卡尔曼滤波理论与实践（MATLAB版）（第四版） [Kalman Filtering: Theory and Practice Using MATLAB] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Mohinder S. Grewal（莫欣德 S. 格雷沃），Angus P. Andre 著，刘郁林　陈绍荣　徐舜 译

图书标签:

• 卡尔曼滤波
• 状态估计
• MATLAB
• 信号处理
• 控制系统
• 导航
• 跟踪
• 滤波算法
• 优化
• 系统建模
• 第四版

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121315350

版次：4

商品编码：12155135

包装：平装

丛书名： 经典译丛·信息与通信技术

外文名称：Kalman Filtering: Theory and Practice Using MATLAB

开本：16开

出版时间：2017-08-01

用纸：胶版纸

页数：468###

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。

作者简介

　　Mohinder S. Grewal，博士，PE，美国（富勒顿市）加利福利亚州立大学工程与计算机科学学院电子工程教授。他从事惯性导航与控制领域的研究已有四十多年的丰富经验，研制的机械化产品目前已在商业和军用飞机、监视卫星、导弹和雷达系统、高速公路交通管制、全球卫星导航系统等领域取得广泛应用。

　　Angus P. Andrews，博士，毕业于麻省理工学院，在加州大学洛杉矶分校获数学博士学位。他在航天技术领域的研究具有50多年的职业生涯，刚开始在阿波罗登月计划中从事了十多年的导航分析工作，包括分析、设计、研发和测试惯性导航系统。他的发现包括：被称为未知地标跟踪的轨道导航方法、平方根滤波器的新解决方法和静电陀螺仪的轴承扭矩模型等。自2000年他从罗克韦尔科学中心作为资深科学家退休以后，一直担任传感器误差建模和分析方面的顾问和指导，并且发表有关领域的论文和著作。

目录

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关于最优化估计方法

1.3.1最优估计理论的出现

1.3.2最小二乘方法

1.3.3不确定性的数学模型

1.3.4Wiener�睰olmogorov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

3.1本章重点

3.2概率论基础

3.2.1测度论

3.2.2概率测度

3.2.3概率分布

3.2.4概率密度函数

3.2.5累积概率函数

3.3期望

3.3.1线性泛函

3.3.2期望算子

3.3.3概率分布的矩

3.4最小均方估计（LMSE）

3.4.1平方估计误差

3.4.2最小化

3.4.3最小均方估计误差

3.4.4均值和协方差： 需要记住的矩

3.4.5脱靶距离的其他测量方法

3.5变量变换

3.5.1线性变换

3.5.2利用解析函数的变换

3.5.3概率密度函数的变换

3.6统计中的矩阵迹

3.6.1协方差和均方幅度之间的关系

3.6.2线性泛函

3.6.3迹中的矩阵乘积互换

3.6.4卡方检验

3.6.5Schweppe似然比检测

3.6.6多假设检验

3.7本章小结

习题

参考文献

第4章随机过程

4.1本章重点

4.1.1涵盖要点

4.1.2未涉及的内容

4.2随机变量、 随机过程和随机序列

4.2.1历史背景

4.2.2定义

4.3统计特性

4.3.1独立同分布过程

4.3.2随机过程的均值

4.3.3时间相关和协方差

4.3.4不相关和正交随机过程

4.3.5严格平稳与广义平稳

4.3.6遍历随机过程

4.3.7马尔可夫过程和序列

4.3.8高斯随机过程

4.3.9模拟多变量高斯过程

4.3.10功率谱密度

4.4线性随机过程模型

4.4.1RP的随机微分方程

4.4.2随机序列（RS）的离散时间模型

4.4.3自回归过程和线性预测模型

4.5成型滤波器（SF）和状态增广

4.5.1相关过程噪声模型

4.5.2相关测量噪声模型

4.6均值和协方差传播

4.6.1均值传播

4.6.2协方差传播

4.6.3稳态解

4.6.4结果

4.7模型参数之间的关系

4.7.1连续模型和离散模型的参数

4.7.2Q(t)与Qk-1之间的关系

4.7.3R(t)和Rk之间的关系

4.8正交原理

4.8.1最小期望二次损失函数估计子

4.8.2正交原理

4.8.3正交的几何解释

4.9本章小结

4.9.1需要记忆的要点

4.9.2需要记忆的重要公式

习题

参考文献

第5章线性最优滤波器和预测器

5.1本章重点

5.1.1估计问题

5.1.2涵盖要点

5.2卡尔曼滤波器

5.2.1系统状态估计子的观测更新问题

5.2.2线性估计子

5.2.3求解卡尔曼增益

5.2.4利用高斯最大似然方法得到卡尔曼增益

5.2.5根据递归线性LMS估计子得到卡尔曼增益

5.2.6离散时间卡尔曼估计子的公式汇总

5.2.7将误差不相关的向量测量值视为标量

5.2.8利用协方差方程进行设计分析

5.3卡尔曼布西滤波器

5.4最优线性预测器

5.4.1预测作为滤波

5.4.2考虑丢失数据的影响

5.5相关噪声源

5.5.1设备噪声与测量噪声之间的相关

5.5.2时间相关测量值

5.6卡尔曼滤波器和维纳滤波器之间的关系

5.7二次损失函数

5.7.1估计误差的二次损失函数

5.7.2二次损失函数的期望值

5.7.3无偏估计与二次损失

5.8矩阵Riccati微分方程

5.8.1转化为线性方程

5.8.2时不变问题

5.8.3标量时不变问题

5.8.4标量时不变解的参数依赖性

5.8.5收敛问题

5.8.6代数Riccati方程的闭式解

5.8.7代数Riccati微分方程的Newton�睷aphson解

5.8.8MacFarlane�睵otter�睩ath特征结构方法

5.9离散时间矩阵Riccati方程

5.9.1矩阵分数传播的线性方程

5.9.2先验协方差的矩阵分数传播

5.9.3标量时不变情形的闭式解

5.9.4MacFarlane�睵otter�睩ath特征结构方法

5.10变换状态变量的模型方程

5.10.1状态变量的线性变换

5.10.2新的模型方程

5.11应用实例

5.12本章小结

5.12.1需要记忆的要点

5.12.2需要记忆的重要公式

习题

参考文献

第6章最优平滑器

6.1本章重点

6.1.1平滑和平滑器

6.1.2卡尔曼滤波、 预测、 插值和平滑

6.1.3平滑器的类型

6.1.4实现算法

6.1.5平滑器的应用

6.1.6与滤波相比的改善之处

6.2固定区间平滑

6.2.1连续时间性能分析

6.2.2三通道固定区间平滑

6.2.3Rauch�睺ung�睸triebel（RIS）两通道平滑器

6.3固定滞后平滑

6.3.1早期方法的稳定性问题

6.3.2性能分析

6.3.3Biswas�睲ahalanabis固定滞后平滑器（BMFLS）

6.4固定点平滑

6.4.1性能分析

6.4.2离散时间固定点平滑器

6.5本章小结

6.5.1平滑

6.5.2平滑对滤波性能的改善

6.5.3其他信息资源

习题

参考文献

第7章实现方法

7.1本章重点

7.1.1涵盖要点

7.1.2未涉及的内容

7.2计算机舍入操作

7.2.1单位舍入误差

7.2.2舍入对卡尔曼滤波器性能的影响

7.2.3数值误差分析中的术语

7.2.4病态卡尔曼滤波问题

7.3舍入误差对卡尔曼滤波器的影响

7.3.1量化舍入误差对卡尔曼滤波的影响

7.3.2卡尔曼滤波器的舍入误差传播

7.3.3滤波器发散举例

7.4“平方根”滤波的因式分解法

7.4.1背景

7.4.2Cholesky因子的类型

7.4.3矩阵因式分解方法概述

7.4.4Cholesky分解方法及其应用

7.4.5利用去相关实现卡尔曼滤波器

7.4.6初等矩阵的对称平方根

7.4.7三角化方法

7.5“平方根”滤波器和UD滤波器

7.5.1Carlson�睸chmidt“平方根”滤波

7.5.2Bierman�睺hornton UD滤波器

7.6sigmaRho滤波

7.6.1Sigma和Rho

7.6.2基本连续时间动态模型

7.6.3σi的缩放

7.6.4离散时间sigmaRho动态模型

7.6.5sigmaRho测量更新

7.6.6有效性

7.7其他实现方法

7.7.1早期的实现方法

7.7.2Morf�睰ailat联合观测更新/时间更新

7.7.3信息滤波

7.8本章小结

习题

参考文献

第8章非线性近似

8.1本章重点

8.1.1涵盖要点

8.1.2“非线性”的含义是什么

8.2仿射卡尔曼滤波器

8.2.1仿射模型

8.2.2非零均值噪声模型

8.2.3仿射滤波器实现

8.3非线性模型的线性近似

8.3.1Riccati微分方程的线性化

8.3.2利用数值偏导作为Φ的近似

8.3.3线性和扩展卡尔曼滤波器

8.3.4限制RMS线性化误差

8.3.5多局部线性化检测

8.4采样传播方法

8.4.1性能评估

8.4.2蒙特卡罗分析

8.4.3粒子滤波器

8.4.4西格马点（σ点）滤波器

8.5无味卡尔曼滤波器（UKF）

8.5.1无味变换（UT）

8.5.2UKF实现

8.5.3无味sigmaRho滤波

8.6真正的非线性估计

8.6.1Bene�屄瞬ㄆ�

8.6.2Richardson和Marsh的监视解决方法

8.7本章小结

8.7.1本章要点

8.7.2非线性近似的局限性

习题

参考文献

第9章实际考虑

9.1本章重点

9.1.1涵盖要点

9.2诊断统计量和启发式方法

9.2.1新息分析

9.2.2收敛和发散

9.2.3协方差分析

9.2.4检验不可预测的行为

9.2.5模型不当产生的影响

9.2.6协方差矩阵的分析和纠正

9.3预滤波和数据剔除方法

9.3.1预滤波

9.3.2数据剔除

9.4卡尔曼滤波器的稳定性

9.5次优滤波器和降阶滤波器

9.5.1次优滤波器

9.5.2次优滤波器的双状态评估

9.6Schmidt�睰alman滤波

9.6.1历史背景

9.6.2推导过程

9.6.3Schmidt�睰alman增益

9.6.4实现方程

9.6.5计算复杂度

9.7存储量、 吞吐量和字长需求

9.7.1字长问题

9.7.2存储需求

9.7.3吞吐量、 处理器速度和计算复杂度

9.7.4编程成本与运行成本

9.8降低计算需求的方法

9.8.1降低矩阵乘积的复杂度

9.8.2离线与在线计算需求

9.8.3增益调度

9.8.4时不变系统的稳态增益

9.9误差预算和灵敏度分析

9.9.1满足统计性能需求的设计问题

9.9.2误差预算

9.9.3误差灵敏度分析和预算

9.9.4通过蒙特卡罗分析进行预算确认

9.10最优测量选取策略

9.10.1测量选取问题

9.10.2边际优化

9.10.3最大边际效益的求解算法

9.10.4计算复杂度

9.11本章小结

习题

参考文献

第10章在导航中的应用

10.1本章重点

10.2导航概述

10.2.1导航问题

10.2.2惯性导航与卫星导航的发展历史

10.2.3GNSS导航

10.2.4GNSS/INS组合导航

10.2.5导航性能的度量

10.2.6在导航系统设计中的性能预测

10.2.7预测导航性能的动态仿真

10.3全球导航卫星系统（GNSS）

10.3.1历史背景

10.3.2卫星导航的工作原理

10.3.3GNSS的误差源

10.3.4GNSS导航误差建模

10.3.5性能评估

10.3.6导航解的质量

10.3.7

前言/序言

前言

本书目的是为读者提供了解和熟悉卡尔曼滤波理论及其应用的相关知识， 并且将现实世界中的许多实际问题作为例子。主要内容包括卡尔曼滤波的核心技术基础以及在实现方面的更多实际方法：如何用数学模型对问题进行描述、 如何分析作为系统设计参数函数估计子的性能、 如何用数值稳定的算法实现机械方程、 如何评估计算需求， 以及如何检验结果的有效性和监控滤波器在工作中的性能， 等等。上述问题都是卡尔曼滤波这一主题的重要特性， 它们在理论研究中常常被忽略， 而对于将卡尔曼滤波理论应用于实际问题则是非常必要的。

在第四版中， 新增加了一章对于卡尔曼滤波非常重要的有关概率分布特征的内容， 增加了两节内容以便更容易推导出卡尔曼增益， 增加了一节讨论新的sigmaRho滤波器的实现问题， 对卡尔曼滤波的非线性近似处理方法进行了更新， 拓展了在导航领域中的应用， 增加了关于卫星和惯性导航误差模型的许多推导过程和实现方法， 还增加了关于传感器融合的许多新例子。对于需要了解有关矩阵数学方面更多基础知识的读者， 我们为其准备了附录B， 可以在配套的Wiley网站(www.wiley.com/go/kalmanfiltering)上获得其PDF文件读者也可登录华信教育资源网(www.hxedu.com.cn）注册下载本书代码及附录B和附录C。采用本书作为教材的教师， 可联系te_service@phei.com.cn获取本书教辅资源——编者注。。

为了全面提高本教材的质量， 我们对习题进行了更新， 还采纳了许多读者、 评阅人、 同事和学生的有益校正和建议。

本书所有软件都以MATLAB方式提供， 这样读者可以使用其良好的绘图能力和编程界面， 并且与用来定义卡尔曼滤波及其应用的数学方程也很接近。MATLAB开发环境还集成了Simulink仿真环境， 用于对具体应用进行代码验证， 并且将代码编译为C语言， 以便适用于C编译器的许多微处理器应用。附录A是对Wiley网站上提供的MATLAB软件所给出的描述。这些软件在实际中是非常必要的， 因为如果不采用计算机进行实现， 卡尔曼滤波的用处就不会很大。对于学生而言， 通过观察卡尔曼滤波在实际中的行为来发现其如何工作则是更好的学习体验。

利用计算机来实现卡尔曼滤波方法， 可以说明有限字长算法的一些实际考虑， 并且说明为了保持结果的精度还需要采用其他算法。如果学生希望将其所学用于解决实际问题， 则了解卡尔曼滤波在哪些情况下可以运用、 在哪些情况下不能运用是很重要的， 他们还需要搞清楚这两者之间的差异。

本书是专门按照教材要求来组织的， 可以作为高年级本科生学习随机过程的入门教材， 也可以作为研究生一年级学习卡尔曼滤波理论和应用的教材。本书还适用于那些对这个重要领域不太熟悉而从事实际工作的工程科技人员自学或者回顾。第1章以简述卡尔曼滤波发展历史和应用的方式对该主题进行了简单介绍。第2章至第4章涵盖了线性系统、 概率、 随机过程和随机过程模型的重要基础知识。这些章节的内容可用于电子、 计算机和系统工程专业的高年级课程。

第5章介绍了线性最优滤波器和预测器， 给出了卡尔曼增益的推导过程和详细的应用举例。第6章综述性地介绍了基于卡尔曼滤波模型的最优平滑方法， 包括鲁棒性更好的一些实现方法。第7章介绍了保持数值精度的最新实现技术， 以及用于计算机实现的算法。

第8章主要讨论在非线性应用中的近似方法， 包括针对“拟线性”问题的“扩展”卡尔曼滤波器以及评估扩展卡尔曼滤波器是否足以解决这种问题的检验方法。对于那些没有通过拟线性检验的问题， 我们还给出了卡尔曼滤波的粒子滤波方法、 σ点方法以及“无迹”卡尔曼滤波器等实现方法。作为举例， 我们给出了这些技术在系统未知参数辨识中的应用。第9章在第7章介绍的数值方法基础上， 讨论了更加实际的实现和应用问题。这些问题包括存储量和吞吐量需求（及降低这些需求的方法）、 发散问题（及有效的解决方法）、 次优滤波和测量值选取的实际方法等。

为了说明如何研制卡尔曼滤波应用系统并对其进行评价， 在第10章中， 针对全球导航卫星系统（GNSS）接收机、 惯性导航系统（INS）以及将GNSS接收机与INS组合在一起的导航系统， 介绍了如何推导并实现不同卡尔曼滤波的构造方法。

第5章至第9章涵盖了研究生一年级学习卡尔曼滤波理论及应用的主要内容， 这些内容也可以作为数字估计理论和应用的基础教材。

全书内容组织可以通过如下章节关系图来说明， 其中指出了每章内容与其他各章内容之间的相互依赖关系。图中的箭头方向表示了推荐的学习顺序。用箭头将某个方框与其上面的其他方框相连， 表示上面方框中的内容是下面方框中主题的基础。虚线方框表示在Wiley配套网站上的相关知识。

Mohinder S.Grewal教授， 博士，PE加州州立大学富勒顿分校

Angus P. Andrews， 博士加州千橡市（Thousand Oaks）罗克韦尔科学中心， 高级科学家（已退休）致谢

作者对在本书核心材料准备过程中做出贡献的下列人员致以深深的感谢， 他们是：E. Richard Cohen, Thomas W. De Vries, Reverend Joseph Gaffney, Thomas L. Gunckel II, Dwayne Heckman, Robert A. Hubbs, Thomas Kailath, Rudolf E. Kalman, Alan J. Laub, Robert F. Nease, John C. Pinson, John M. Richardson, Jorma Rissanen, Gerald E. Runyon, Joseph Smith和Donald F. Wiberg。

我们还对下列人员对本书的评阅、修改和建议表示诚挚的感谢， 这些工作对提高本书第二版和第三版的质量具有很大帮助， 他们是：Dean Dang, Gordon Inverarity和Kenneth W. Fertig。

对于第四版而言， 我们衷心感谢Jeffrey Uhlmann和Simon Julier为第1章和第8章提供了新的素材， Andrey Podkorytov对Schmidt�睰alman滤波器进行了修正， Rudolf E. Kalman教授专门为第1章撰写了导语， 已故的Robert W. Bass（1930-2013）对第1章进行了修改， James Kain对第7章中部分内容进行了校对， John L. Weatherwax对习题集的解答做出了贡献， 以及Edward H. Martin为GNSS/INS组合导航的早期历史提供了有关资料。

最后， 我们还要特别感谢Sonja Grewal和Jeri Andrews在本书所有版本的写作过程中所给予的奉献、支持和理解， 并谨以此书献给她们。

——Mohinder S. Grewal, Augus P. Andrews

卡尔曼滤波理论与实践（MATLAB版）（第四版） 内容概要 本书深入探讨了卡尔曼滤波器的核心理论，并结合 MATLAB 语言提供了详实的实践指导，旨在帮助读者全面掌握这一强大的估计算法。本书第四版在前版基础上，进一步更新和扩展了内容，更加贴合当前工程实践的需求。 第一部分：理论基础 本书的理论部分首先从概率论和随机过程的基本概念入手，为理解卡尔曼滤波奠定坚实的基础。这包括： 概率论基础：涵盖了随机变量、概率分布（如高斯分布）、期望、方差、协方差等基本概念。理解这些概念是理解滤波器状态估计和不确定性表示的关键。 随机过程：介绍了离散时间随机过程、平稳过程、马尔可夫过程等概念。卡尔曼滤波器本质上是对一个马尔可夫过程进行状态估计，因此对这些概念的掌握至关重要。 线性系统理论：深入讲解了线性系统的时域和频域分析，包括状态空间表示、传递函数、稳定性等。卡尔曼滤波器在最基本的形式下是应用于线性系统的，理解线性系统的动力学是理解滤波器如何预测和更新状态的前提。 最小均方误差（MMSE）估计：从统计学的角度引入了 MMSE 估计的概念，阐述了卡尔曼滤波器如何在此基础上达到最优估计。 随后，本书将逐步引入卡尔曼滤波器的核心概念： 状态空间模型：详细介绍了如何将实际问题建模为离散时间线性状态空间方程，包括状态方程（描述系统动态）和观测方程（描述测量值与状态的关系）。书中会提供多种实际场景的建模示例。 预测器（Predictor）：讲解了卡尔曼滤波器的预测步骤，即如何利用上一时刻的最优估计和系统模型来预测当前时刻的状态及其不确定性。这涉及到状态预测和预测协方差的计算。 更新器（Corrector）：详细阐述了卡尔曼滤波器的更新步骤，即如何利用当前的测量值来修正预测状态，从而获得当前时刻的最优估计。这包括计算卡尔曼增益，以及如何利用增益来更新状态估计和协方差。 卡尔曼滤波器的递推性质：强调了卡尔曼滤波器作为一种递推算法的优点，即它只需要当前时刻的测量值和上一时刻的最优估计，而不需要存储历史数据，这对于实时应用至关重要。 卡尔曼滤波器与其他估计算法的比较：在介绍卡尔曼滤波器的同时，也会简要提及其他估计算法，如维纳滤波、最小二乘法等，并说明卡尔曼滤波器在特定条件下的优越性。 第二部分：扩展理论与变种 在掌握了基本卡尔曼滤波器后，本书将深入探讨其各种扩展和变种，以应对更复杂的实际问题： 扩展卡尔曼滤波器（EKF）：当系统模型或观测模型是非线性时，基本卡尔曼滤波器不再适用。本书将详细介绍 EKF，它通过泰勒级数展开将非线性方程线性化，从而在局部近似下应用卡尔曼滤波器。书中会详细分析 EKF 的线性化过程、雅可比矩阵的计算以及 EKF 的预测和更新步骤。 无迹卡尔曼滤波器（UKF）：EKF 的线性化近似可能在强非线性系统中引入较大的误差。UKF 是一种更优越的非线性滤波方法，它通过一组精心选择的“sigma 点”来近似状态的概率分布，从而避免了雅可比矩阵的计算，并且在许多情况下比 EKF 具有更好的性能。本书将详细解释 UKF 的核心思想，包括 sigma 点的生成、状态传播、以及均值和协方差的计算。 粒子滤波器（Particle Filter）：对于高度非线性和非高斯噪声的问题，UKF 也可能表现不佳。本书将介绍粒子滤波器，这是一种基于蒙特卡罗方法的序列重要性采样（SIS）和重采样（Resampling）的通用非线性滤波技术。粒子滤波器能够有效地表示任意概率分布，从而处理更广泛的非线性问题。 信息滤波器、平方根卡尔曼滤波器、联合概率数据关联滤波器（JPDAF）等：根据实际应用的需求，本书还将介绍一些其他重要的卡尔曼滤波器的变种，例如信息滤波器（以信息形式表示状态不确定性）、平方根卡尔曼滤波器（提高数值稳定性）、以及用于多目标跟踪的 JPDAF 等。 第三部分：MATLAB 实践应用 本书的核心优势在于其结合 MATLAB 语言提供的详实实践指导。理论与实践紧密结合，让读者能够快速将所学知识应用于实际问题： MATLAB 基础回顾：对于不熟悉 MATLAB 的读者，本书会提供必要的 MATLAB 基础知识回顾，包括基本语法、矩阵运算、函数编写等，确保读者能够顺利进行后续的编程实践。 基本卡尔曼滤波器 MATLAB 实现：本书将提供清晰的 MATLAB 代码示例，演示如何实现基本的卡尔曼滤波器，包括系统模型的定义、初始化、预测和更新循环。读者可以通过运行这些代码来直观地理解滤波器的运作过程。 EKF、UKF、粒子滤波器 MATLAB 实现：针对 EKF、UKF 和粒子滤波器，本书将提供相应的 MATLAB 代码实现。这些代码不仅展示了算法的实现细节，还包含了如何处理非线性模型、生成 sigma 点、计算雅可比矩阵等关键步骤。 实际应用案例分析：本书包含丰富的实际应用案例，涵盖了多个领域，例如： 导航与定位：GPS 接收机中的卡尔曼滤波应用，惯性导航系统（INS）的状态估计，融合多传感器数据（如 IMU、GPS、轮式里程计）以获得更精确的定位。 目标跟踪：单目标跟踪、多目标跟踪（涉及数据关联问题），使用卡尔曼滤波器或其变种来估计目标的运动轨迹。 信号处理：信号去噪，从含噪信号中恢复真实信号。 控制系统：状态观测器设计，用于估计不可测量的影响系统性能的状态变量。 经济学与金融学：时间序列分析，资产价格预测。 机器人学：机器人位姿估计，SLAM（同步定位与地图构建）中的状态估计。 图像处理：图像跟踪，目标检测与跟踪。 代码模块化与复用：本书强调代码的模块化设计，鼓励读者构建可复用的函数和类，以便于在不同的项目中应用卡尔曼滤波器。 参数调优与性能评估：本书将指导读者如何根据实际情况对卡尔曼滤波器的参数进行调优，例如过程噪声协方差矩阵 $Q$ 和测量噪声协方差矩阵 $R$。同时，也会介绍常用的性能评估指标，如均方根误差（RMSE）、残差分析等，帮助读者量化滤波器的性能。 仿真与可视化：通过 MATLAB 的强大绘图功能，本书将引导读者对滤波器的仿真结果进行可视化，包括状态估计轨迹、测量值、残差、协方差椭圆等，从而更直观地理解滤波器的表现。 本书特色 理论严谨性与实践操作性并重：本书在提供扎实的理论背景的同时，也极其注重实践操作。理论讲解清晰易懂，MATLAB 代码示例丰富且实用。 内容全面与深入：从基本卡尔曼滤波器到各种先进的变种，本书覆盖了卡尔曼滤波领域的广阔图景，并对核心概念进行了深入剖析。 丰富的实际案例：大量的跨领域应用案例，能够帮助读者理解卡尔曼滤波器在解决现实世界问题中的强大能力，并提供直接的应用思路。 MATLAB 语言的优势发挥：充分利用 MATLAB 强大的矩阵运算和可视化能力，使得滤波器的实现和分析更加便捷高效。 第四版更新内容：本书第四版可能包含了对新算法的介绍、对现有算法的改进、以及更新的 MATLAB 工具箱和函数的使用方法，使其内容更具时效性。 目标读者 本书适合以下人群： 工程专业的本科生和研究生：学习信号处理、控制工程、通信工程、机器人学、航空航天工程等专业的学生。 研究人员和科学家：在需要进行状态估计和数据融合的研究领域工作的研究者。 软件工程师和开发人员：需要在产品开发中应用卡尔曼滤波器的工程师，例如在导航、跟踪、定位、控制等领域。 对卡尔曼滤波算法感兴趣的任何人：希望深入理解和掌握卡尔曼滤波理论及其 MATLAB 实现的爱好者。 通过阅读本书，读者将能够深刻理解卡尔曼滤波器的原理，掌握其在 MATLAB 中的实现方法，并能够将其灵活应用于解决各种复杂的工程问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就充满了严谨的学术气息，厚重而又不失现代感，一看就知道是经过精心打磨的。我一直对卡尔曼滤波这个概念非常好奇，但苦于找不到一本能够真正深入浅出的教材。市面上的一些书籍要么过于理论化，让人望而却步，要么又过于简化，无法触及其核心。我希望这本书能像一个经验丰富的导师，一步步引导我理解卡尔曼滤波的精妙之处。从书名中的“理论与实践”以及“MATLAB版”来看，我期待它能将抽象的数学模型与实际的编程实现完美结合。能够通过MATLAB这个强大的工程计算软件来学习卡尔曼滤波，对我而言是极大的福音，因为我一直希望能够将理论知识转化为实际可操作的代码，解决一些我正在研究的工程问题。这本书的“第四版”也暗示了它经过了多年的沉淀和更新，内容一定更加成熟和完善，能够涵盖最新的研究进展和应用案例。我非常希望它能够从最基础的概念讲起，逐步深入到复杂的算法和优化技巧，同时提供大量的实例和代码片段，让我能够边学边练，真正掌握卡尔曼滤波的精髓。

评分☆☆☆☆☆

我对《卡尔曼滤波理论与实践（MATLAB版）（第四版）》这本书的期待，更多地是源于其“第四版”这个标签所代表的持续打磨和进化。在快速发展的工程技术领域，知识的更新速度是惊人的，而卡尔曼滤波作为一项经典而又不断发展的技术，自然也涌现出了许多新的理论和应用。我希望这本书的第四版能够充分体现这些最新的进展，例如在非线性系统处理方面，能否更详尽地介绍和比较扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）以及粒子滤波（Particle Filter）等方法的优劣和适用条件。同时，我也非常关注在实际应用中遇到的各种挑战，比如参数估计、鲁棒性设计以及与深度学习等新兴技术的结合。如果这本书能够提供一些关于这些前沿话题的探讨，并且通过MATLAB实例来展示如何应对这些挑战，那对我来说将是非常有价值的。我希望能从中获得更全面、更深入的理解，并且能够将这些知识应用于解决我正在研究的一些复杂系统建模和控制问题，提升我解决实际工程问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期从事自动控制领域的研究者，我对卡尔曼滤波的强大功能深有体会。在处理不确定性、动态系统以及传感器噪声时，卡尔曼滤波几乎是不可或缺的工具。我手上已经有一些关于卡尔曼滤波的中文书籍，但总觉得在理论深度和实践的贴合度上，还有提升的空间。当我看到《卡尔曼滤波理论与实践（MATLAB版）（第四版）》这本书时，我看到了一个巨大的潜力。我希望这本书能够比我现有的资料提供更深入、更严谨的理论推导，尤其是在理解滤波器在最小均方误差意义下的最优性方面。同时，我非常看重“MATLAB版”这一点，这意味着我可以在学习理论的同时，立刻通过MATLAB实现这些算法，并进行仿真验证。我期待书中能够提供大量精心设计的案例，涵盖不同的应用场景，例如导航、目标跟踪、机器人定位等，并且这些案例的代码是清晰、可读性强且可扩展的，这样我不仅能理解卡尔曼滤波本身，还能学习如何将其有效地应用于各种实际工程问题中，甚至能从中获得解决复杂系统状态估计问题的灵感。

评分☆☆☆☆☆

这本《卡尔曼滤波理论与实践（MATLAB版）（第四版）》的出现，简直是我近期在信号处理领域探索之旅中的一束光。我一直觉得卡尔曼滤波是一个非常强大但又有些难以捉摸的工具，尤其是在处理含有噪声的动态系统时，它的应用前景广阔，但想要真正理解其背后的数学原理并将其灵活运用到实际问题中，确实需要一本好的参考书。我之前尝试阅读过一些相关的文献和资料，但总感觉碎片化，缺乏系统性。看到这本书的题目，特别是“理论与实践”和“MATLAB版”这几个关键词，就让我眼前一亮。我迫切地希望它能提供一套完整的理论框架，将卡尔曼滤波的起源、基本原理、不同变种（如扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波）以及它们各自的适用场景都清晰地阐述清楚。更重要的是，我期待它能有丰富的MATLAB实例，能够让我直接将学到的理论知识应用到具体的仿真和实际数据处理中，通过运行代码来加深对算法的理解，甚至可以直接借鉴其中的代码来解决我目前工作中遇到的数据融合和状态估计的难题。

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我一直对数据融合和状态估计的技术非常感兴趣，而卡尔曼滤波无疑是其中的核心技术之一。我是一名软件工程师，虽然理论基础可能不如纯粹的数学或工程专业扎实，但我的优势在于编程和实现。因此，一本能够将复杂的数学概念转化为可执行代码的书籍对我来说至关重要。这本书《卡尔曼滤波理论与实践（MATLAB版）（第四版）》正是满足了我这一需求。我非常希望它能够以一种非常易于理解的方式来解释卡尔曼滤波的数学原理，避免过多的抽象符号堆砌，而是通过直观的解释和比喻来帮助我建立起对滤波过程的感性认识。更重要的是，我期待它能提供大量与MATLAB紧密集成的代码示例，这些代码不仅要能够运行，还要能够清晰地展示卡尔曼滤波的每一个步骤，从状态预测到测量更新，再到协方差的传播。我希望能够通过阅读和运行这些代码，不仅理解卡尔曼滤波本身，还能学习到如何用MATLAB高效地实现和优化卡尔曼滤波算法，从而将其应用到我正在开发的一些涉及实时数据处理的项目中。

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