出版社:科学出版社
年代:2008
定价:100.0
本书全面系统地总结了作者在本领域取得的研究成果和国内外在本领域的最新研究进展,特别是作者在鲁棒滤波、多模型估计、多尺度估计以及包括目标跟踪、时滞估计等应用方面的研究成果。本书共有20章,内容分为三个部分。第一部分为基础理论介绍,主要涉及复杂动态系统的估计发展概述、经典的估计方法、Kalman滤波;第二部分为理论篇,主要涉及单一模型的自适应和鲁棒滤波、多模型估计、多尺度估计、非线性采样滤波四类估计理论与方法;第三部分为应用篇,主要以目标自动跟踪为应用背景,总结了估计理论在基于粒子滤波的检测跟踪一体化、基于图像增强的机动目标跟踪、基于地理信息的扩展对地跟踪等方面的应用。
前言
第1章绪论
1.1背景
1.2运动目标的估计
1.3运动目标估计的进展
1.4预备知识
1.5附注
参考文献
第2章概率统计及随机过程基础知识
2.1概述
2.2最小二乘估计
2.3多项式拟合
2.4参数估计的拟合优度与统计显著性
2.5极大似然估计和极大后验估计
2.6最小均方误差估计
2.7估计的性质
2.8本章小结
参考文献
第3章Kalman估计
3.1Kalman滤波
3.2Kalman平滑
3.3滤波的基本定理
3.4本章小结
参考文献
第4章单模型自适应估计
4.1引言
4.2模型方差自适应调节的估计器
4.3两级Kalman滤波器
4.4区间估计器
4.5Singer模型
4.6当前统计模型
4.7输入估计
4.8变维滤波
4.9强跟踪滤波器
4.10本章小结
参考文献
第5章具有广义未知干扰输入的随机系统鲁棒滤波
5.1引言
5.2具有GUDI的随机系统建模
5.3上界滤波器设计
5.4最小上界滤波器设计
5.5仿真分析
5.6本章小结
参考文献
第6章一种用于具有未知噪声线性系统的自适应Kalman滤波器
6.1引言
6.2问题描述
6.3自适应Kalman滤波器的设计
6.4时滞和参数估计的计算机仿真
6.5本章小结
参考文献
第7章鲁棒IMM滤波
7.1引言
7.2算法推导
7.3时滞和参数的联合估计
7.4本章小结
参考文献
第8章Gauss近似非线性滤波
8.1EKF滤波
8.2UT变换
8.3UKF算法
8.4仿真实验
8.5本章小结
参考文献
第9章粒子滤波器
9.1引言
9.2基本思想
9.3PF实现
9.4仿真分析
9.5本章小结
参考文献
第10章IMM算法
10.1引言
10.2IMM算法
10.3IMM算法参数分析
10.4IMM算法过渡过程仿真分析
10.5IMM算法的收敛性
10.6多模型估计与贝叶斯因果网
10.7本章小结
参考文献
第11章自适应IMM算法
11.1引言
11.2SIMM算法
11.3具有参数的AIMM算法
11.4两级IMM算法
11.5本章小结
参考文献
第12章混合估计平滑
12.1引言
12.2固定区间平滑算法
12.3一步固定滞后平滑算法
12.4基于状态扩维的任意步固定滞后平滑算法
12.5两种同定滞后平滑算法仿真比较
12.6本章小结
参考文献
第13章基于一般紧支撑小波的动态多尺度系统(DMS)集中式最优估计
13.1引言
13.2离散DMS一般紧支撑小波实现
13.3离散定常DMS的一般紧支撑小波实现形式
13.4系统的随机可控性
13.5系统的随机可测性
13.6Kalman滤波系统的稳定性
13.7基于一般紧支撑小波的集中式最优估计算法仿真
13.8本章小结
参考文献
第14章基于Haar小波的DMS序贯式最优估计
14.1引言
14.2序贯式Kalman滤波
14.3基于Haar小波的DMS序贯式估计
14.4基于Haar小波的序贯式最优估计算法仿真
14.5本章小结
参考文献
第15章基于PF的检测跟踪一体化技术
15.1引言
15.2算法推导
15.3序列图像运动目标的检测和跟踪
15.4算法性能分析
15.5本章小结
参考文献
第16章基于图像增强的机动目标跟踪
16.1引言
16.2基于图像增强的IMM估计
16.3模式观测一步滞后的IMM方法
16.4仿真分析
16.5本章小结
参考文献
第17章基于地理信息的扩展对地跟踪
17.1引言
17.2利用地理信息的EGTT
17.3基于EGTT的EMTV
17.4基于EGTT的C-IMMMTV算法
17.5本章小结
参考文献
附录A线性代数与线性系统简要回顾
附录B概率论与随机过程的简单回顾
附录C假设检验与统计推断的简单回顾
附录D第5章定理证明
附录E第6章定理证明
本书较为系统地总结了国内外在本领域的最新研究进展,特别是作者在多模型估计、多尺度估计、非线性估计以及目标跟踪、时滞估计等应用方面的研究成果。 本书内容分为三个部分。第一部分为基础理论介绍,主要涉及复杂动态系统的估计发展概述、经典的估计方法等;第二部分为理论篇,主要涉及单模型的自适应和鲁棒滤波等;第三部分为应用篇,主要以目标自动跟踪为应用背景,总结了估计理论在基于粒子滤波的检测跟踪一体化、基于图像增强的机动目标跟踪、基于地理信息的扩展对地跟踪等方面的应用。 估计理论是自动控制、信号处理等学科的基础,在航空航天等工程领域有着广泛的应用。本书从自适应与鲁棒滤波、多模型估计、多尺度估计、非线性采样滤波等方面介绍了估计理论的部分进展,特别是作者在该领域近十年的理论研究成果,以及在非合作目标跟踪的重要应用。 本书可供从事最优估计、复杂系统建模、信息处理论及应用领域的研究生和科研人员参考阅读,对从事控制理论研究、系统设计、开发和应用的工程技术人员也具有一定的参考价值。
金鸿章, 韦琦, 郭健, 著
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罗朝俊, 孙建桥, 编
(美) 沃菲尔德 (Warfield,J.N.) , 著
黄杰, 刘康志, (日) 太田快人, 编著
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(美) 艾伦·B.唐尼 (Allen B.Downey) , 著