卡尔曼滤波理论与实践(MATLAB版,第4版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 莫欣德S.格雷沃(MohinderS.Gre 著

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• 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
• 系统建模
• 优化算法

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121315350

商品编码：15565342992

出版时间：2017-07-01

作  者:(美)莫欣德 S.格雷沃(Mohinder S.Grewal),(美)安格斯 P.安德鲁斯(Angus P.Andrews) 著；刘郁林,陈绍荣,徐舜 译 定  价:89 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2017年07月01日 页  数:460 装  帧:平装 ISBN:9787121315350 ●第1章引言
●1.1本章重点
●1.2关于卡尔曼滤波
●1.2.1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关于化估计方法
●1.3.1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
●部分目录

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。 (美)莫欣德 S.格雷沃(Mohinder S.Grewal),(美)安格斯 P.安德鲁斯(Angus P.Andrews) 著；刘郁林,陈绍荣,徐舜 译 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、优选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：被称为未知等

卡尔曼滤波理论与实践（MATLAB版，第4版）：深入探索现代状态估计的基石 卡尔曼滤波，作为一种强大的数学工具，在处理具有噪声的动态系统测量数据时，展现出了无与伦比的优势。它能够从一系列不精确的观测值中，以递归的方式估计出系统的真实状态，并且这种估计在统计意义上是最优的。这一原理的应用贯穿了从航天航空、导航制导到经济金融、生物医学等诸多领域，已成为现代工程和科学研究中不可或缺的核心技术之一。 本书，《卡尔曼滤波理论与实践（MATLAB版，第4版）》，正是一部集理论深度与实践指导于一体的权威著作。它旨在为读者提供一个全面而深入的卡尔曼滤波知识体系，并辅以大量基于MATLAB的实例，帮助读者在理论理解和工程应用之间架起坚实的桥梁。本书的第四版，在前几版坚实基础之上，进行了内容的更新与拓展，力求反映卡尔曼滤波领域的最新进展和最佳实践。 理论精髓，层层递进 本书首先从卡尔曼滤波的基本原理出发，循序渐进地揭示其核心思想。它详细阐述了线性卡尔曼滤波器的推导过程，从状态方程和观测方程的定义开始，一步步剖析其预测和更新两个核心阶段的数学逻辑。读者将能清晰地理解滤波器是如何利用先验信息和当前测量值来不断修正对系统状态的估计，从而达到最优的精度。 然而，现实世界中的许多系统是非线性的，线性卡尔曼滤波器在这种情况下性能会显著下降。因此，本书深入探讨了扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF）等非线性卡尔曼滤波器的变种。对于EKF，本书不仅解释了其基于泰勒展开的线性化方法，也客观地分析了其在高非线性系统下的局限性。而对于UKF，则详细阐述了其基于无迹变换（Unscented Transform）的概率分布近似方法，这种方法在许多情况下比EKF具有更好的稳定性和精度。本书会细致地解析这些滤波器的工作机制、推导过程以及它们各自的优缺点，帮助读者根据具体问题的特点选择最合适的滤波算法。 除了上述核心内容，本书还会涉及一些更为高级的卡尔曼滤波主题，例如： 信息滤波器（Information Filter）：它与标准卡尔曼滤波器在数学形式上有所不同，有时在特定计算场景下更为高效。 平方根卡尔曼滤波器（Square-Root Kalman Filter）：用于提高数值稳定性，特别是在处理具有协方差矩阵退化问题的场景下。 粒子滤波器（Particle Filter）：虽然粒子滤波器在本质上与卡尔曼滤波器有区别，但它在处理更广泛的非线性非高斯问题时，常常被视为卡尔曼滤波器的有力补充和延伸。本书可能会对粒子滤波器的基本思想和应用场景进行介绍，作为对读者视野的拓展。 对于每一个理论概念，本书都力求解释得清晰透彻，避免使用过于晦涩的语言，同时保证数学的严谨性。通过逻辑严密的推导和直观的类比，帮助读者建立起扎实的理论基础。 实践应用，MATLAB为翼 理论的掌握最终是为了解决实际问题。本书最大的特色之一，便是贯穿始终的MATLAB实践环节。本书坚信，动手实践是检验和深化理论知识的最佳途径。因此，书中为几乎每一个理论概念都配备了相应的MATLAB代码示例。 这些示例并非简单的“Hello World”式的演示，而是精心设计的、能够模拟真实工程场景的案例。例如，在讲解线性卡尔曼滤波器时，书中可能会提供一个二维运动目标跟踪的例子，演示如何构建系统的状态空间模型、观测模型，并用MATLAB代码实现卡尔曼滤波器的预测和更新循环，最终可视化目标轨迹和滤波结果。 在介绍非线性滤波器时，本书会选取更具挑战性的应用场景，例如： 目标跟踪：在雷达、声纳或视觉传感器数据中，如何利用EKF或UKF来跟踪运动目标。这可能涉及到目标的速度、方向、甚至加速度等状态的估计。 导航定位：在GPS信号不可用或存在误差的情况下，如何融合惯性测量单元（IMU）和其他传感器数据，利用卡尔曼滤波器来估计载体的姿态、位置和速度。 参数估计：在动力学系统中，如何通过观测数据来估计未知的系统参数。 这些MATLAB示例代码都力求清晰、模块化，并附有详细的注释，方便读者理解和修改。读者可以通过运行这些代码，直观地观察滤波器的性能，并尝试调整滤波器参数以观察其对结果的影响。这种“边学边练”的学习方式，将极大地提升读者的动手能力和解决实际问题的信心。 本书提供的MATLAB代码，也涵盖了数据的生成、仿真、滤波算法的实现、结果的可视化等完整流程。读者无需从零开始编写代码，可以直接利用书中提供的框架，快速构建自己的仿真实验。同时，书中也会指导读者如何根据自己的具体问题，修改和扩展这些示例代码，使其适用于更广泛的应用。 第四版的亮点与更新 作为第四版，本书在内容上进行了重要的更新和充实，以适应卡尔曼滤波领域的最新发展和读者的实际需求。这些更新可能体现在： 新增或深入的算法讨论：可能增加了对近年来发展起来的、性能更优异或适用范围更广的滤波算法的介绍，例如去味卡尔曼滤波器（Cubature Kalman Filter，CKF）等。 更贴近现代工程实践的案例：选取的应用案例可能更加聚焦于当前热门的领域，例如无人驾驶、机器人技术、物联网传感器融合等，使得读者能够接触到最前沿的技术挑战。 对MATLAB工具箱的深入应用：除了基础的MATLAB语言，本书可能会更加强调利用MATLAB强大的工具箱（如“Navigation and Sensor Fusion」等）来加速滤波器的开发和部署，介绍如何高效地利用这些现成的函数和工具。 数值稳定性和鲁棒性的探讨：在实际应用中，数值不稳定性和滤波器的鲁棒性是至关重要的问题。第四版可能会对这些方面进行更深入的分析，并提供相应的解决方案或建议。 更详尽的调试和优化技巧：除了算法本身，本书还会分享在实际调试和优化卡尔曼滤波器时可能遇到的常见问题，以及相应的排查和改进方法。 适用人群 《卡尔曼滤波理论与实践（MATLAB版，第4版）》适合广泛的读者群体。 在校学生：对于学习信号处理、控制理论、信息与通信工程、自动化等专业的本科生和研究生来说，本书是系统学习卡尔曼滤波理论，并将其应用于课程设计和毕业设计的理想教材。 工程技术人员：在航空航天、汽车工业、机器人、通信、测控等领域工作的工程师，如果需要在实际项目中应用卡尔曼滤波器，本书将提供坚实的理论指导和实用的编程技巧，帮助他们快速上手。 科研人员：对于在相关领域进行科学研究的学者，本书不仅能提供必要的理论背景，还能激发新的研究思路，并通过MATLAB实例帮助验证和实现研究成果。 对卡尔曼滤波感兴趣的自学者：对于希望系统了解和掌握卡尔曼滤波技术的个人，本书的循序渐进的讲解和丰富的实践内容，将是一个非常好的学习资源。 结语 卡尔曼滤波作为一种强大的状态估计工具，其重要性不言而喻。《卡尔曼滤波理论与实践（MATLAB版，第4版）》凭借其严谨的理论阐述、丰富的MATLAB实践案例以及与时俱进的内容更新，为读者提供了一条通往卡尔曼滤波精深领域的康庄大道。无论您是初学者还是有一定基础的研究者，本书都将是您探索、理解和应用卡尔曼滤波技术的宝贵伙伴，助力您在数据驱动的现代科技浪潮中，做出更加精确、更具洞察力的决策。

评分☆☆☆☆☆

终于收到这本《卡尔曼滤波理论与实践（MATLAB版，第4版）》了，迫不及待地打开，书的质感很棒，纸张厚实，印刷清晰，拿在手里非常有分量感。作为一名长期在工程领域工作的技术人员，我对卡尔曼滤波的理论背景以及在实际应用中的强大能力早有耳闻，但总是感觉隔靴搔痒，理论推导部分有时让人望而却步。这次选择第四版的MATLAB版本，很大程度上是看中了它将理论与实践相结合的特点，尤其是能够通过MATLAB代码来验证和理解复杂的算法。我非常希望这本书能够提供清晰、易懂的数学推导过程，并且能够循序渐进地引导读者理解卡尔曼滤波的每一个核心概念，而不是一上来就给出复杂的公式。此外，我特别期待书中能够包含丰富的实际案例，最好是能够涵盖多个工程领域，例如航空航天、自动驾驶、机器人控制等等，这样我就可以将学到的知识与我的工作领域联系起来，找到更贴切的应用场景。希望书中提供的MATLAB示例代码不仅仅是简单的调用，而是能够详细地解释每一行代码的作用，甚至是一些调试技巧，这样我才能真正地“动手”起来，把滤波器的设计和实现过程融会贯通。

评分☆☆☆☆☆

盼了很久的《卡尔曼滤波理论与实践（MATLAB版，第4版）》终于送到了，书的包装很严实，打开后，一股油墨的清香扑鼻而来，纸张的质感也非常好，印刷字体清晰，排版也很舒服，拿在手里感觉很厚实，内容应该很丰富。我是一名初级工程师，在工作中经常会遇到需要对传感器数据进行融合和估计的问题，但对于卡尔曼滤波的理解还停留在非常基础的层面，很多时候是“知其然不知其所以然”。这次选择第四版的MATLAB版，就是希望能够深入学习卡尔曼滤波的理论精髓，并且能够通过MATLAB这个强大的工具，将理论转化为实际可用的解决方案。我特别关注书中是否能够深入浅出地讲解卡尔曼滤波的递推公式是如何得出的，以及这些公式在不同场景下的含义。同时，我对书中提供的MATLAB代码非常期待，希望能有详细的注释，能够解释算法的每一步逻辑，并且最好能提供一些不同类型的应用场景，比如目标跟踪、姿态估计等，这样我就可以对照着学习，并将学到的知识应用到我的具体工作中。

评分☆☆☆☆☆

这本《卡尔曼滤波理论与实践（MATLAB版，第4版）》终于到手了，迫不及待地翻开。封面设计简洁大气，纸张的触感也相当不错，拿在手里很有分量。我一直对卡尔曼滤波这个概念颇感兴趣，但总觉得理论深奥，难以着手。听说这个版本是第四版，而且是MATLAB版，这对我这个平时工作中离不开MATLAB的工程师来说，简直是量身定做。我之前看过一些零散的资料，理解得断断续续，这次希望能通过这本书，系统地梳理清楚卡尔曼滤波的原理，并且真正掌握它的实际应用方法。尤其期待书中关于MATLAB代码的讲解，希望能有详实的例子，让我在理论学习的同时，也能同步进行实践操作。我希望这本书不仅仅停留在公式推导，更要讲清楚这些公式在实际问题中是如何转化的，比如在目标跟踪、导航定位等领域的应用。不知道书中会不会深入探讨一些高级的卡尔曼滤波变种，比如扩展卡尔曼滤波（EKF）或者无迹卡尔曼滤波（UKF），这对处理非线性系统非常有帮助。总之，我对这本书的期望很高，希望它能成为我学习卡尔曼滤波的得力助手，真正让我从“知其然”到“知其所以然”，并能熟练地将其应用于我的工程项目中。

评分☆☆☆☆☆

终于拿到了这本《卡尔曼滤波理论与实践（MATLAB版，第4版）》，迫不及待地翻阅。书的装帧设计简约而不失专业感，拿到手里沉甸甸的，预示着内容的扎实。我是一名对信号处理和系统辨识充满兴趣的研究生，卡尔曼滤波作为这些领域的核心工具，一直是我学习的重点和难点。之前接触过一些关于卡尔曼滤波的书籍，但总觉得它们要么过于理论化，让人难以理解；要么过于工程化，缺少深入的理论推导。第四版的MATLAB版，让我看到了理论与实践结合的希望。我非常期待书中能够详细阐述卡尔曼滤波的预测和更新过程，包括状态向量、协方差矩阵的更新原理，以及它们在信息融合中的作用。更重要的是，我希望书中提供的MATLAB示例代码能够详细、清晰，并且具有一定的通用性，能够方便我根据自己的研究问题进行修改和扩展。如果书中还能对卡尔曼滤波在不同应用领域（如导航、通信、经济学等）的一些典型案例进行深入分析，并给出相应的MATLAB实现，那将对我完成毕业论文和未来的研究工作有巨大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

收到《卡尔曼滤波理论与实践（MATLAB版，第4版）》这本书，着实让我眼前一亮。从包装到书的整体设计，都显得十分专业。我是一名对信号处理和估计理论充满好奇的学生，一直以来，卡尔曼滤波都是我学习路上的一个重要里程碑。然而，在过去接触到的各种资料中，很多都过于偏重理论而忽视了实践，或者案例过于简单，难以应对复杂的工程问题。第四版的MATLAB版，这个标签本身就吸引了我，因为MATLAB作为强大的工程计算软件，是实现卡尔曼滤波算法的理想平台。我非常期待这本书能够提供一个扎实的理论基础，但更重要的是，它能否用一种直观易懂的方式，将那些抽象的数学公式转化为具体的算法实现。我希望书中能够有不同难度级别的示例，从最基础的线性系统，到可能涉及到的非线性系统（比如是否会讲解EKF/UKF），并且能有配套的MATLAB代码，这些代码应该清晰、规范，并且能够直接运行，这样我才能真正地进行模拟和验证。此外，如果书中还能涉及一些卡尔曼滤波在实际应用中可能遇到的常见问题和解决方案，比如参数调优、发散问题处理等，那就太完美了。