卡爾曼濾波原理及應用：MATLAB仿真（第2版）

第1章 緒論 1
1.1 濾波的含義 1
1.2 Kalman濾波的背景 2
1.3 最優(yōu)估計的相關方法 3
1.3.1 最小二乘法 3
1.3.2 極大似然估計 5
1.3.3 維納濾波 6
1.3.4 Kalman濾波 7
1.3.5 Kalman濾波衍生算法 9
1.3.6 粒子濾波 10
1.4 Kalman濾波的應用領域 11
參考文獻 12
第2章 MATLAB編程基礎 14
2.1 MATLAB簡介 14
2.1.1 MATLAB發(fā)展歷史 14
2.1.2 MATLAB使用簡介 16
2.1.3 M文件編輯器的使用 19
2.2 數(shù)據(jù)類型和數(shù)組 21
2.2.1 數(shù)據(jù)類型概述 21
2.2.2 數(shù)組的創(chuàng)建 22
2.2.3 數(shù)組的屬性 24
2.2.4 數(shù)組的操作 25
2.2.5 結構體和元胞數(shù)組 28
2.3 程序設計 30
2.3.1 條件語句 30
2.3.2 循環(huán)語句 32
2.3.3 函數(shù) 34
2.4 數(shù)據(jù)可視化 36
2.4.1 坐標軸設置 36
2.4.2 曲線繪制 38
2.4.3 直方圖和餅圖 41
2.4.4 動畫功能 45
參考文獻 48
第3章 線性Kalman濾波 50
3.1 Kalman濾波原理 50
3.1.1 射影定理 50
3.1.2 Kalman濾波器 52
3.1.3 Kalman濾波的參數(shù)處理 57
3.2 Kalman濾波在溫度測量中的應用 59
3.2.1 原理介紹 59
3.2.2 MATLAB仿真程序 61
3.3 Kalman濾波在自由落體運動目標跟蹤中的應用 63
3.3.1 狀態(tài)方程的建立 63
3.3.2 MATLAB仿真程序 67
3.4 Kalman濾波在船舶GPS導航定位系統(tǒng)中的應用 69
3.4.1 原理介紹 69
3.4.2 MATLAB仿真程序 72
3.5 Kalman濾波在石油地震勘探中的應用 74
3.5.1 石油地震勘探白噪聲反卷積濾波原理 74
3.5.2 石油地震勘探白噪聲反卷積濾波仿真實現(xiàn) 76
3.5.3 MATLAB仿真程序 77
3.6 Kalman濾波在視頻圖像目標跟蹤中的應用 80
3.6.1 視頻圖像處理的基本方法 80
3.6.2 Kalman濾波對自由下落的皮球跟蹤應用 90
3.6.3 目標檢測MATLAB程序 92
3.6.4 Kalman濾波視頻跟蹤MATLAB程序 94
3.7 奶牛尾部圖像目標跟蹤 98
3.7.1 目標運動建模 98
3.7.2 奶牛運動跟蹤算法 100
3.7.3 奶牛尾部跟蹤算法程序 103
參考文獻 106
第4章 擴展Kalman濾波 108
4.1 擴展Kalman濾波原理 108
4.1.1 局部線性化 108
4.1.2 線性Kalman濾波 110
4.2 簡單非線性系統(tǒng)的擴展Kalman濾波器設計 111
4.2.1 原理介紹 111
4.2.2 標量非線性系統(tǒng)擴展Kalman濾波的MATLAB程序 114
4.3 擴展Kalman濾波在目標跟蹤中的應用 115
4.3.1 目標跟蹤數(shù)學建模 115
4.3.2 基于觀測距離的擴展Kalman濾波目標跟蹤算法 116
4.3.3 基于距離的目標跟蹤算法MATLAB程序 118
4.3.4 基于擴展Kalman濾波的純方位目標跟蹤算法 120
4.3.5 純方位目標跟蹤算法MATLAB程序 122
4.4 擴展Kalman濾波在純方位尋的導彈制導中的應用 124
4.4.1 三維尋的制導系統(tǒng) 124
4.4.2 擴展Kalman濾波在尋的制導問題中的算法分析 126
4.4.3 仿真結果 128
4.4.4 尋的制導MATLAB程序 129
4.5 擴展Kalman濾波在電池壽命估計中的應用 133
4.5.1 電池壽命預測模型 133
4.5.2 數(shù)據(jù)加載 136
4.5.3 擴展Kalman程序及計算結果 138
參考文獻 142
第5章 無跡Kalman濾波 144
5.1 無跡Kalman濾波原理 144
5.1.1 無跡變換 144
5.1.2 無跡Kalman濾波算法實現(xiàn) 146
5.2 無跡Kalman濾波在單觀測站目標跟蹤中的應用 147
5.2.1 原理介紹 147
5.2.2 仿真程序 149
5.3 無跡Kalman濾波在勻加速度直線運動目標跟蹤中的應用 152
5.3.1 原理介紹 152
5.3.2 仿真程序 154
5.4 無跡Kalman濾波與擴展Kalman濾波算法的應用比較 157
5.5 無跡Kalman濾波算法在電池壽命估計中的應用 162
參考文獻 166
第6章 交互多模型Kalman濾波 168
6.1 交互多模型Kalman濾波原理 168
6.2 交互多模型Kalman濾波在目標跟蹤中的應用 171
6.2.1 問題描述 171
6.2.2 交互多模型濾波器設計 172
6.2.3 仿真分析 173
6.2.4 交互多模型Kalman濾波算法MATLAB仿真程序 175
參考文獻 180
第7章 Kalman濾波的Simulink仿真 182
7.1 Simulink概述 182
7.1.1 Simulink啟動 182
7.1.2 Simulink仿真設置 184
7.1.3 Simulink模塊庫簡介 188
7.2 S函數(shù) 193
7.2.1 S函數(shù)原理 193
7.2.2 S函數(shù)的控制流程 197
7.3 線性Kalman的Simulink仿真 198
7.3.1 一維數(shù)據(jù)的Kalman濾波處理 198
7.3.2 狀態(tài)方程和觀測方程的Simulink建模 204
7.3.3 基于S函數(shù)的Kalman濾波器設計 209
7.4 非線性Kalman濾波 217
7.4.1 基于Simulink的擴展Kalman濾波器設計 217
7.4.2 基于Simulink的無跡Kalman濾波器設計 223
參考文獻 228