复杂系统的现代估计理论及应用

复杂系统的现代估计理论及应用
分享
扫描下方二维码分享到微信
打开微信,点击右上角”+“,
使用”扫一扫“即可将网页分享到朋友圈。
作者:
出版社: 科学出版社
2009-04
版次: 1
ISBN: 9787030236913
定价: 80.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 416页
字数: 524千字
正文语种: 简体中文
13人买过
  • 估计理论是自动控制、信号处理等学科的基础,在航空航天等工程领域有着广泛的应用。《复杂系统的现代估计理论及应用》从自适应与鲁棒滤波、多模型估计、多尺度估计、非线性采样滤波等方面介绍了估计理论的部分进展,特别是作者在该领域近十年的理论研究成果,以及在非合作目标跟踪的重要应用。
    《复杂系统的现代估计理论及应用》可供从事最优估计、复杂系统建模、信息处理论及应用领域的研究生和科研人员参考阅读,对从事控制理论研究、系统设计、开发和应用的工程技术人员也具有一定的参考价值。 前言
    第1章绪论
    1.1背景
    1.2运动目标的估计
    1.3运动目标估计的进展
    1.4预备知识
    1.5附注
    参考文献

    第2章概率统计及随机过程基础知识
    2.1概述
    2.2最小二乘估计
    2.3多项式拟合
    2.4参数估计的拟合优度与统计显著性
    2.5极大似然估计和极大后验估计
    2.6最小均方误差估计
    2.7估计的性质
    2.8本章小结
    参考文献

    第3章Kalman估计
    3.1Kalman滤波
    3.2Kalman平滑
    3.3滤波的基本定理
    3.4本章小结
    参考文献

    第4章单模型自适应估计
    4.1引言
    4.2模型方差自适应调节的估计器
    4.3两级Kalman滤波器
    4.4区间估计器
    4.5Singer模型
    4.6当前统计模型
    4.7输入估计
    4.8变维滤波
    4.9强跟踪滤波器
    4.10本章小结
    参考文献

    第5章具有广义未知干扰输入的随机系统鲁棒滤波
    5.1引言
    5.2具有GUDI的随机系统建模
    5.3上界滤波器设计
    5.4最小上界滤波器设计
    5.5仿真分析
    5.6本章小结
    参考文献

    第6章一种用于具有未知噪声线性系统的自适应Kalman滤波器
    6.1引言
    6.2问题描述
    6.3自适应Kalman滤波器的设计
    6.4时滞和参数估计的计算机仿真
    6.5本章小结
    参考文献

    第7章鲁棒IMM滤波
    7.1引言
    7.2算法推导
    7.3时滞和参数的联合估计
    7.4本章小结
    参考文献

    第8章Gauss近似非线性滤波
    8.1EKF滤波
    8.2UT变换
    8.3UKF算法
    8.4仿真实验
    8.5本章小结
    参考文献

    第9章粒子滤波器
    9.1引言
    9.2基本思想
    9.3PF实现
    9.4仿真分析
    9.5本章小结
    参考文献

    第10章IMM算法
    10.1引言
    10.2IMM算法
    10.3IMM算法参数分析
    10.4IMM算法过渡过程仿真分析
    10.5IMM算法的收敛性
    10.6多模型估计与贝叶斯因果网
    10.7本章小结
    参考文献

    第11章自适应IMM算法
    11.1引言
    11.2SIMM算法
    11.3具有参数的AIMM算法
    11.4两级IMM算法
    11.5本章小结
    参考文献

    第12章混合估计平滑
    12.1引言
    12.2固定区间平滑算法
    12.3一步固定滞后平滑算法
    12.4基于状态扩维的任意步固定滞后平滑算法
    12.5两种同定滞后平滑算法仿真比较
    12.6本章小结
    参考文献

    第13章基于一般紧支撑小波的动态多尺度系统(DMS)集中式最优估计
    13.1引言
    13.2离散DMS一般紧支撑小波实现
    13.3离散定常DMS的一般紧支撑小波实现形式
    13.4系统的随机可控性
    13.5系统的随机可测性
    13.6Kalman滤波系统的稳定性
    13.7基于一般紧支撑小波的集中式最优估计算法仿真
    13.8本章小结
    参考文献

    第14章基于Haar小波的DMS序贯式最优估计
    14.1引言
    14.2序贯式Kalman滤波
    14.3基于Haar小波的DMS序贯式估计
    14.4基于Haar小波的序贯式最优估计算法仿真
    14.5本章小结
    参考文献

    第15章基于PF的检测跟踪一体化技术
    15.1引言
    15.2算法推导
    15.3序列图像运动目标的检测和跟踪
    15.4算法性能分析
    15.5本章小结
    参考文献

    第16章基于图像增强的机动目标跟踪
    16.1引言
    16.2基于图像增强的IMM估计
    16.3模式观测一步滞后的IMM方法
    16.4仿真分析
    16.5本章小结
    参考文献

    第17章基于地理信息的扩展对地跟踪
    17.1引言
    17.2利用地理信息的EGTT
    17.3基于EGTT的EMTV
    17.4基于EGTT的C-IMMMTV算法
    17.5本章小结
    参考文献

    附录A线性代数与线性系统简要回顾
    附录B概率论与随机过程的简单回顾
    附录C假设检验与统计推断的简单回顾
    附录D第5章定理证明
    附录E第6章定理证
  • 内容简介:
    估计理论是自动控制、信号处理等学科的基础,在航空航天等工程领域有着广泛的应用。《复杂系统的现代估计理论及应用》从自适应与鲁棒滤波、多模型估计、多尺度估计、非线性采样滤波等方面介绍了估计理论的部分进展,特别是作者在该领域近十年的理论研究成果,以及在非合作目标跟踪的重要应用。
    《复杂系统的现代估计理论及应用》可供从事最优估计、复杂系统建模、信息处理论及应用领域的研究生和科研人员参考阅读,对从事控制理论研究、系统设计、开发和应用的工程技术人员也具有一定的参考价值。
  • 目录:
    前言
    第1章绪论
    1.1背景
    1.2运动目标的估计
    1.3运动目标估计的进展
    1.4预备知识
    1.5附注
    参考文献

    第2章概率统计及随机过程基础知识
    2.1概述
    2.2最小二乘估计
    2.3多项式拟合
    2.4参数估计的拟合优度与统计显著性
    2.5极大似然估计和极大后验估计
    2.6最小均方误差估计
    2.7估计的性质
    2.8本章小结
    参考文献

    第3章Kalman估计
    3.1Kalman滤波
    3.2Kalman平滑
    3.3滤波的基本定理
    3.4本章小结
    参考文献

    第4章单模型自适应估计
    4.1引言
    4.2模型方差自适应调节的估计器
    4.3两级Kalman滤波器
    4.4区间估计器
    4.5Singer模型
    4.6当前统计模型
    4.7输入估计
    4.8变维滤波
    4.9强跟踪滤波器
    4.10本章小结
    参考文献

    第5章具有广义未知干扰输入的随机系统鲁棒滤波
    5.1引言
    5.2具有GUDI的随机系统建模
    5.3上界滤波器设计
    5.4最小上界滤波器设计
    5.5仿真分析
    5.6本章小结
    参考文献

    第6章一种用于具有未知噪声线性系统的自适应Kalman滤波器
    6.1引言
    6.2问题描述
    6.3自适应Kalman滤波器的设计
    6.4时滞和参数估计的计算机仿真
    6.5本章小结
    参考文献

    第7章鲁棒IMM滤波
    7.1引言
    7.2算法推导
    7.3时滞和参数的联合估计
    7.4本章小结
    参考文献

    第8章Gauss近似非线性滤波
    8.1EKF滤波
    8.2UT变换
    8.3UKF算法
    8.4仿真实验
    8.5本章小结
    参考文献

    第9章粒子滤波器
    9.1引言
    9.2基本思想
    9.3PF实现
    9.4仿真分析
    9.5本章小结
    参考文献

    第10章IMM算法
    10.1引言
    10.2IMM算法
    10.3IMM算法参数分析
    10.4IMM算法过渡过程仿真分析
    10.5IMM算法的收敛性
    10.6多模型估计与贝叶斯因果网
    10.7本章小结
    参考文献

    第11章自适应IMM算法
    11.1引言
    11.2SIMM算法
    11.3具有参数的AIMM算法
    11.4两级IMM算法
    11.5本章小结
    参考文献

    第12章混合估计平滑
    12.1引言
    12.2固定区间平滑算法
    12.3一步固定滞后平滑算法
    12.4基于状态扩维的任意步固定滞后平滑算法
    12.5两种同定滞后平滑算法仿真比较
    12.6本章小结
    参考文献

    第13章基于一般紧支撑小波的动态多尺度系统(DMS)集中式最优估计
    13.1引言
    13.2离散DMS一般紧支撑小波实现
    13.3离散定常DMS的一般紧支撑小波实现形式
    13.4系统的随机可控性
    13.5系统的随机可测性
    13.6Kalman滤波系统的稳定性
    13.7基于一般紧支撑小波的集中式最优估计算法仿真
    13.8本章小结
    参考文献

    第14章基于Haar小波的DMS序贯式最优估计
    14.1引言
    14.2序贯式Kalman滤波
    14.3基于Haar小波的DMS序贯式估计
    14.4基于Haar小波的序贯式最优估计算法仿真
    14.5本章小结
    参考文献

    第15章基于PF的检测跟踪一体化技术
    15.1引言
    15.2算法推导
    15.3序列图像运动目标的检测和跟踪
    15.4算法性能分析
    15.5本章小结
    参考文献

    第16章基于图像增强的机动目标跟踪
    16.1引言
    16.2基于图像增强的IMM估计
    16.3模式观测一步滞后的IMM方法
    16.4仿真分析
    16.5本章小结
    参考文献

    第17章基于地理信息的扩展对地跟踪
    17.1引言
    17.2利用地理信息的EGTT
    17.3基于EGTT的EMTV
    17.4基于EGTT的C-IMMMTV算法
    17.5本章小结
    参考文献

    附录A线性代数与线性系统简要回顾
    附录B概率论与随机过程的简单回顾
    附录C假设检验与统计推断的简单回顾
    附录D第5章定理证明
    附录E第6章定理证
查看详情
系列丛书 / 更多
复杂系统的现代估计理论及应用
时滞系统稳定性分析与应用
孙健 著
复杂系统的现代估计理论及应用
多智能体系统的协同群集运动控制
陈杰、方浩、辛斌 著
复杂系统的现代估计理论及应用
系统与控制丛书:广义线性系统分析与设计
Guang-Ren Duan 著;段广仁、于海华、吴爱国、张显 译
复杂系统的现代估计理论及应用
时滞系统鲁棒控制:自由权矩阵方法
吴敏、何勇 著
复杂系统的现代估计理论及应用
多自主体系统的分布式估计与控制
张强、张纪峰 著
复杂系统的现代估计理论及应用
系统与控制丛书:模型预测控制
陈虹 著
复杂系统的现代估计理论及应用
全局工况系统预测控制及其应用
李少远 著
复杂系统的现代估计理论及应用
矩阵的半张量积:理论与应用(第2版)
程代展、齐洪胜 著
复杂系统的现代估计理论及应用
H∞控制及应用
陈本美、席斌 著
复杂系统的现代估计理论及应用
系统与控制丛书·智能优化的探索:开发权衡理论与方法
陈杰、辛斌 著
复杂系统的现代估计理论及应用
广义Hamilton控制系统理论:实现、控制与应用
王玉振 著
复杂系统的现代估计理论及应用
时滞系统的鲁棒控制和稳定性分析(英文版)
Min、Yong、JinHua She 编
您可能感兴趣 / 更多
复杂系统的现代估计理论及应用
北京评书
梁彦 著
复杂系统的现代估计理论及应用
民间传说故事①-经典连环画阅读丛书(全三册)
梁彦 作者
复杂系统的现代估计理论及应用
企业兼并的理论与实务
梁彦 著