与跟踪指向分开的跟踪系统 319
3 用数字计算机处理和控制的角跟踪系统 321
4 坐标系 324
5 坐标系的旋转 327
6 目标视线方向余弦矩阵的合成 332
7 误差量的坐标变换 334
8 方向余弦矩阵的获得 336
9 开环滤波、开闭环复合控制系统 340
10 火控系统总体数字化 348
第八章 交接与互联 350
1 多站跟迹数据的交接 351
2 边扫边跟时的目标互联 363
附录Ⅰ 平方积分表 375
附录Ⅱ 协方差矩阵的变换 377
附录Ⅲ 角加速度公式推导 380
后记 382