动态系统最优估计（第2版） [Optimal Estimation of Dynamic Systems (Second Edition)] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[英] 克瑞斯迪斯（John L.Crassidis） 著，左斌，吴亮，李静 译

图书标签:

• 最优估计
• 动态系统
• 状态估计
• 滤波
• 控制理论
• 系统辨识
• 随机过程
• 贝叶斯估计
• 卡尔曼滤波
• 非线性系统

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118104554

版次：2

商品编码：11833796

包装：平装

外文名称：Optimal Estimation of Dynamic Systems (Second Edition)

开本：16开

出版时间：2016-01-01

用纸：胶版纸

页数：583

字数：735000

正文语

内容简介

　　本书对动态系统的参数估计问题进行了全面而深入的研究与介绍，覆盖了序贯状态估计、分批状态估计、最优控制与参数估计，直至参数估计方法在宇宙飞船姿态确定、GPS导航、定轨以及飞机跟踪飞行等方面的应用。适合不同层次的研究人员自学。

内页插图

目录

第1章 最小二乘估计
1．1 曲线拟合实例
1．2 线性分批估计
1．2．1 线性最小二乘
1．2．2 加权最小二乘
1．2．3 有约束的最小二乘
1．3 线性序贯估计
1．4 非线性最小二乘估计
1．5 基函数
1．6 深入研究
1．6．1 最小二乘中的矩阵分解
1．6．2 Kronecker分解和最小二乘
1．6．3 Levenberg-Marquardt方法
1．6．4 最小二乘的投影
1．7 本章 小结
练习题
参考文献

第2章 最小二乘方法中的概率理论
2．1 最小方差估计
2．1．1 无先验状态估计的估计问题
2．1．2 有先验状态估计的估计问题
2．2 无偏估计
2．3 Cramer。一Rao不等式
2．4 带约束最小二乘方差
2．5 最大似然估计
2．6 最大似然估计的属性
2．6．1 不变性原理
2．6．2 一致性估计
2．6．3 渐近高斯特性
2．6．4 渐近有效特性
2．7 贝叶斯估计
2．7．1 最大后验概率估计
2．7．2 最小风险估计
2．8 深入研究
2．8．1 加权矩阵的非唯一性
2．8．2 协方差误差的分析
2．8．3 岭估计
2．8．4 全最小二乘法
2．9 小结
练习题
参考文献

第3章 序贯状态估计
3．1 一阶滤波器实例
3．2 全阶估计器
3．2．1 离散时间估计器
3．3 离散时间卡尔曼滤波器
3．3．1 卡尔曼滤波器的推导
3．3．2 稳定性和Joseph's稳定形式
3．3．3 信息滤波和序贯处理
3．3．4 稳态卡尔曼滤波
3．3．5 与最小二乘估计的关系
3．3．6 相关的测量和过程噪声
3．3．7 Cramer-Rao下界
3．3．8 正交原则
3．4 连续时间卡尔曼滤波器
3．4．1 连续时间形式的卡尔曼滤波推导
3．4．2 从离散时间卡尔曼滤波的结果推导连续时间卡尔曼滤波
3．4．3 稳定性
3．4．4 稳态卡尔曼滤波
3．4．5 相关测量和过程噪声
3．5 连续一离散卡尔曼滤波器
3．6 扩展卡尔曼滤波器
3．7 无迹滤波
3．8 约束滤波
3．9 小结
练习题
参考文献

第4章 序贯状态估计的高阶命题
4．1 分解方法
4．1．1 平方根信息滤波器
4．1．2 U-D滤波
4．2 有色噪声卡尔曼滤波
4．3 卡尔曼滤波的一致性
4．4 Consider卡尔曼滤波
4．4．1 Consider更新方程
4．4．2 Consider传递方程
4．5 分散滤波
4．5．1 协方差交叉
4．6 自适应滤波
4．6．1 滤波器调整的分批处理
4．6．2 多模型自适应滤波
4．6．3 相互作用的多模型估计
4．7 集合卡尔曼滤波
4．8 非线性随机滤波理论
4．8．1 伊藤随机微分方程
4．8．2 伊藤公式
4．8．3 Fokker-Planck方程
4．8．4 Kushner方程
4．9 高斯和滤波
4．10 粒子滤波
4．10．1 最优重要度密度
4．10．2 Boostrap滤波器
4．10．3 Rao-Blackwellized粒子滤波
4．10．4 基于Racl-Blackwellized粒子滤波的导航
4．11 误差分析
4．12 鲁棒滤波
4．13 小结
练习题
参考文献

第5章 分批状态估计
5．1 固定区间平滑
5．1．1 离散时间公式推导
5．1．2 连续时间公式推导
5．1．3 非线性平滑
5．2 固定点平滑
5．2．1 离散时间公式推导
5．2．2 连续时间公式推导
5．3 固定滞后平滑
5．3．1 离散时间公式推导
5．3．2 连续时间公式推导
5．4 前沿主题
5．4．1 估计与控制的对偶性
5．4．2 新息过程
5．5 小结
练习题
参考文献

第6章 参数估计应用
6．1 姿态测定
6．1．1 向量测量模型
6．1．2 最大似然估计
6．1．3 最优四元数解
6．1．4 信息矩阵分析
6．2 全球定位系统导航
6．3 同时定位与地图创建
6．3．1 基于线性最小二乘的3D点云配准
6．4 定轨
6．5 飞机参数辨识
6．6 特征系统实现算法
6．7 小结
练习题
参考文献

第7章 动态系统估计应用
7．1 姿态估计
7．1．1 乘性四元数公式
7．1．2 离散时间的姿态估计
7．1．3 Murrell形式
7．1．4 Farrenkopf的稳态分析
7．2 GPS惯性组合导航
7．2．1 EKF在GPS!INS中的应用
7．3 轨道估计
7．4 飞机的目标跟踪
7．4．1 a一b滤波器
7．4．2 a一b一y滤波器
7．4．3 飞机参数估计
7．5 基于特征系统实现算法的平滑
7．6 小结
练习题
参考文献

第8章 最优化控制与估计理论
8．1 变分计算
8．2 具有微分方程约束的最优化
8．3 Pontryagin最优化控制的必要条件
8．4 离散时间控制
8．5 线性调节器问题
8．5．1 连续时间形式
8．5．2 离散时间形式
8．6 线性二次高斯控制器
8．6．1 连续时间形式
8．6．2 离散时间形式
8．7 环路传输恢复
8．8 航天器控制设计
8．9 小结
练习题
参考文献

附录A 动态系统回顾
附录B 矩阵性质
附录C 基本概率概念
附录D 参数最优化方法
附录E 计算机软件

前言/序言

现代控制理论前沿：智能决策与复杂系统建模 导言： 在当代工程科学与决策科学领域，如何从不完备、受噪声干扰的数据中提取出对系统状态最准确的理解，是实现高精度控制、有效预测与资源优化配置的核心挑战。本书聚焦于这一关键环节，旨在为读者提供一套全面、深入且具有工程实用性的现代估计理论框架，特别强调在复杂、非线性、高维系统背景下的信息融合与最优决策支持。本书的视野超越了传统的线性高斯假设，深入探索了应对现实世界不确定性的先进工具与技术。 第一部分：现代估计问题的理论基础与数学刻画 本书首先奠定了严谨的数学基础，这是理解和应用现代估计理论的前提。内容涵盖了随机过程理论的精要回顾，重点聚焦于马尔可夫过程、高斯过程以及鞅理论在系统建模中的应用。我们详细阐述了随机微分方程（SDEs）和随机差分方程（SDDEs）在描述连续时间和离散时间动态系统时的数学结构，强调了它们如何精确地刻画系统状态随时间的演化，并引入了噪声的真实特性（如白噪声、有色噪声）对估计性能的影响。 此外，本书系统性地梳理了信息论在估计问题中的角色，包括克拉美-劳（Cramér-Rao）界限作为最优估计器性能的理论极限。通过对信息熵、互信息以及相对熵的深入分析，读者将理解信息量如何直接决定我们从测量数据中可以提取出的有效信息量。这一部分为后续的估计器设计提供了不可或缺的理论参照系。 第二部分：线性系统最优估计：卡尔曼滤波及其扩展 本部分是全书的基石，详细阐述了在线性系统、高斯噪声假设下，实现最小均方误差（MMSE）估计的卡尔曼滤波（Kalman Filter, KF）。我们不仅推导了离散时间卡尔曼滤波器的递归公式，还深入分析了其结构和稳定性。重点讨论了： 1. 计算效率与数值稳定性： 分析了标准KF在实现过程中可能遇到的数值问题，并介绍了平方根卡尔曼滤波（SRKF）及其变体，以增强算法的鲁棒性。 2. 稳态性能分析： 探讨了卡尔曼滤波器的稳态收敛性，以及如何在系统参数变化时，通过设计固定增益滤波器来近似最优性能。 3. 平滑技术： 针对事后信息处理需求，详细介绍了Rauch-Tung-Striebel（RTS）平滑器，阐明了如何利用未来观测信息来优化历史状态估计的精度。 4. 延迟与多率系统： 探讨了传感器数据存在传输延迟或采样率不一致时，如何修正卡尔曼滤波器结构以保持估计的有效性。 第三部分：非线性系统的状态估计：高级滤波技术 现实世界中的大多数复杂系统本质上是非线性的。本部分聚焦于应对非线性系统状态估计的突破性方法。 首先，本书剖析了基于线性化方法的扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF）。对于EKF，我们详细讨论了雅可比矩阵的计算和选择对估计精度的敏感性。对于UKF，我们引入了Sigma点采样策略，并与传统的泰勒级数展开方法进行对比，凸显UKF在捕获非线性系统高阶矩信息上的优势。 随后，本书深入探讨了粒子滤波（Particle Filter, PF），作为一种完全基于蒙特卡洛方法的非参数估计技术。我们详细阐述了序列重要性采样（Sequential Importance Sampling, SIS）和序列重要性重采样（SIR）算法的构建过程，讨论了“贫化问题”（Degeneracy Problem）及其解决方案，如最小重要性函数（Minimum Variance Importance Function）的构建。此外，本书还介绍了基于概率密度函数的扩散建模技术，为处理多模态非线性系统提供了强大的工具。 第四部分：估计与系统辨识的融合 本部分将估计理论与系统辨识（System Identification）紧密结合，关注如何利用实时或批处理的测量数据来辨识未知的系统参数或模型的结构。 1. 最大似然估计（MLE）原理： 阐述了基于残差平方和最小化的MLE方法，并展示了在特定假设下，MLE估计器如何渐近收敛于最优MMSE估计器。 2. 递阶辨识与自适应滤波： 探讨了在线参数估计问题，特别是最小二乘法（Least Squares）的递推形式及其在自适应滤波中的应用。重点讨论了引入遗忘因子（Forgetting Factor）以应对时变参数的算法设计。 3. 模型不确定性与鲁棒估计： 面对模型结构误差或外部干扰的不可预测性，本书引入了$H_infty$滤波的概念，旨在设计出对模型误差具有一定鲁棒性的估计器，确保系统在性能下降最小的范围内运行。 第五部分：先进应用与计算实现 本书的最后一部分面向实际工程应用，探讨了当代估计技术在复杂工程系统中的部署。 1. 多传感器信息融合架构： 详细分析了集中式、分布式和混合式传感器融合架构的优缺点。特别是对分布式卡尔曼滤波器的设计和收敛性进行了深入探讨，为大规模分布式传感网络的估计问题提供了解决方案。 2. 计算资源受限环境下的实时实现： 讨论了在嵌入式系统或FPGA平台上实现复杂估计算法（如UKF和PF）时的计算优化策略，包括定点运算的考量和算法的简化。 3. 贝叶斯优化与决策集成： 简要介绍了估计结果如何反哺到决策制定过程，例如在强化学习的探索与利用阶段，高精度状态估计对策略优化的关键作用。 总结： 本书为读者提供了一个从基础理论到前沿算法的完整知识体系，旨在培养读者在面对高动态、强耦合、信息不完整等复杂系统时，能够自主设计、实现并评估最优估计解决方案的能力。其详尽的数学推导和对工程实践的深刻洞察，使其成为控制工程、航天航空、机器人学、金融工程及信号处理领域研究人员和高级工程师的必备参考书。

评分☆☆☆☆☆

对于我来说，《动态系统最优估计（第2版）》更像是一本“兵器谱”。我在数据融合领域工作，经常需要将来自不同传感器的数据进行整合，以获得对某一场景更全面、更准确的理解。而动态系统的最优估计，恰恰是实现高精度数据融合的关键技术之一。这本书的书名就直接点出了核心。我之前阅读过一些零散的资料，对卡尔曼滤波有一些初步的认识，但总觉得不够系统和深入。我希望这本书能够提供一个完整、严谨的理论框架，解释为什么卡尔曼滤波能够做到“最优”，以及在各种不同条件下，它的局限性和改进方案。同时，我也很想了解书中对于非线性系统估计的论述，因为很多实际应用场景都涉及非线性动态。我期待这本书能够提供清晰的数学推导，并且解释清楚每一个公式背后的物理意义和工程含义。如果书中能包含一些图示，生动地展示算法的运行过程，那就更好了。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校的博士生，研究方向是自主导航系统。在设计和优化机器人的定位与定向模块时，对状态估计的需求可以说是至关重要。我在文献中多次看到《动态系统最优估计》这本书，也了解到它在学术界和工业界都有着极高的声誉。第二版的推出，让我更加确信这是我需要深入研读的一本书。我非常看重理论的严谨性和数学的深度。我希望这本书能够详细阐述最优估计的理论基础，例如最小均方误差估计、最大似然估计等，并且深入讲解卡尔曼滤波及其变种，如扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）等，详细分析它们的优缺点以及适用场景。此外，对于我而言，关于传感器融合以及在有噪声和模型不确定性情况下进行状态估计的章节也尤为重要。我期待书中能够提供清晰的数学推导过程，并且包含一些理论证明，让我能够深刻理解算法的原理。

评分☆☆☆☆☆

我是在一次行业研讨会上偶然听一位资深工程师提起这本书的，他说这是他们团队在处理复杂目标跟踪问题时必不可少的参考书。当时我就记下了书名，并立刻去网上搜寻。我对“最优估计”这个概念一直很着迷，因为现实世界的测量总是伴随着噪声和不确定性，如何在这种情况下尽可能地逼近系统的真实状态，是一个既有挑战性又充满吸引力的问题。《动态系统最优估计（第2版）》的出版，尤其是第二版，说明了该领域的发展和这本书的生命力。我特别关注书的更新内容，希望它能包含一些最新的研究成果和技术进展。虽然我不是一个数学背景非常深厚的读者，但我相信这本书既然被誉为经典，一定有其独特的讲解方式。我希望它能够以一种循序渐进的方式，将复杂的概念分解开来，让非专业背景的读者也能逐步领会。我更期待的是，书中能够给出一些高质量的伪代码或者算法实现，这样我可以尝试在自己的模拟环境中进行验证。

评分☆☆☆☆☆

这本书我大概是半年前入手的，当时正在找一些关于信号处理和控制理论的进阶资料，尤其对如何从不完美的测量数据中提取出系统真实状态的数学方法很感兴趣。《动态系统最优估计（第2版）》这个书名一下就吸引了我。虽然我不是这个领域的科班出身，但平时接触一些工程项目，深知准确估计系统状态的重要性。书的封面设计朴素大方，第一眼就给人一种严谨、专业的印象。翻开书页，目录就显得非常充实，从基础的概率论和随机过程，到卡尔曼滤波及其各种变种，再到非线性系统估计的各种方法，几乎涵盖了动态系统估计的方方面面。特别是看到里面有关于粒子滤波和隐马尔可夫模型的章节，我更是觉得这本书简直是为我量身定做的。虽然我还没有深入到每一个细节，但初步的浏览就让我感受到其内容的深度和广度。我最期待的是，希望书中能够提供一些具体的工程应用案例，这样我不仅能理解理论，还能将学到的知识运用到实际工作中去。

评分☆☆☆☆☆

这本书是我在一次偶然的机会下，通过一个在线技术论坛的推荐列表发现的。当时论坛里正在讨论如何提高无人机在复杂环境下的导航精度，其中就提到了“动态系统最优估计”这一概念。我当时对这个概念知之甚少，但从讨论的热烈程度来看，它肯定是一个非常核心且实用的技术。我喜欢从一本权威的书籍开始学习，因为这样能够避免走弯路。《动态系统最优估计（第2版）》给我一种“厚积薄发”的感觉，一本经过时间检验、不断更新的书籍，必定蕴含着深刻的知识。我尤其对外观和内在的匹配度比较看重，希望这本书在保持其专业性的同时，也具备一定的可读性。我期待它能从最基础的概率概念讲起，逐步深入到卡尔曼滤波等高级估计方法，并且能够用清晰易懂的语言解释那些复杂的数学公式。如果书中能提供一些实际的例子，比如在机器人、航空航天或者自动驾驶领域的应用，那就更能激发我的学习兴趣了。

评分☆☆☆☆☆

差评，书又脏又破，还有几页都皱了，看着就不爽

评分☆☆☆☆☆

重温学习。

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好.........

评分☆☆☆☆☆

好.........

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权威著作

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质量内容都很不错，值得拥有。

评分☆☆☆☆☆

书很不错，就是包装，太旧

评分☆☆☆☆☆

好书，买了两本

评分☆☆☆☆☆

书很不错，就是包装，太旧