卡尔曼滤波理论与实践(MATLAB版)(第4版)--聚文网

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内容简介

本书深入系统地介绍了卡尔曼滤波的基础理论和实践考虑，涉及卡尔曼滤波的核心技术基础以及在实现中遇到的实际问题。包括：实际问题的数学模型表示方法、作为系统设计参数函数估计子的性能分析、实现机械方程的数值稳定算法、计算需求的评估、结果有效性的检验、滤波器工作性能的监控等内容。本书以大量现实世界中的实际问题作为例子，特别是拓展了导航系统的应用范围，包括GPS、陀螺仪和加速度计的误差模型、惯性导航系统和高速公路交通管制系统等。本书还提供了MATLAB源程序和精心设计的习题。全书译文已根据作者于2015年提供的两个勘误表进行过更正。

第1章引言
1．1本章重点
1．2关于卡尔曼滤波
1．2．1第一个问题：什么是卡尔曼滤波器
1．2．2为什么被称为滤波器
1．2．3卡尔曼滤波的数学基础
1．2．4卡尔曼滤波的应用
1．3关于很优化估计方法
1．3．1很优估计理论的出现
1．3．2最小二乘方法
1．3．3不确定性的数学模型
1．3．4Wiener-Kolmogorov滤波器
1．3．5卡尔曼滤波器
1．3．6实现方法
1．3．7非线性近似
1．3．8真实非线性估计
1．3．9监视中的检测问题
1．4常用符号
1．4．1导数的"点"符号
1．4．2卡尔曼滤波器变量的标准符号
1．4．3数组维数的常用符号
1．5本章小结
习题
参考文献

第2章线性动态系统
2．1本章重点
2．1．1更大的示意图
2．1．2动态系统模型
2．1．3涵盖要点
2．2确定性动态系统模型
2．2．1微分方程表示的动态系统模型
2．2．2牛顿模型
2．2．3确定性系统的状态变量和状态方程
2．2．4连续时间和离散时间
2．2．5时变系统和时不变系统
2．3连续线性系统及其解
2．3．1线性动态系统的输入输出模型
2．3．2动态系数矩阵及输入耦合矩阵
2．3．3高阶导数的伴随形式
2．3．4输出和测量灵敏度矩阵
2．3．5差分方程和状态转移矩阵（STM）
2．3．6求解微分方程得到STM
2．3．7非齐次方程的解
2．3．8时不变系统的闭式解
2．3．9时变系统
2．4离散线性系统及其解
2．4．1离散线性系统
2．4．2时不变系统的离散时间解
2．5线性动态系统模型的可观测性
2．5．1如何确定动态系统模型是否可观测
2．5．2时不变系统的可观测性
2．5．3时不变线性系统的可控性
2．6本章小结
习题
参考文献
……

第3章概率与期望
第4章随机过程
第5章线性很优滤波器和预测器
第6章很优平滑器
第7章实现方法
第8章非线性近似
第9章实际考虑
第10章在导航中的应用

附录A软件

卡尔曼滤波理论与实践(MATLAB版)(第4版)

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