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內容簡介

　　《魯棒融閤卡爾曼濾波理論及應用》係統地介紹由作者提齣的帶不確定噪聲方差和不確定模型參數的多傳感器係統魯棒信息融閤Kalman濾波理論，並給齣瞭在目標跟蹤係統中的仿真應用。《魯棒融閤卡爾曼濾波理論及應用》內容包括局部、集中式與分布式融閤、狀態融閤與觀測融閤、加權融閤、協方差交叉融閤魯棒Kalman濾波，方法包括作者提齣的極大極小魯棒Kalman濾波方法、虛擬噪聲補償技術、魯棒性分析的Lyapunov方程方法、改進的協方差交叉融閤魯棒Kalman濾波方法、魯棒精度概念和魯棒精度分析方法及魯棒Kalman濾波的收斂性分析方法。

目錄

第1章 緒論
1.1最優信息融閤Kalman濾波
1.2不確定係統魯棒信息融閤Kalman濾波
參考文獻
第2章 最優和魯棒估計方法
2.1WLS估計方法
2.2LUMV估計方法
2.3LMV估計方法——正交投影方法
2.4最優加權狀態融閤估計方法
2.4.1按矩陣加權最優狀態融閤估計方法
2.4.2按標量加權最優狀態融閤估計方法
2.4.3按對角陣加權最優狀態融閤估計方法
2.5最優加權觀測融閤估計方法
2.5.1加權觀測融閤數據壓縮準則
2.5.2兩種加權觀測融閤算法
2.5.3平均加權觀測融閤算法
2.5.4加權觀測融閤算法的全局最優性
2.6一種極大極小魯棒估計方法
2.7用虛擬噪聲補償模型誤差魯棒估計方法
2.7.1帶不確定模型參數和噪聲方差係統魯棒Kalman濾波方法
2.7.2帶乘性噪聲和不確定噪聲方差係統魯棒Kalman濾波方法
2.7.3帶丟失觀測和不確定噪聲方差係統魯棒Kalman濾波方法
2.7.4帶丟包和不確定噪聲方差係統魯棒Kalman濾波方法
2.7.5帶隨機參數陣和不確定噪聲方差係統魯棒Kalman濾波方法
2.8協方差交叉（CI）融閤估計方法
2.8.1協方差橢圓及其性質
2.8.2CI融閤估計的幾何原理
2.8.3CI融閤算法推導
2.8.4最優參數w的選擇
2.8.5CI融閤估值器的魯棒性
2.8.6改進的CI融閤估值器
2.8.7多傳感器係統CI融閤估計
2.8.8CI融閤估值與局部和三種加權融閤估值精度比較
參考文獻
第3章 最優Kalman濾波
3.1引言
3.2狀態空間模型與ARMA模型
3.2.1狀態空間模型與Kalman濾波問題
3.2.2ARMA模型與狀態空間模型的關係
3.3最優Kalman濾波
3.3.1Kalman濾波器和預報器
3.3.2Kalman平滑器
3.3.3信息濾波器
3.4Kalman濾波的穩定性
3.5穩態Kalman濾波
3.5.1穩態Kalman估值器
3.5.2穩態Kalman濾波的收斂性
3.6白噪聲估值器
3.7相關噪聲時變係統最優Kalman濾波和白噪聲估值器
3.7.1最優Kalman濾波器和預報器
3.7.2超前N步最優Kalman預報器
3.7.3最優Kalman平滑器
3.7.4最優白噪聲估值器
3.8相關噪聲定常係統穩態Kalman濾波和白噪聲估值器
參考文獻
第4章 最優融閤Kalman濾波
4.1引言
4.2全局最優集中式和去集中式融閤Kalman濾波器
4.2.1集中式融閤Kalman濾波器
4.2.2全局最優去集中式融閤Kalman濾波器
4.2.3帶相關噪聲集中式融閤Kalman濾波器
4.2.4帶相關噪聲集中式融閤穩態Kalman濾波器
4.3全局最優加權觀測融閤Kalman濾波
4.3.1加權觀測融閤Kalman濾波算法1
4.3.2加權觀測融閤Kalman濾波算法2
4.3.3兩種加權觀測融閤算法的全局最優性
4.3.4兩種加權觀測融閤穩態Kalman濾波算法
4.4帶相關噪聲加權觀測融閤Kalman濾波
4.4.1輸入噪聲與觀測噪聲去相關處理
4.4.2兩種加權觀測融閤Kalman濾波算法
4.4.3兩種加權觀測融閤算法的全局最優性
4.4.4兩種加權觀測融閤穩態Kalman濾波算法
4.5加權觀測融閤白噪聲反捲積估值器
4.5.1加權觀測融閤時變白噪聲反捲積估值器
4.5.2加權觀測融閤穩態白噪聲反捲積估值器
4.6最優加權狀態融閤Kalman濾波和白噪聲反捲積
4.6.1局部最優Kalman濾波器和預報器及互協方差陣Lyapunov方程
4.6.2局部多步Kalman預報器及互協方差陣
4.6.3局部最優Kalman平滑器及互協方差陣
4.6.4三種最優加權狀態融閤Kalman估值器
4.6.5最優加權融閤白噪聲反捲積估值器
4.7最優加權狀態融閤穩態Kalman濾波和白噪聲反捲積
4.8帶不同局部模型時變係統最優融閤Kalman估值器
4.8.1問題提齣——一個啓發性的目標跟蹤係統例子
4.8.2帶不同局部模型時變係統局部最優Kalman估值器
4.8.3帶不同局部模型時變係統最優融閤Kalman估值器
4.9帶不同局部模型定常係統最優融閤穩態Kalman估值器
4.10帶不同局部模型最優融閤白噪聲反捲積估值器
4.10.1一個啓發性例子——帶不同局部模型的白噪聲反捲積融閤估計問題
4.10.2帶不同局部模型時變係統最優白噪聲反捲積融閤器
4.10.3帶不同局部模型定常係統穩態最優白噪聲反捲積融閤器
參考文獻
第5章 不確定係統魯棒融閤Kalman濾波
5.1引言
5.2不確定噪聲方差係統魯棒加權融閤時變和穩態Kalman濾波器
5.2.1局部魯棒時變Kalman濾波器
5.2.2魯棒加權融閤時變Kalman濾波器
5.2.3魯棒精度分析
5.2.4魯棒局部和融閤穩態Kalman濾波器
5.2.5仿真例子
5.3不確定噪聲方差係統魯棒加權融閤時變和穩態Kalman預報器
5.3.1局部魯棒時變Kalman預報器
5.3.2魯棒加權融閤時變Kalman預報器
5.3.3魯棒精度分析
5.3.4魯棒局部和融閤穩態Kalman預報器
5.3.5魯棒性檢驗方法和保守性小的噪聲方差上界的選擇
5.3.6仿真例子
5.4不確定噪聲方差係統魯棒加權融閤時變和穩態Kalman平滑器
5.4.1局部魯棒時變Kalman平滑器
5.4.2加權融閤魯棒時變Kalman平滑器
5.4.3魯棒精度分析
5.4.4魯棒局部和加權融閤穩態Kalman平滑器
5.4.5仿真例子
5.5不確定噪聲方差係統魯棒加權融閤穩態Kalman濾波器
5.5.1局部魯棒穩態Kalman濾波器
5.5.2加權融閤魯棒穩態Kalman濾波器
5.5.3魯棒精度分析
5.5.4仿真例子
5.6不確定噪聲方差係統魯棒加權融閤穩態Kalman平滑器
5.6.1局部魯棒穩態Kalman平滑器
5.6.2加權融閤魯棒穩態Kalman平滑器
5.6.3加權觀測融閤魯棒穩態Kalman平滑器
5.6.4仿真例子
5.7帶不確定公共乾擾噪聲係統集中式融閤魯棒Kalman濾波器
5.7.1魯棒集中式融閤時變Kalman濾波器
5.7.2魯棒局部和集中式融閤穩態Kalman濾波器
5.7.3魯棒精度分析
5.7.4仿真例子
5.8帶不確定公共乾擾噪聲係統加權觀測融閤魯棒Kalman預報器
5.8.1魯棒加權觀測融閤時變Kalman預報器
5.8.2魯棒局部和融閤穩態Kalman預報器
5.8.3魯棒精度分析
5.8.4仿真例子
5.9序貫協方差交叉融閤魯棒時變和穩態Kalman濾波器
5.9.1局部魯棒時變Kalman濾波器
5.9.2批處理協方差交叉（BCI）融閤魯棒時變Kalman濾波器
5.9.3SCI融閤魯棒時變Kalman濾波器
5.9.4魯棒精度分析
5.9.5魯棒局部和融閤穩態Kalman濾波器
5.9.6關於序貫融閤次序的靈敏性分析
5.9.7仿真例子
5.10並行協方差交叉融閤魯棒穩態Kalman濾波器
5.10.1局部魯棒穩態Kalman濾波器
5.10.2PCI融閤魯棒穩態Kalman融閤器的結構
5.10.3PCI魯棒融閤器中兩傳感器CI魯棒融閤器的分布
5.10.4PCI和SCI魯棒融閤器的計算時間比較
5.10.5PCI融閤魯棒穩態Kalman濾波器的魯棒性和精度分析
5.11不確定模型參數係統魯棒CI融閤穩態Kalman濾波器
5.11.1局部魯棒穩態Kalman濾波器
5.11.2魯棒CI融閤穩態Kalman濾波器
5.11.3仿真例子
5.12不確定模型參數係統魯棒集中式融閤穩態Kalman預報器
5.12.1集中式融閤和局部魯棒穩態Kalman預報器
5.12.2仿真例子
5.13不確定模型參數和噪聲方差係統魯棒加權觀測融閤穩態Kalman濾波器
5.13.1加權觀測融閤和局部魯棒穩態Kalman濾波器
5.13.2加權觀測融閤魯棒穩態Kalman濾波器的魯棒性
5.13.3仿真例子
5.14不確定參數和噪聲方差係統魯棒加權觀測融閤穩態Kalman預報器
5.14.1加權觀測融閤魯棒穩態Kalman預報器
5.14.2集中式融閤魯棒穩態Kalman預報器
5.14.3仿真例子
5.15不確定參數和噪聲方差係統魯棒穩態Kalman濾波器
5.15.1保守穩態Kalman濾波器
5.15.2魯棒穩態Kalman濾波器
5.15.3仿真例子
5.16不確定參數和噪聲方差係統魯棒集中式融閤穩態Kalman濾波器
5.16.1魯棒融閤穩態Kalman濾波器
5.16.2仿真例子
5.17不確定噪聲方差係統保性能魯棒穩態Kalman預報器
5.17.1保性能魯棒融閤穩態Kalman預報器
5.17.2仿真例子
5.18不確定噪聲方差係統魯棒Kalman濾波理論的推廣應用問題
5.19小結
參考文獻
……
第6章 分簇傳感網絡係統魯棒融閤Kalman濾波器
第7章 魯棒融閤Kalman濾波理論創新與某些開放問題

前言/序言

魯棒融閤卡爾曼慮波理論及應用 下載 mobi epub pdf txt 電子書

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