卡爾曼濾波及其實時應(yīng)用（第5版）

第1章預(yù)備知識
1.1矩陣和行列式初步
1.2概率論初步
1.3小二乘初步
練習(xí)
第2章卡爾曼濾波： 簡單推導(dǎo)
2.1模型
2.2準(zhǔn)則
2.3預(yù)測校正公式
2.4卡爾曼濾波過程
練習(xí)
第3章正交投影和卡爾曼濾波
3.1估計的正交性
3.2新息序列
3.3小方差估計
3.4卡爾曼濾波方程
3.5實時跟蹤
練習(xí)
第4章系統(tǒng)噪聲和量測噪聲相關(guān)的卡爾曼濾波
4.1仿射模型
4.2估計算子
4.3額外數(shù)據(jù)對估計的影響
4.4卡爾曼濾波方程推導(dǎo)
4.5實時應(yīng)用
4.6線性確定/隨機系統(tǒng)
練習(xí)
第5章有色噪聲環(huán)境下的卡爾曼濾波
5.1處理思路
5.2誤差估計
5.3卡爾曼濾波過程
5.4系統(tǒng)白噪聲
5.5實時應(yīng)用
練習(xí)
第6章極限（穩(wěn)態(tài)）卡爾曼濾波
6.1處理思路
6.2主要結(jié)論
6.3幾何收斂
6.4實時應(yīng)用
練習(xí)
第7章序貫算法和平方根算法
7.1序貫算法
7.2平方根算法
7.3實時應(yīng)用算法
練習(xí)
第8章擴展卡爾曼濾波和系統(tǒng)辨識
8.1擴展卡爾曼濾波
8.2衛(wèi)星軌道估計
8.3自適應(yīng)系統(tǒng)辨識
8.4一個常值參數(shù)辨識的例子
8.5改進的擴展卡爾曼濾波
8.6時變參數(shù)辨識
練習(xí)
第9章濾波方程解耦
9.1解耦公式
9.2實時跟蹤
9.3αβγ跟蹤器
9.4一個例子
練習(xí)
第10章區(qū)間系統(tǒng)的卡爾曼濾波
10.1區(qū)間數(shù)學(xué)
10.1.1區(qū)間及其特性
10.1.2區(qū)間運算
10.1.3有理區(qū)間函數(shù)
10.1.4區(qū)間期望和方差
10.2區(qū)間卡爾曼濾波
10.2.1區(qū)間卡爾曼濾波方案
10.2.2次優(yōu)區(qū)間卡爾曼濾波
10.2.3目標(biāo)跟蹤的例子
10.3加權(quán)平均區(qū)間卡爾曼濾波
練習(xí)
第11章小波卡爾曼濾波
11.1小波初步
11.1.1小波基礎(chǔ)
11.1.2離散小波變換和濾波器組
11.2信號估計和分解
11.2.1隨機信號的估計和分解
11.2.2一個隨機游走的例子
練習(xí)

第12章傳感器網(wǎng)絡(luò)的分布式估計
12.1背景
12.2問題描述
12.3算法收斂性
12.4仿真算例
練習(xí)
第13章附錄
13.1卡爾曼平滑器
13.2αβγθ跟蹤器
13.3自適應(yīng)卡爾曼濾波
13.4自適應(yīng)卡爾曼濾波在維納濾波中的應(yīng)用
13.5卡爾曼布希濾波
13.6隨機控制
13.7平方根濾波及其脈動陣列實現(xiàn)