第一章 混合式控制系统 1
1.1 混合式系统的结构图 2
1.2 计算机方程式 5
1.3 线性差分方程式 7
1.4 连续系统和纯粹离散系统在时域中的结构图 8
1.5 线性差分方程的解 11
1.6 Z-变换 14
1.7 Z-变换的性质 17
1.8 离散传递函数 19
2.1 线性连续环节的离散传递函数 21
第二章 离散数学模型及混合式系统的稳定性 21
2.2 包含反量化器回路的离散传递函数 26
2.3 串联环节的离散传递函数 29
2.4 确定离散传递函数的近似方法 32
2.5 离散闭环系统稳定性的研究 35
2.6 离散系统的根轨迹 38
第三章 离散系统中的过渡过程 45
3.1 Z-反变换 46
3.2 离散闭环系统希望的根分布 48
3.3 离散闭环系统校正环节的综合 52
3.4 实际数字计算机的离散传递函数 56
第四章 连续系统数字仿真的算子方法 59
4.1 离散的积分算子 59
4.2 离散积分算子的频率特性 67
4.3 定常线性系统数字仿真的算子方法 70
4.4 时变线性系统数字仿真的算子方法 76
4.5 离散形式的状态方程和基本解阵 78
第五章 研究时变系统的谱方法 82
5.1 二阶方程的积分 82
5.2 边界条件 87
5.3 任意阶方程的积分 90
5.4 应用谱方法的实例 101
第六章 能观性和能控性 106
6.1 系统的对角线化 106
6.2 规范型系统的能控性判据 111
6.3 普遍情况下的能控性判据 113
6.4 完全能控性的新判据 117
6.5 系统的完全能观性 121
第七章 最优滤波方程 127
7.1 线性有模空间中的正交原理 127
7.2 量测值线性组合形式的状态向量最优估计值 132
7.3 利用正交投影确定最优估计值 135
7.4 当有各种输入作用时最优滤波的算法 143
7.5 由离散最优滤波器得到连续的最优滤波器 145
7.6 隆白格滤波器和卡尔曼滤波器 151
7.7 综合最优滤波器的实例 155
7.8 采用更新序列进行均方滤波 159
第八章 验前数据不定情况下的卡尔曼滤波器 166
8.1 防止最优滤波器发散的方法 166
8.2 实际不发散滤波器的新算法 173
8.3 动态偏差的补偿 178
8.4 状态向量和偏差的估计 187
8.5 确定性运动向量和最优估计 198
第九章 线性系统的辨识 203
9.1 采用最小二乘法对线性系统的辨识 203
9.2 线性静态系统参数的辨识 208
9.3 采用最小二乘法辨识线性动态系统的参数 213
第十章 惯性导航系统 215
10.1 坐标系 215
10.2 加速度计的输出值 218
10.3 平衡工作状态下的自主式惯性系统原理图 222
10.4 惯性系统通用的误差方程 226
10.5 自由方位平台惯性系统的误差方程 233
10.6 惯性系统误差的结构图 235
10.7 量测元件误差的数学模型 237
10.8 具有卡尔曼滤波器的惯性系统原理图 240
第十一章 惯性系统误差的能观性 243
11.1 具有理想量测元件惯性系统的一个通道 243
11.2 具有不理想量测元件惯性系统的一个通道 246
11.3 具有不理想陀螺仪的惯性系统 248
附录I 标量信号的最优估计 251
I.1 最优非递推估计器(标量的维纳滤波器) 251
I.2 最优递推估计器(标量的卡尔曼滤波器) 254
I.3 最优递推预测器(标量的卡尔曼预测器) 260
Ⅱ.1 信号和量测数据的向量 263
附录Ⅱ 向量信号的最优估计 263
Ⅱ.2 向量的计算公式 265
Ⅱ.3 向量的卡尔曼滤波器 267
Ⅱ.4 向量的卡尔曼预测器 271
附录Ⅲ 卡尔曼滤波器的实例 273
Ⅲ.1 标量的卡尔曼滤波器 273
Ⅲ.2 向量的卡尔曼滤波器 274
Ⅲ.3 量测自由落体运动的卡尔曼滤波器 277
Ⅲ.4 用于跟踪雷达的卡尔曼滤波公式 283
参考文献 287