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非線性系統(tǒng)加權(quán)觀測融合估計(jì)理論及其應(yīng)用

非線性系統(tǒng)加權(quán)觀測融合估計(jì)理論及其應(yīng)用

定　價(jià)：￥129.00

作　者： 郝鋼
出版社： 電子工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽： 暫缺
ISBN： 9787121374159 出版時(shí)間： 2019-11-01 包裝：
開本： 16開 頁數(shù)： 336 字?jǐn)?shù)：  

內(nèi)容簡介

　　本書系統(tǒng)地介紹了由作者提出的非線性系統(tǒng)的信息融合估計(jì)新方法、新理論及應(yīng)用。本書主要介紹了幾種非線性系統(tǒng)的估計(jì)方法，并從優(yōu)缺點(diǎn)、適用范圍、算法精度、復(fù)雜度等方面進(jìn)行性能分析。為了提高單個(gè)傳感器的估計(jì)精度，提出了非線性系統(tǒng)的多傳感器信息融合方法――加權(quán)觀測融合方法，該方法有效地解決了非線性系統(tǒng)的融合問題。

作者簡介

　　郝鋼，男，1980年1月生人，博士，副教授，碩士生導(dǎo)師。2003年7月黑龍江大學(xué)單子工程學(xué)院授予學(xué)士學(xué)位；2006年7月獲得碩士學(xué)位；2011年哈爾濱工程大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院獲得博士學(xué)位；2012年至2014年黑龍江大學(xué)博士后流動(dòng)站工作經(jīng)歷。2006年7月在黑龍江大學(xué)自動(dòng)化系任教，2009年晉升為講師，2011年晉升為副教授，2010年任自動(dòng)化專業(yè)副主任。主要從事非線性系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)、目標(biāo)跟蹤、信息融合等方面的研究。主持國家自然科學(xué)基金1項(xiàng)、主持并完成省自然科學(xué)基金1項(xiàng)，參與并完成國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目3項(xiàng)。發(fā)表SCI、EI收錄文章40余篇。

圖書目錄

第1 章 緒論 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 1
1．1 多傳感器信息融合理論 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 1
1．1．1 多傳感器信息融合 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 1
1．1．2 信息融合國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 5
1．2 系統(tǒng)辨識 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 7
1．2．1 系統(tǒng)辨識的目的 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 8
1．2．2 系統(tǒng)辨識的方法 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 9
1．2．3 自校正濾波算法 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 11
1．3 非線性系統(tǒng)融合估計(jì) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 14
1．3．1 信息融合結(jié)構(gòu)模型 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 14
1．3．2 信息融合的主要技術(shù)方法 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 19
1．3．3 非線性系統(tǒng)估計(jì)研究現(xiàn)狀 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 20
1．3．4 融合估計(jì)研究現(xiàn)狀 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 21
1．3．5 非線性系統(tǒng)融合估計(jì)研究現(xiàn)狀 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 24
1．4 主要研究內(nèi)容 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 25
第2 章 一般非線性系統(tǒng)濾波方法及性能分析 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 28
2．1 遞推線性最小方差估計(jì)框架 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 29
2．1．1 射影定理 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 30
2．1．2 新息序列 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 35
2．1．3 遞推線性最小方差濾波框架 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 38
2．1．4 Kalman 濾波器 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 41
2．1．5 ARMA 新息模型 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 46
2．1．6 基于ARMA 新息模型的穩(wěn)態(tài)Kalman 濾波器 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 47
2．2 無跡Kalman 濾波算法 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 48
2．2．1 UKF 濾波算法原理 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 48
2．2．2 Sigma 點(diǎn)采樣策略 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 50
2．2．3 UKF 濾波算法 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 55
2．3 容積Kalman 濾波算法 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 56
2．3．1 容積規(guī)則 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 57
2．3．2 容積Kalman 濾波算法 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 60
2．4 粒子濾波算法 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 63
2．4．1 最優(yōu)貝葉斯遞推濾波和重要性采樣 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 63
2．4．2 序貫重要性采樣 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 65
2．4．3 PF 濾波算法 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 66
2．5 3 種非線性濾波算法的比較分析 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 67
2．6 本章小結(jié) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 68
第3 章 線性系統(tǒng)的多傳感器自校正加權(quán)觀測融合Kalman 濾波器 ．．．．．．．．．．．．．．． 69
3．1 最優(yōu)加權(quán)觀測融合Kalman 濾波器 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 71
3．1．1 線性系統(tǒng)的加權(quán)觀測融合算法 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 71
3．1．2 最優(yōu)加權(quán)觀測融合Kalman 濾波器 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 73
3．2 基于最小二乘法的自校正加權(quán)觀測融合Kalman 濾波器 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 74
3．2．1 自校正Kalman 濾波器 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．74
3．2．2 基于最小二乘法的自校正加權(quán)觀測融合Kalman 濾波器 ．．．．．．．． 77
3．2．3 基于相關(guān)函數(shù)辨識器的自校正加權(quán)觀測融合
Kalman 濾波器 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 80
3．3 基于協(xié)同辨識的自校正加權(quán)觀測融合Kalman 濾波器 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 82
3．3．1 具有相同觀測矩陣和不相關(guān)觀測噪聲的情形 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 83
3．3．2 具有不同觀測矩陣和不相關(guān)觀測噪聲情形 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 88
3．3．3 系統(tǒng)具有不同觀測矩陣和相關(guān)觀測噪聲 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 95
3．4 仿真 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 98
3．5 本章小結(jié) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 109
第4 章 非線性系統(tǒng)的最優(yōu)和自校正加權(quán)觀測融合UKF 濾波器 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 111
4．1 多傳感器加權(quán)觀測融合UKF 濾波器 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 112
4．1．1 集中式觀測融合UKF 濾波器 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 113
4．1．2 加權(quán)觀測融合UKF 濾波器 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 113
4．1．3 加權(quán)觀測融合UKF 濾波器與集中式觀測融合
UKF 濾波器在數(shù)值上的完全等價(jià)性 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 115
4．2 自校正加權(quán)觀測融合UKF 濾波器 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 121
4．2．1 噪聲方差的估計(jì)算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 121
4．2．2 基于Sage-Husa 估計(jì)的Qw 估計(jì)算法 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 123
4．2．3 多傳感器加權(quán)觀測融合自校正UKF 濾波器 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 125
4．3 仿真例子 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 125
4．4 本章小結(jié) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 130
第5 章 基于Taylor 級數(shù)逼近的非線性系統(tǒng)加權(quán)觀測融合估計(jì)理論 ．．．．．．．．．．．． 132
5．1 基于Taylor 級數(shù)逼近的非線性系統(tǒng)加權(quán)觀測融合算法 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 133
5．2 基于Taylor 級數(shù)逼近的非線性系統(tǒng)加權(quán)觀測融合UKF
（WMF-UKF）濾波算法 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 139
5．2．1 基于Taylor 級數(shù)逼近的非線性系統(tǒng)WMF-UKF 濾波算法 ．．．． 139
5．2．2 WMF-UKF 的漸近最優(yōu)性 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 142
5．2．3 WMF-UKF 的計(jì)算量分析 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 148
5．3 基于Taylor 級數(shù)逼近的非線性系統(tǒng)加權(quán)觀測融合CKF（WMF-CKF）
濾波算法 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 149
5．3．1 基于Taylor 級數(shù)逼近的非線性系統(tǒng)WMF-CKF 濾波算法 ．．．． 149
5．3．2 WMF-CKF 的漸近最優(yōu)性 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 152
5．3．3 WMF-CKF 的計(jì)算量分析 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 153
5．4 基于Taylor 級數(shù)逼近的非線性系統(tǒng)加權(quán)觀測融合PF（WMF-PF）
濾波算法 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 153
5．4．1 基于Taylor 級數(shù)逼近的非線性系統(tǒng)WMF-PF 濾波算法 ．．．．．．． 153
5．4．2 WMF-PF 的漸近最優(yōu)性 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 155
5．4．3 WMF-PF 的計(jì)算量分析 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 156
5．5 WMF-UKF、WMF-CKF 和WMF-PF 的比較分析 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 157
5．6 仿真研究 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 157
5．7 本章小結(jié) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 181
第6 章 基于Gauss-Hermite 逼近的非線性系統(tǒng)加權(quán)觀測融合估計(jì)算法 ．． 183
6．1 基于Gauss-Hermite 逼近的非線性系統(tǒng)加權(quán)觀測融合
（WMF）算法 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 184
6．1．1 Gauss-Hermite 逼近 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 185
6．1．2 基于Gauss-Hermite 逼近的非線性系統(tǒng)WMF 算法 ．．．．．．．．．．．．．．． 190
6．2 基于Gauss-Hermite 逼近的非線性系統(tǒng)加權(quán)觀測融合UKF
（WMF-UKF）濾波算法 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 193
6．2．1 基于Gauss-Hermite 逼近的非線性系統(tǒng)WMF-UKF 濾波算法 ．．． 193
6．2．2 WMF-UKF 的計(jì)算量分析 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 197
6．3 基于Gauss-Hermite 逼近的非線性系統(tǒng)加權(quán)觀測融合
CKF（WMF-CKF）濾波算法 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 197
6．3．1 基于Gauss-Hermite 逼近的非線性系統(tǒng)WMF-CKF 濾波算法 ．．． 197
6．3．2 WMF-CKF 的計(jì)算量分析 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 200
6．4 基于Gauss-Hermite 逼近的非線性系統(tǒng)加權(quán)觀測融合PF
（WMF-PF）濾波算法 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 201
6．4．1 基于Gauss-Hermite 逼近的非線性系統(tǒng)WMF-PF 濾波算法 ．．．． 201
6．4．2 WMF-PF 的計(jì)算量分析 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 203
6．5 仿真研究 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 203
6．6 本章小結(jié) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 226
第7 章 噪聲相關(guān)的非線性系統(tǒng)加權(quán)觀測融合估計(jì)算法 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 227
7．1 基于Taylor 級數(shù)逼近的噪聲相關(guān)非線性系統(tǒng)WMF-UKF
濾波算法 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 228
7．1．1 系統(tǒng)噪聲和觀測噪聲的去相關(guān) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 229
7．1．2 噪聲相關(guān)非線性系統(tǒng)WMF-UKF 濾波算法 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 231
7．2 基于Taylor 級數(shù)逼近的噪聲相關(guān)非線性系統(tǒng)WMF-CKF 濾波算法 ．．． 234
7．3 基于Taylor 級數(shù)逼近的噪聲相關(guān)非線性系統(tǒng)WMF-PF 濾波算法．．．．．．． 237
7．4 基于Gauss-Hermite 逼近的噪聲相關(guān)非線性系統(tǒng)WMF-UKF
濾波算法 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 239
7．5 基于Gauss-Hermite 逼近的噪聲相關(guān)非線性系統(tǒng)WMF-CKF
濾波算法 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 243
7．6 基于Gauss-Hermite 逼近的噪聲相關(guān)非線性系統(tǒng)WMF-PF
濾波算法 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 246
7．7 仿真研究 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 248
7．8 本章小結(jié) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 267
第8 章 多傳感器加權(quán)觀測融合Kalman 濾波器的預(yù)測控制算法 ．．．．．．．．．．．．．．．．． 268
8．1 加權(quán)觀測融合Kalman 濾波器的預(yù)測控制系統(tǒng) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 268
8．2 加權(quán)觀測融合預(yù)測控制算法 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 271
8．3 自校正加權(quán)觀測融合預(yù)測控制算法 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 275
8．3．1 帶相同觀測矩陣和不相關(guān)觀測噪聲的情形 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 275
8．3．2 帶不同觀測矩陣和不相關(guān)觀測噪聲的情形 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 277
8．3．3 帶不同觀測矩陣和相關(guān)觀測噪聲的情形 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 281
8．4 仿真 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 284
8．4．1 帶相同觀測矩陣和不相關(guān)觀測噪聲的系統(tǒng)仿真 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 284
8．4．2 帶不同觀測矩陣和不相關(guān)觀測噪聲的系統(tǒng)仿真 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 288
8．4．3 帶不同觀測矩陣和相關(guān)觀測噪聲的系統(tǒng)仿真 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 293
8．5 本章小結(jié) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 298
參考文獻(xiàn) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 300

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