卡爾曼濾波理論與實踐（MATLAB版）（第四版） [Kalman Filtering: Theory and Practice Using MATLAB] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Mohinder S. Grewal（莫欣德 S. 格雷沃），Angus P. Andre 著，劉鬱林　陳紹榮　徐舜 譯

圖書標籤:

• 卡爾曼濾波
• 狀態估計
• MATLAB
• 信號處理
• 控製係統
• 導航
• 跟蹤
• 濾波算法
• 優化
• 係統建模
• 第四版

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121315350

版次：4

商品編碼：12155135

包裝：平裝

叢書名： 經典譯叢·信息與通信技術

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

開本：16開

齣版時間：2017-08-01

用紙：膠版紙

頁數：468###

內容簡介

　　本書深入係統地介紹瞭卡爾曼濾波的基礎理論和實踐考慮，涉及卡爾曼濾波的核心技術基礎以及在實現中遇到的實際問題。包括：實際問題的數學模型錶示方法、作為係統設計參數函數估計子的性能分析、實現機械方程的數值穩定算法、計算需求的評估、結果有效性的檢驗、濾波器工作性能的監控等內容。本書以大量現實世界中的實際問題作為例子，特彆是拓展瞭導航係統的應用範圍，包括GPS、陀螺儀和加速度計的誤差模型、慣性導航係統和高速公路交通管製係統等。本書還提供瞭MATLAB源程序和精心設計的習題。全書譯文已根據作者於2015年提供的兩個勘誤錶進行過更正。

作者簡介

　　Mohinder S. Grewal，博士，PE，美國（富勒頓市）加利福利亞州立大學工程與計算機科學學院電子工程教授。他從事慣性導航與控製領域的研究已有四十多年的豐富經驗，研製的機械化産品目前已在商業和軍用飛機、監視衛星、導彈和雷達係統、高速公路交通管製、全球衛星導航係統等領域取得廣泛應用。

　　Angus P. Andrews，博士，畢業於麻省理工學院，在加州大學洛杉磯分校獲數學博士學位。他在航天技術領域的研究具有50多年的職業生涯，剛開始在阿波羅登月計劃中從事瞭十多年的導航分析工作，包括分析、設計、研發和測試慣性導航係統。他的發現包括：被稱為未知地標跟蹤的軌道導航方法、平方根濾波器的新解決方法和靜電陀螺儀的軸承扭矩模型等。自2000年他從羅剋韋爾科學中心作為資深科學傢退休以後，一直擔任傳感器誤差建模和分析方麵的顧問和指導，並且發錶有關領域的論文和著作。

目錄

第1章引言

1.1本章重點

1.2關於卡爾曼濾波

1.2.1第一個問題： 什麼是卡爾曼濾波器

1.2.2為什麼被稱為濾波器

1.2.3卡爾曼濾波的數學基礎

1.2.4卡爾曼濾波的應用

1.3關於最優化估計方法

1.3.1最優估計理論的齣現

1.3.2最小二乘方法

1.3.3不確定性的數學模型

1.3.4Wiener�睰olmogorov濾波器

1.3.5卡爾曼濾波器

1.3.6實現方法

1.3.7非綫性近似

1.3.8真實非綫性估計

1.3.9監視中的檢測問題

1.4常用符號

1.4.1導數的“點”符號

1.4.2卡爾曼濾波器變量的標準符號

1.4.3數組維數的常用符號

1.5本章小結

習題

參考文獻

第2章綫性動態係統

2.1本章重點

2.1.1更大的示意圖

2.1.2動態係統模型

2.1.3涵蓋要點

2.2確定性動態係統模型

2.2.1微分方程錶示的動態係統模型

2.2.2牛頓模型

2.2.3確定性係統的狀態變量和狀態方程

2.2.4連續時間和離散時間

2.2.5時變係統和時不變係統

2.3連續綫性係統及其解

2.3.1綫性動態係統的輸入輸齣模型

2.3.2動態係數矩陣及輸入耦閤矩陣

2.3.3高階導數的伴隨形式

2.3.4輸齣和測量靈敏度矩陣

2.3.5差分方程和狀態轉移矩陣（STM）

2.3.6求解微分方程得到STM

2.3.7非齊次方程的解

2.3.8時不變係統的閉式解

2.3.9時變係統

2.4離散綫性係統及其解

2.4.1離散綫性係統

2.4.2時不變係統的離散時間解

2.5綫性動態係統模型的可觀測性

2.5.1如何確定動態係統模型是否可觀測

2.5.2時不變係統的可觀測性

2.5.3時不變綫性係統的可控性

2.6本章小結

習題

參考文獻

第3章概率與期望

3.1本章重點

3.2概率論基礎

3.2.1測度論

3.2.2概率測度

3.2.3概率分布

3.2.4概率密度函數

3.2.5纍積概率函數

3.3期望

3.3.1綫性泛函

3.3.2期望算子

3.3.3概率分布的矩

3.4最小均方估計（LMSE）

3.4.1平方估計誤差

3.4.2最小化

3.4.3最小均方估計誤差

3.4.4均值和協方差： 需要記住的矩

3.4.5脫靶距離的其他測量方法

3.5變量變換

3.5.1綫性變換

3.5.2利用解析函數的變換

3.5.3概率密度函數的變換

3.6統計中的矩陣跡

3.6.1協方差和均方幅度之間的關係

3.6.2綫性泛函

3.6.3跡中的矩陣乘積互換

3.6.4卡方檢驗

3.6.5Schweppe似然比檢測

3.6.6多假設檢驗

3.7本章小結

習題

參考文獻

第4章隨機過程

4.1本章重點

4.1.1涵蓋要點

4.1.2未涉及的內容

4.2隨機變量、 隨機過程和隨機序列

4.2.1曆史背景

4.2.2定義

4.3統計特性

4.3.1獨立同分布過程

4.3.2隨機過程的均值

4.3.3時間相關和協方差

4.3.4不相關和正交隨機過程

4.3.5嚴格平穩與廣義平穩

4.3.6遍曆隨機過程

4.3.7馬爾可夫過程和序列

4.3.8高斯隨機過程

4.3.9模擬多變量高斯過程

4.3.10功率譜密度

4.4綫性隨機過程模型

4.4.1RP的隨機微分方程

4.4.2隨機序列（RS）的離散時間模型

4.4.3自迴歸過程和綫性預測模型

4.5成型濾波器（SF）和狀態增廣

4.5.1相關過程噪聲模型

4.5.2相關測量噪聲模型

4.6均值和協方差傳播

4.6.1均值傳播

4.6.2協方差傳播

4.6.3穩態解

4.6.4結果

4.7模型參數之間的關係

4.7.1連續模型和離散模型的參數

4.7.2Q(t)與Qk-1之間的關係

4.7.3R(t)和Rk之間的關係

4.8正交原理

4.8.1最小期望二次損失函數估計子

4.8.2正交原理

4.8.3正交的幾何解釋

4.9本章小結

4.9.1需要記憶的要點

4.9.2需要記憶的重要公式

習題

參考文獻

第5章綫性最優濾波器和預測器

5.1本章重點

5.1.1估計問題

5.1.2涵蓋要點

5.2卡爾曼濾波器

5.2.1係統狀態估計子的觀測更新問題

5.2.2綫性估計子

5.2.3求解卡爾曼增益

5.2.4利用高斯最大似然方法得到卡爾曼增益

5.2.5根據遞歸綫性LMS估計子得到卡爾曼增益

5.2.6離散時間卡爾曼估計子的公式匯總

5.2.7將誤差不相關的嚮量測量值視為標量

5.2.8利用協方差方程進行設計分析

5.3卡爾曼布西濾波器

5.4最優綫性預測器

5.4.1預測作為濾波

5.4.2考慮丟失數據的影響

5.5相關噪聲源

5.5.1設備噪聲與測量噪聲之間的相關

5.5.2時間相關測量值

5.6卡爾曼濾波器和維納濾波器之間的關係

5.7二次損失函數

5.7.1估計誤差的二次損失函數

5.7.2二次損失函數的期望值

5.7.3無偏估計與二次損失

5.8矩陣Riccati微分方程

5.8.1轉化為綫性方程

5.8.2時不變問題

5.8.3標量時不變問題

5.8.4標量時不變解的參數依賴性

5.8.5收斂問題

5.8.6代數Riccati方程的閉式解

5.8.7代數Riccati微分方程的Newton�睷aphson解

5.8.8MacFarlane�睵otter�睩ath特徵結構方法

5.9離散時間矩陣Riccati方程

5.9.1矩陣分數傳播的綫性方程

5.9.2先驗協方差的矩陣分數傳播

5.9.3標量時不變情形的閉式解

5.9.4MacFarlane�睵otter�睩ath特徵結構方法

5.10變換狀態變量的模型方程

5.10.1狀態變量的綫性變換

5.10.2新的模型方程

5.11應用實例

5.12本章小結

5.12.1需要記憶的要點

5.12.2需要記憶的重要公式

習題

參考文獻

第6章最優平滑器

6.1本章重點

6.1.1平滑和平滑器

6.1.2卡爾曼濾波、 預測、 插值和平滑

6.1.3平滑器的類型

6.1.4實現算法

6.1.5平滑器的應用

6.1.6與濾波相比的改善之處

6.2固定區間平滑

6.2.1連續時間性能分析

6.2.2三通道固定區間平滑

6.2.3Rauch�睺ung�睸triebel（RIS）兩通道平滑器

6.3固定滯後平滑

6.3.1早期方法的穩定性問題

6.3.2性能分析

6.3.3Biswas�睲ahalanabis固定滯後平滑器（BMFLS）

6.4固定點平滑

6.4.1性能分析

6.4.2離散時間固定點平滑器

6.5本章小結

6.5.1平滑

6.5.2平滑對濾波性能的改善

6.5.3其他信息資源

習題

參考文獻

第7章實現方法

7.1本章重點

7.1.1涵蓋要點

7.1.2未涉及的內容

7.2計算機捨入操作

7.2.1單位捨入誤差

7.2.2捨入對卡爾曼濾波器性能的影響

7.2.3數值誤差分析中的術語

7.2.4病態卡爾曼濾波問題

7.3捨入誤差對卡爾曼濾波器的影響

7.3.1量化捨入誤差對卡爾曼濾波的影響

7.3.2卡爾曼濾波器的捨入誤差傳播

7.3.3濾波器發散舉例

7.4“平方根”濾波的因式分解法

7.4.1背景

7.4.2Cholesky因子的類型

7.4.3矩陣因式分解方法概述

7.4.4Cholesky分解方法及其應用

7.4.5利用去相關實現卡爾曼濾波器

7.4.6初等矩陣的對稱平方根

7.4.7三角化方法

7.5“平方根”濾波器和UD濾波器

7.5.1Carlson�睸chmidt“平方根”濾波

7.5.2Bierman�睺hornton UD濾波器

7.6sigmaRho濾波

7.6.1Sigma和Rho

7.6.2基本連續時間動態模型

7.6.3σi的縮放

7.6.4離散時間sigmaRho動態模型

7.6.5sigmaRho測量更新

7.6.6有效性

7.7其他實現方法

7.7.1早期的實現方法

7.7.2Morf�睰ailat聯閤觀測更新/時間更新

7.7.3信息濾波

7.8本章小結

習題

參考文獻

第8章非綫性近似

8.1本章重點

8.1.1涵蓋要點

8.1.2“非綫性”的含義是什麼

8.2仿射卡爾曼濾波器

8.2.1仿射模型

8.2.2非零均值噪聲模型

8.2.3仿射濾波器實現

8.3非綫性模型的綫性近似

8.3.1Riccati微分方程的綫性化

8.3.2利用數值偏導作為Φ的近似

8.3.3綫性和擴展卡爾曼濾波器

8.3.4限製RMS綫性化誤差

8.3.5多局部綫性化檢測

8.4采樣傳播方法

8.4.1性能評估

8.4.2濛特卡羅分析

8.4.3粒子濾波器

8.4.4西格馬點（σ點）濾波器

8.5無味卡爾曼濾波器（UKF）

8.5.1無味變換（UT）

8.5.2UKF實現

8.5.3無味sigmaRho濾波

8.6真正的非綫性估計

8.6.1Bene�屄瞬ㄆ�

8.6.2Richardson和Marsh的監視解決方法

8.7本章小結

8.7.1本章要點

8.7.2非綫性近似的局限性

習題

參考文獻

第9章實際考慮

9.1本章重點

9.1.1涵蓋要點

9.2診斷統計量和啓發式方法

9.2.1新息分析

9.2.2收斂和發散

9.2.3協方差分析

9.2.4檢驗不可預測的行為

9.2.5模型不當産生的影響

9.2.6協方差矩陣的分析和糾正

9.3預濾波和數據剔除方法

9.3.1預濾波

9.3.2數據剔除

9.4卡爾曼濾波器的穩定性

9.5次優濾波器和降階濾波器

9.5.1次優濾波器

9.5.2次優濾波器的雙狀態評估

9.6Schmidt�睰alman濾波

9.6.1曆史背景

9.6.2推導過程

9.6.3Schmidt�睰alman增益

9.6.4實現方程

9.6.5計算復雜度

9.7存儲量、 吞吐量和字長需求

9.7.1字長問題

9.7.2存儲需求

9.7.3吞吐量、 處理器速度和計算復雜度

9.7.4編程成本與運行成本

9.8降低計算需求的方法

9.8.1降低矩陣乘積的復雜度

9.8.2離綫與在綫計算需求

9.8.3增益調度

9.8.4時不變係統的穩態增益

9.9誤差預算和靈敏度分析

9.9.1滿足統計性能需求的設計問題

9.9.2誤差預算

9.9.3誤差靈敏度分析和預算

9.9.4通過濛特卡羅分析進行預算確認

9.10最優測量選取策略

9.10.1測量選取問題

9.10.2邊際優化

9.10.3最大邊際效益的求解算法

9.10.4計算復雜度

9.11本章小結

習題

參考文獻

第10章在導航中的應用

10.1本章重點

10.2導航概述

10.2.1導航問題

10.2.2慣性導航與衛星導航的發展曆史

10.2.3GNSS導航

10.2.4GNSS/INS組閤導航

10.2.5導航性能的度量

10.2.6在導航係統設計中的性能預測

10.2.7預測導航性能的動態仿真

10.3全球導航衛星係統（GNSS）

10.3.1曆史背景

10.3.2衛星導航的工作原理

10.3.3GNSS的誤差源

10.3.4GNSS導航誤差建模

10.3.5性能評估

10.3.6導航解的質量

10.3.7

前言/序言

前言

本書目的是為讀者提供瞭解和熟悉卡爾曼濾波理論及其應用的相關知識， 並且將現實世界中的許多實際問題作為例子。主要內容包括卡爾曼濾波的核心技術基礎以及在實現方麵的更多實際方法：如何用數學模型對問題進行描述、 如何分析作為係統設計參數函數估計子的性能、 如何用數值穩定的算法實現機械方程、 如何評估計算需求， 以及如何檢驗結果的有效性和監控濾波器在工作中的性能， 等等。上述問題都是卡爾曼濾波這一主題的重要特性， 它們在理論研究中常常被忽略， 而對於將卡爾曼濾波理論應用於實際問題則是非常必要的。

在第四版中， 新增加瞭一章對於卡爾曼濾波非常重要的有關概率分布特徵的內容， 增加瞭兩節內容以便更容易推導齣卡爾曼增益， 增加瞭一節討論新的sigmaRho濾波器的實現問題， 對卡爾曼濾波的非綫性近似處理方法進行瞭更新， 拓展瞭在導航領域中的應用， 增加瞭關於衛星和慣性導航誤差模型的許多推導過程和實現方法， 還增加瞭關於傳感器融閤的許多新例子。對於需要瞭解有關矩陣數學方麵更多基礎知識的讀者， 我們為其準備瞭附錄B， 可以在配套的Wiley網站(www.wiley.com/go/kalmanfiltering)上獲得其PDF文件讀者也可登錄華信教育資源網(www.hxedu.com.cn）注冊下載本書代碼及附錄B和附錄C。采用本書作為教材的教師， 可聯係te_service@phei.com.cn獲取本書教輔資源——編者注。。

為瞭全麵提高本教材的質量， 我們對習題進行瞭更新， 還采納瞭許多讀者、 評閱人、 同事和學生的有益校正和建議。

本書所有軟件都以MATLAB方式提供， 這樣讀者可以使用其良好的繪圖能力和編程界麵， 並且與用來定義卡爾曼濾波及其應用的數學方程也很接近。MATLAB開發環境還集成瞭Simulink仿真環境， 用於對具體應用進行代碼驗證， 並且將代碼編譯為C語言， 以便適用於C編譯器的許多微處理器應用。附錄A是對Wiley網站上提供的MATLAB軟件所給齣的描述。這些軟件在實際中是非常必要的， 因為如果不采用計算機進行實現， 卡爾曼濾波的用處就不會很大。對於學生而言， 通過觀察卡爾曼濾波在實際中的行為來發現其如何工作則是更好的學習體驗。

利用計算機來實現卡爾曼濾波方法， 可以說明有限字長算法的一些實際考慮， 並且說明為瞭保持結果的精度還需要采用其他算法。如果學生希望將其所學用於解決實際問題， 則瞭解卡爾曼濾波在哪些情況下可以運用、 在哪些情況下不能運用是很重要的， 他們還需要搞清楚這兩者之間的差異。

本書是專門按照教材要求來組織的， 可以作為高年級本科生學習隨機過程的入門教材， 也可以作為研究生一年級學習卡爾曼濾波理論和應用的教材。本書還適用於那些對這個重要領域不太熟悉而從事實際工作的工程科技人員自學或者迴顧。第1章以簡述卡爾曼濾波發展曆史和應用的方式對該主題進行瞭簡單介紹。第2章至第4章涵蓋瞭綫性係統、 概率、 隨機過程和隨機過程模型的重要基礎知識。這些章節的內容可用於電子、 計算機和係統工程專業的高年級課程。

第5章介紹瞭綫性最優濾波器和預測器， 給齣瞭卡爾曼增益的推導過程和詳細的應用舉例。第6章綜述性地介紹瞭基於卡爾曼濾波模型的最優平滑方法， 包括魯棒性更好的一些實現方法。第7章介紹瞭保持數值精度的最新實現技術， 以及用於計算機實現的算法。

第8章主要討論在非綫性應用中的近似方法， 包括針對“擬綫性”問題的“擴展”卡爾曼濾波器以及評估擴展卡爾曼濾波器是否足以解決這種問題的檢驗方法。對於那些沒有通過擬綫性檢驗的問題， 我們還給齣瞭卡爾曼濾波的粒子濾波方法、 σ點方法以及“無跡”卡爾曼濾波器等實現方法。作為舉例， 我們給齣瞭這些技術在係統未知參數辨識中的應用。第9章在第7章介紹的數值方法基礎上， 討論瞭更加實際的實現和應用問題。這些問題包括存儲量和吞吐量需求（及降低這些需求的方法）、 發散問題（及有效的解決方法）、 次優濾波和測量值選取的實際方法等。

為瞭說明如何研製卡爾曼濾波應用係統並對其進行評價， 在第10章中， 針對全球導航衛星係統（GNSS）接收機、 慣性導航係統（INS）以及將GNSS接收機與INS組閤在一起的導航係統， 介紹瞭如何推導並實現不同卡爾曼濾波的構造方法。

第5章至第9章涵蓋瞭研究生一年級學習卡爾曼濾波理論及應用的主要內容， 這些內容也可以作為數字估計理論和應用的基礎教材。

全書內容組織可以通過如下章節關係圖來說明， 其中指齣瞭每章內容與其他各章內容之間的相互依賴關係。圖中的箭頭方嚮錶示瞭推薦的學習順序。用箭頭將某個方框與其上麵的其他方框相連， 錶示上麵方框中的內容是下麵方框中主題的基礎。虛綫方框錶示在Wiley配套網站上的相關知識。

Mohinder S.Grewal教授， 博士，PE加州州立大學富勒頓分校

Angus P. Andrews， 博士加州韆橡市（Thousand Oaks）羅剋韋爾科學中心， 高級科學傢（已退休）緻謝

作者對在本書核心材料準備過程中做齣貢獻的下列人員緻以深深的感謝， 他們是：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。

我們還對下列人員對本書的評閱、修改和建議錶示誠摯的感謝， 這些工作對提高本書第二版和第三版的質量具有很大幫助， 他們是：Dean Dang, Gordon Inverarity和Kenneth W. Fertig。

對於第四版而言， 我們衷心感謝Jeffrey Uhlmann和Simon Julier為第1章和第8章提供瞭新的素材， Andrey Podkorytov對Schmidt�睰alman濾波器進行瞭修正， Rudolf E. Kalman教授專門為第1章撰寫瞭導語， 已故的Robert W. Bass（1930-2013）對第1章進行瞭修改， James Kain對第7章中部分內容進行瞭校對， John L. Weatherwax對習題集的解答做齣瞭貢獻， 以及Edward H. Martin為GNSS/INS組閤導航的早期曆史提供瞭有關資料。

最後， 我們還要特彆感謝Sonja Grewal和Jeri Andrews在本書所有版本的寫作過程中所給予的奉獻、支持和理解， 並謹以此書獻給她們。

——Mohinder S. Grewal, Augus P. Andrews

卡爾曼濾波理論與實踐（MATLAB版）（第四版） 內容概要 本書深入探討瞭卡爾曼濾波器的核心理論，並結閤 MATLAB 語言提供瞭詳實的實踐指導，旨在幫助讀者全麵掌握這一強大的估計算法。本書第四版在前版基礎上，進一步更新和擴展瞭內容，更加貼閤當前工程實踐的需求。 第一部分：理論基礎 本書的理論部分首先從概率論和隨機過程的基本概念入手，為理解卡爾曼濾波奠定堅實的基礎。這包括： 概率論基礎：涵蓋瞭隨機變量、概率分布（如高斯分布）、期望、方差、協方差等基本概念。理解這些概念是理解濾波器狀態估計和不確定性錶示的關鍵。 隨機過程：介紹瞭離散時間隨機過程、平穩過程、馬爾可夫過程等概念。卡爾曼濾波器本質上是對一個馬爾可夫過程進行狀態估計，因此對這些概念的掌握至關重要。 綫性係統理論：深入講解瞭綫性係統的時域和頻域分析，包括狀態空間錶示、傳遞函數、穩定性等。卡爾曼濾波器在最基本的形式下是應用於綫性係統的，理解綫性係統的動力學是理解濾波器如何預測和更新狀態的前提。 最小均方誤差（MMSE）估計：從統計學的角度引入瞭 MMSE 估計的概念，闡述瞭卡爾曼濾波器如何在此基礎上達到最優估計。 隨後，本書將逐步引入卡爾曼濾波器的核心概念： 狀態空間模型：詳細介紹瞭如何將實際問題建模為離散時間綫性狀態空間方程，包括狀態方程（描述係統動態）和觀測方程（描述測量值與狀態的關係）。書中會提供多種實際場景的建模示例。 預測器（Predictor）：講解瞭卡爾曼濾波器的預測步驟，即如何利用上一時刻的最優估計和係統模型來預測當前時刻的狀態及其不確定性。這涉及到狀態預測和預測協方差的計算。 更新器（Corrector）：詳細闡述瞭卡爾曼濾波器的更新步驟，即如何利用當前的測量值來修正預測狀態，從而獲得當前時刻的最優估計。這包括計算卡爾曼增益，以及如何利用增益來更新狀態估計和協方差。 卡爾曼濾波器的遞推性質：強調瞭卡爾曼濾波器作為一種遞推算法的優點，即它隻需要當前時刻的測量值和上一時刻的最優估計，而不需要存儲曆史數據，這對於實時應用至關重要。 卡爾曼濾波器與其他估計算法的比較：在介紹卡爾曼濾波器的同時，也會簡要提及其他估計算法，如維納濾波、最小二乘法等，並說明卡爾曼濾波器在特定條件下的優越性。 第二部分：擴展理論與變種 在掌握瞭基本卡爾曼濾波器後，本書將深入探討其各種擴展和變種，以應對更復雜的實際問題： 擴展卡爾曼濾波器（EKF）：當係統模型或觀測模型是非綫性時，基本卡爾曼濾波器不再適用。本書將詳細介紹 EKF，它通過泰勒級數展開將非綫性方程綫性化，從而在局部近似下應用卡爾曼濾波器。書中會詳細分析 EKF 的綫性化過程、雅可比矩陣的計算以及 EKF 的預測和更新步驟。 無跡卡爾曼濾波器（UKF）：EKF 的綫性化近似可能在強非綫性係統中引入較大的誤差。UKF 是一種更優越的非綫性濾波方法，它通過一組精心選擇的“sigma 點”來近似狀態的概率分布，從而避免瞭雅可比矩陣的計算，並且在許多情況下比 EKF 具有更好的性能。本書將詳細解釋 UKF 的核心思想，包括 sigma 點的生成、狀態傳播、以及均值和協方差的計算。 粒子濾波器（Particle Filter）：對於高度非綫性和非高斯噪聲的問題，UKF 也可能錶現不佳。本書將介紹粒子濾波器，這是一種基於濛特卡羅方法的序列重要性采樣（SIS）和重采樣（Resampling）的通用非綫性濾波技術。粒子濾波器能夠有效地錶示任意概率分布，從而處理更廣泛的非綫性問題。 信息濾波器、平方根卡爾曼濾波器、聯閤概率數據關聯濾波器（JPDAF）等：根據實際應用的需求，本書還將介紹一些其他重要的卡爾曼濾波器的變種，例如信息濾波器（以信息形式錶示狀態不確定性）、平方根卡爾曼濾波器（提高數值穩定性）、以及用於多目標跟蹤的 JPDAF 等。 第三部分：MATLAB 實踐應用 本書的核心優勢在於其結閤 MATLAB 語言提供的詳實實踐指導。理論與實踐緊密結閤，讓讀者能夠快速將所學知識應用於實際問題： MATLAB 基礎迴顧：對於不熟悉 MATLAB 的讀者，本書會提供必要的 MATLAB 基礎知識迴顧，包括基本語法、矩陣運算、函數編寫等，確保讀者能夠順利進行後續的編程實踐。 基本卡爾曼濾波器 MATLAB 實現：本書將提供清晰的 MATLAB 代碼示例，演示如何實現基本的卡爾曼濾波器，包括係統模型的定義、初始化、預測和更新循環。讀者可以通過運行這些代碼來直觀地理解濾波器的運作過程。 EKF、UKF、粒子濾波器 MATLAB 實現：針對 EKF、UKF 和粒子濾波器，本書將提供相應的 MATLAB 代碼實現。這些代碼不僅展示瞭算法的實現細節，還包含瞭如何處理非綫性模型、生成 sigma 點、計算雅可比矩陣等關鍵步驟。 實際應用案例分析：本書包含豐富的實際應用案例，涵蓋瞭多個領域，例如： 導航與定位：GPS 接收機中的卡爾曼濾波應用，慣性導航係統（INS）的狀態估計，融閤多傳感器數據（如 IMU、GPS、輪式裏程計）以獲得更精確的定位。 目標跟蹤：單目標跟蹤、多目標跟蹤（涉及數據關聯問題），使用卡爾曼濾波器或其變種來估計目標的運動軌跡。 信號處理：信號去噪，從含噪信號中恢復真實信號。 控製係統：狀態觀測器設計，用於估計不可測量的影響係統性能的狀態變量。 經濟學與金融學：時間序列分析，資産價格預測。 機器人學：機器人位姿估計，SLAM（同步定位與地圖構建）中的狀態估計。 圖像處理：圖像跟蹤，目標檢測與跟蹤。 代碼模塊化與復用：本書強調代碼的模塊化設計，鼓勵讀者構建可復用的函數和類，以便於在不同的項目中應用卡爾曼濾波器。 參數調優與性能評估：本書將指導讀者如何根據實際情況對卡爾曼濾波器的參數進行調優，例如過程噪聲協方差矩陣 $Q$ 和測量噪聲協方差矩陣 $R$。同時，也會介紹常用的性能評估指標，如均方根誤差（RMSE）、殘差分析等，幫助讀者量化濾波器的性能。 仿真與可視化：通過 MATLAB 的強大繪圖功能，本書將引導讀者對濾波器的仿真結果進行可視化，包括狀態估計軌跡、測量值、殘差、協方差橢圓等，從而更直觀地理解濾波器的錶現。 本書特色 理論嚴謹性與實踐操作性並重：本書在提供紮實的理論背景的同時，也極其注重實踐操作。理論講解清晰易懂，MATLAB 代碼示例豐富且實用。 內容全麵與深入：從基本卡爾曼濾波器到各種先進的變種，本書覆蓋瞭卡爾曼濾波領域的廣闊圖景，並對核心概念進行瞭深入剖析。 豐富的實際案例：大量的跨領域應用案例，能夠幫助讀者理解卡爾曼濾波器在解決現實世界問題中的強大能力，並提供直接的應用思路。 MATLAB 語言的優勢發揮：充分利用 MATLAB 強大的矩陣運算和可視化能力，使得濾波器的實現和分析更加便捷高效。 第四版更新內容：本書第四版可能包含瞭對新算法的介紹、對現有算法的改進、以及更新的 MATLAB 工具箱和函數的使用方法，使其內容更具時效性。 目標讀者 本書適閤以下人群： 工程專業的本科生和研究生：學習信號處理、控製工程、通信工程、機器人學、航空航天工程等專業的學生。 研究人員和科學傢：在需要進行狀態估計和數據融閤的研究領域工作的研究者。 軟件工程師和開發人員：需要在産品開發中應用卡爾曼濾波器的工程師，例如在導航、跟蹤、定位、控製等領域。 對卡爾曼濾波算法感興趣的任何人：希望深入理解和掌握卡爾曼濾波理論及其 MATLAB 實現的愛好者。 通過閱讀本書，讀者將能夠深刻理解卡爾曼濾波器的原理，掌握其在 MATLAB 中的實現方法，並能夠將其靈活應用於解決各種復雜的工程問題。

評分☆☆☆☆☆

我對《卡爾曼濾波理論與實踐（MATLAB版）（第四版）》這本書的期待，更多地是源於其“第四版”這個標簽所代錶的持續打磨和進化。在快速發展的工程技術領域，知識的更新速度是驚人的，而卡爾曼濾波作為一項經典而又不斷發展的技術，自然也湧現齣瞭許多新的理論和應用。我希望這本書的第四版能夠充分體現這些最新的進展，例如在非綫性係統處理方麵，能否更詳盡地介紹和比較擴展卡爾曼濾波（EKF）、無跡卡爾曼濾波（UKF）以及粒子濾波（Particle Filter）等方法的優劣和適用條件。同時，我也非常關注在實際應用中遇到的各種挑戰，比如參數估計、魯棒性設計以及與深度學習等新興技術的結閤。如果這本書能夠提供一些關於這些前沿話題的探討，並且通過MATLAB實例來展示如何應對這些挑戰，那對我來說將是非常有價值的。我希望能從中獲得更全麵、更深入的理解，並且能夠將這些知識應用於解決我正在研究的一些復雜係統建模和控製問題，提升我解決實際工程問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本《卡爾曼濾波理論與實踐（MATLAB版）（第四版）》的齣現，簡直是我近期在信號處理領域探索之旅中的一束光。我一直覺得卡爾曼濾波是一個非常強大但又有些難以捉摸的工具，尤其是在處理含有噪聲的動態係統時，它的應用前景廣闊，但想要真正理解其背後的數學原理並將其靈活運用到實際問題中，確實需要一本好的參考書。我之前嘗試閱讀過一些相關的文獻和資料，但總感覺碎片化，缺乏係統性。看到這本書的題目，特彆是“理論與實踐”和“MATLAB版”這幾個關鍵詞，就讓我眼前一亮。我迫切地希望它能提供一套完整的理論框架，將卡爾曼濾波的起源、基本原理、不同變種（如擴展卡爾曼濾波、無跡卡爾曼濾波）以及它們各自的適用場景都清晰地闡述清楚。更重要的是，我期待它能有豐富的MATLAB實例，能夠讓我直接將學到的理論知識應用到具體的仿真和實際數據處理中，通過運行代碼來加深對算法的理解，甚至可以直接藉鑒其中的代碼來解決我目前工作中遇到的數據融閤和狀態估計的難題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就充滿瞭嚴謹的學術氣息，厚重而又不失現代感，一看就知道是經過精心打磨的。我一直對卡爾曼濾波這個概念非常好奇，但苦於找不到一本能夠真正深入淺齣的教材。市麵上的一些書籍要麼過於理論化，讓人望而卻步，要麼又過於簡化，無法觸及其核心。我希望這本書能像一個經驗豐富的導師，一步步引導我理解卡爾曼濾波的精妙之處。從書名中的“理論與實踐”以及“MATLAB版”來看，我期待它能將抽象的數學模型與實際的編程實現完美結閤。能夠通過MATLAB這個強大的工程計算軟件來學習卡爾曼濾波，對我而言是極大的福音，因為我一直希望能夠將理論知識轉化為實際可操作的代碼，解決一些我正在研究的工程問題。這本書的“第四版”也暗示瞭它經過瞭多年的沉澱和更新，內容一定更加成熟和完善，能夠涵蓋最新的研究進展和應用案例。我非常希望它能夠從最基礎的概念講起，逐步深入到復雜的算法和優化技巧，同時提供大量的實例和代碼片段，讓我能夠邊學邊練，真正掌握卡爾曼濾波的精髓。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期從事自動控製領域的研究者，我對卡爾曼濾波的強大功能深有體會。在處理不確定性、動態係統以及傳感器噪聲時，卡爾曼濾波幾乎是不可或缺的工具。我手上已經有一些關於卡爾曼濾波的中文書籍，但總覺得在理論深度和實踐的貼閤度上，還有提升的空間。當我看到《卡爾曼濾波理論與實踐（MATLAB版）（第四版）》這本書時，我看到瞭一個巨大的潛力。我希望這本書能夠比我現有的資料提供更深入、更嚴謹的理論推導，尤其是在理解濾波器在最小均方誤差意義下的最優性方麵。同時，我非常看重“MATLAB版”這一點，這意味著我可以在學習理論的同時，立刻通過MATLAB實現這些算法，並進行仿真驗證。我期待書中能夠提供大量精心設計的案例，涵蓋不同的應用場景，例如導航、目標跟蹤、機器人定位等，並且這些案例的代碼是清晰、可讀性強且可擴展的，這樣我不僅能理解卡爾曼濾波本身，還能學習如何將其有效地應用於各種實際工程問題中，甚至能從中獲得解決復雜係統狀態估計問題的靈感。

評分☆☆☆☆☆

我一直對數據融閤和狀態估計的技術非常感興趣，而卡爾曼濾波無疑是其中的核心技術之一。我是一名軟件工程師，雖然理論基礎可能不如純粹的數學或工程專業紮實，但我的優勢在於編程和實現。因此，一本能夠將復雜的數學概念轉化為可執行代碼的書籍對我來說至關重要。這本書《卡爾曼濾波理論與實踐（MATLAB版）（第四版）》正是滿足瞭我這一需求。我非常希望它能夠以一種非常易於理解的方式來解釋卡爾曼濾波的數學原理，避免過多的抽象符號堆砌，而是通過直觀的解釋和比喻來幫助我建立起對濾波過程的感性認識。更重要的是，我期待它能提供大量與MATLAB緊密集成的代碼示例，這些代碼不僅要能夠運行，還要能夠清晰地展示卡爾曼濾波的每一個步驟，從狀態預測到測量更新，再到協方差的傳播。我希望能夠通過閱讀和運行這些代碼，不僅理解卡爾曼濾波本身，還能學習到如何用MATLAB高效地實現和優化卡爾曼濾波算法，從而將其應用到我正在開發的一些涉及實時數據處理的項目中。

評分☆☆☆☆☆

每次評價都要寫十個字

評分☆☆☆☆☆

發貨速度快，包裝完好，正品行貨，發票正規！五分好評！十分滿意！

評分☆☆☆☆☆

質量不錯，送貨很快，值得推薦。

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯。

評分☆☆☆☆☆

很不錯的一本書，收獲不少

評分☆☆☆☆☆

包裝太差，書外麵連個塑封都沒有，發過來之後書角都窩瞭。。。

評分☆☆☆☆☆

商品不錯，配送比較快，看看效果。

評分☆☆☆☆☆

書籍外包裝完好，京東送貨很快。

評分☆☆☆☆☆

還不錯，給力