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内容简介

　　《鲁棒融合卡尔曼滤波理论及应用》系统地介绍由作者提出的带不确定噪声方差和不确定模型参数的多传感器系统鲁棒信息融合Kalman滤波理论，并给出了在目标跟踪系统中的仿真应用。《鲁棒融合卡尔曼滤波理论及应用》内容包括局部、集中式与分布式融合、状态融合与观测融合、加权融合、协方差交叉融合鲁棒Kalman滤波，方法包括作者提出的极大极小鲁棒Kalman滤波方法、虚拟噪声补偿技术、鲁棒性分析的Lyapunov方程方法、改进的协方差交叉融合鲁棒Kalman滤波方法、鲁棒精度概念和鲁棒精度分析方法及鲁棒Kalman滤波的收敛性分析方法。

目录

第1章 绪论
1.1最优信息融合Kalman滤波
1.2不确定系统鲁棒信息融合Kalman滤波
参考文献
第2章 最优和鲁棒估计方法
2.1WLS估计方法
2.2LUMV估计方法
2.3LMV估计方法——正交投影方法
2.4最优加权状态融合估计方法
2.4.1按矩阵加权最优状态融合估计方法
2.4.2按标量加权最优状态融合估计方法
2.4.3按对角阵加权最优状态融合估计方法
2.5最优加权观测融合估计方法
2.5.1加权观测融合数据压缩准则
2.5.2两种加权观测融合算法
2.5.3平均加权观测融合算法
2.5.4加权观测融合算法的全局最优性
2.6一种极大极小鲁棒估计方法
2.7用虚拟噪声补偿模型误差鲁棒估计方法
2.7.1带不确定模型参数和噪声方差系统鲁棒Kalman滤波方法
2.7.2带乘性噪声和不确定噪声方差系统鲁棒Kalman滤波方法
2.7.3带丢失观测和不确定噪声方差系统鲁棒Kalman滤波方法
2.7.4带丢包和不确定噪声方差系统鲁棒Kalman滤波方法
2.7.5带随机参数阵和不确定噪声方差系统鲁棒Kalman滤波方法
2.8协方差交叉（CI）融合估计方法
2.8.1协方差椭圆及其性质
2.8.2CI融合估计的几何原理
2.8.3CI融合算法推导
2.8.4最优参数w的选择
2.8.5CI融合估值器的鲁棒性
2.8.6改进的CI融合估值器
2.8.7多传感器系统CI融合估计
2.8.8CI融合估值与局部和三种加权融合估值精度比较
参考文献
第3章 最优Kalman滤波
3.1引言
3.2状态空间模型与ARMA模型
3.2.1状态空间模型与Kalman滤波问题
3.2.2ARMA模型与状态空间模型的关系
3.3最优Kalman滤波
3.3.1Kalman滤波器和预报器
3.3.2Kalman平滑器
3.3.3信息滤波器
3.4Kalman滤波的稳定性
3.5稳态Kalman滤波
3.5.1稳态Kalman估值器
3.5.2稳态Kalman滤波的收敛性
3.6白噪声估值器
3.7相关噪声时变系统最优Kalman滤波和白噪声估值器
3.7.1最优Kalman滤波器和预报器
3.7.2超前N步最优Kalman预报器
3.7.3最优Kalman平滑器
3.7.4最优白噪声估值器
3.8相关噪声定常系统稳态Kalman滤波和白噪声估值器
参考文献
第4章 最优融合Kalman滤波
4.1引言
4.2全局最优集中式和去集中式融合Kalman滤波器
4.2.1集中式融合Kalman滤波器
4.2.2全局最优去集中式融合Kalman滤波器
4.2.3带相关噪声集中式融合Kalman滤波器
4.2.4带相关噪声集中式融合稳态Kalman滤波器
4.3全局最优加权观测融合Kalman滤波
4.3.1加权观测融合Kalman滤波算法1
4.3.2加权观测融合Kalman滤波算法2
4.3.3两种加权观测融合算法的全局最优性
4.3.4两种加权观测融合稳态Kalman滤波算法
4.4带相关噪声加权观测融合Kalman滤波
4.4.1输入噪声与观测噪声去相关处理
4.4.2两种加权观测融合Kalman滤波算法
4.4.3两种加权观测融合算法的全局最优性
4.4.4两种加权观测融合稳态Kalman滤波算法
4.5加权观测融合白噪声反卷积估值器
4.5.1加权观测融合时变白噪声反卷积估值器
4.5.2加权观测融合稳态白噪声反卷积估值器
4.6最优加权状态融合Kalman滤波和白噪声反卷积
4.6.1局部最优Kalman滤波器和预报器及互协方差阵Lyapunov方程
4.6.2局部多步Kalman预报器及互协方差阵
4.6.3局部最优Kalman平滑器及互协方差阵
4.6.4三种最优加权状态融合Kalman估值器
4.6.5最优加权融合白噪声反卷积估值器
4.7最优加权状态融合稳态Kalman滤波和白噪声反卷积
4.8带不同局部模型时变系统最优融合Kalman估值器
4.8.1问题提出——一个启发性的目标跟踪系统例子
4.8.2带不同局部模型时变系统局部最优Kalman估值器
4.8.3带不同局部模型时变系统最优融合Kalman估值器
4.9带不同局部模型定常系统最优融合稳态Kalman估值器
4.10带不同局部模型最优融合白噪声反卷积估值器
4.10.1一个启发性例子——带不同局部模型的白噪声反卷积融合估计问题
4.10.2带不同局部模型时变系统最优白噪声反卷积融合器
4.10.3带不同局部模型定常系统稳态最优白噪声反卷积融合器
参考文献
第5章 不确定系统鲁棒融合Kalman滤波
5.1引言
5.2不确定噪声方差系统鲁棒加权融合时变和稳态Kalman滤波器
5.2.1局部鲁棒时变Kalman滤波器
5.2.2鲁棒加权融合时变Kalman滤波器
5.2.3鲁棒精度分析
5.2.4鲁棒局部和融合稳态Kalman滤波器
5.2.5仿真例子
5.3不确定噪声方差系统鲁棒加权融合时变和稳态Kalman预报器
5.3.1局部鲁棒时变Kalman预报器
5.3.2鲁棒加权融合时变Kalman预报器
5.3.3鲁棒精度分析
5.3.4鲁棒局部和融合稳态Kalman预报器
5.3.5鲁棒性检验方法和保守性小的噪声方差上界的选择
5.3.6仿真例子
5.4不确定噪声方差系统鲁棒加权融合时变和稳态Kalman平滑器
5.4.1局部鲁棒时变Kalman平滑器
5.4.2加权融合鲁棒时变Kalman平滑器
5.4.3鲁棒精度分析
5.4.4鲁棒局部和加权融合稳态Kalman平滑器
5.4.5仿真例子
5.5不确定噪声方差系统鲁棒加权融合稳态Kalman滤波器
5.5.1局部鲁棒稳态Kalman滤波器
5.5.2加权融合鲁棒稳态Kalman滤波器
5.5.3鲁棒精度分析
5.5.4仿真例子
5.6不确定噪声方差系统鲁棒加权融合稳态Kalman平滑器
5.6.1局部鲁棒稳态Kalman平滑器
5.6.2加权融合鲁棒稳态Kalman平滑器
5.6.3加权观测融合鲁棒稳态Kalman平滑器
5.6.4仿真例子
5.7带不确定公共干扰噪声系统集中式融合鲁棒Kalman滤波器
5.7.1鲁棒集中式融合时变Kalman滤波器
5.7.2鲁棒局部和集中式融合稳态Kalman滤波器
5.7.3鲁棒精度分析
5.7.4仿真例子
5.8带不确定公共干扰噪声系统加权观测融合鲁棒Kalman预报器
5.8.1鲁棒加权观测融合时变Kalman预报器
5.8.2鲁棒局部和融合稳态Kalman预报器
5.8.3鲁棒精度分析
5.8.4仿真例子
5.9序贯协方差交叉融合鲁棒时变和稳态Kalman滤波器
5.9.1局部鲁棒时变Kalman滤波器
5.9.2批处理协方差交叉（BCI）融合鲁棒时变Kalman滤波器
5.9.3SCI融合鲁棒时变Kalman滤波器
5.9.4鲁棒精度分析
5.9.5鲁棒局部和融合稳态Kalman滤波器
5.9.6关于序贯融合次序的灵敏性分析
5.9.7仿真例子
5.10并行协方差交叉融合鲁棒稳态Kalman滤波器
5.10.1局部鲁棒稳态Kalman滤波器
5.10.2PCI融合鲁棒稳态Kalman融合器的结构
5.10.3PCI鲁棒融合器中两传感器CI鲁棒融合器的分布
5.10.4PCI和SCI鲁棒融合器的计算时间比较
5.10.5PCI融合鲁棒稳态Kalman滤波器的鲁棒性和精度分析
5.11不确定模型参数系统鲁棒CI融合稳态Kalman滤波器
5.11.1局部鲁棒稳态Kalman滤波器
5.11.2鲁棒CI融合稳态Kalman滤波器
5.11.3仿真例子
5.12不确定模型参数系统鲁棒集中式融合稳态Kalman预报器
5.12.1集中式融合和局部鲁棒稳态Kalman预报器
5.12.2仿真例子
5.13不确定模型参数和噪声方差系统鲁棒加权观测融合稳态Kalman滤波器
5.13.1加权观测融合和局部鲁棒稳态Kalman滤波器
5.13.2加权观测融合鲁棒稳态Kalman滤波器的鲁棒性
5.13.3仿真例子
5.14不确定参数和噪声方差系统鲁棒加权观测融合稳态Kalman预报器
5.14.1加权观测融合鲁棒稳态Kalman预报器
5.14.2集中式融合鲁棒稳态Kalman预报器
5.14.3仿真例子
5.15不确定参数和噪声方差系统鲁棒稳态Kalman滤波器
5.15.1保守稳态Kalman滤波器
5.15.2鲁棒稳态Kalman滤波器
5.15.3仿真例子
5.16不确定参数和噪声方差系统鲁棒集中式融合稳态Kalman滤波器
5.16.1鲁棒融合稳态Kalman滤波器
5.16.2仿真例子
5.17不确定噪声方差系统保性能鲁棒稳态Kalman预报器
5.17.1保性能鲁棒融合稳态Kalman预报器
5.17.2仿真例子
5.18不确定噪声方差系统鲁棒Kalman滤波理论的推广应用问题
5.19小结
参考文献
……
第6章 分簇传感网络系统鲁棒融合Kalman滤波器
第7章 鲁棒融合Kalman滤波理论创新与某些开放问题

前言/序言

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