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| 內容簡介： |
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本书主要介绍参数估计方法、状态估计方法及其军事应用，着重阐述线性离散系统卡尔曼滤波的基本理论和方法，兼顾近年来发展起来的非线性滤波的新理论和新方法。本书力求从工程应用的角度来阐述基本理论，尽量避免过深和抽象的数学背景，并注意知识的连贯性，力求做到深入浅出、循序渐进。本书广泛参考了国内外研究和应用成果，并融入了作者多年来的教学与科研成果，既可作为本科或研究生教材，也可作为相关专业科研人员的参考资料。
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| 目錄：
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目录
第一章 绪论
第一节 估计问题的基本概念
一、估计问题的描述
二、估计准则
三、估计问题的分类
四、卡尔曼滤波的概念
第二节 卡尔曼滤波的发展历史
一、卡尔曼滤波理论的发展
二、非线性滤波理论的发展
第三节 卡尔曼滤波的应用
一、在舰载指挥控制系统中的应用
二、在舰船综合导航系统中的应用
三、在无人系统中的应用
四、在测深数据处理中的应用
本章小结
复习与思考题
第二章 参数估计方法
第一节 最小二乘估计
一、基本最小二乘估计
二、加权最小二乘估计
三、递推最小二乘估计
第二节 线性最小方差估计
第三节 最小方差估计
本章小结
复习与思考题
第三章 离散线性系统的卡尔曼滤波
第一节 引言
一、卡尔曼滤波要求的性能指标
二、递推估计的基本思想
第二节 卡尔曼滤波方法的数学模型
第三节 卡尔曼滤波基本方程的推导
一、卡尔曼滤波器的结构
二、最优增益矩阵的推导
第四节 卡尔曼滤波第 Ⅰ 类方程及其使用
一、计算过程分析
二、初始值的选取
三、系统有确定性控制时的滤波基本方程
四、一步预测基本方程
五、卡尔曼滤波的特点与性质
第五节 卡尔曼滤波第 Ⅱ 类方程及其计算过程
一、卡尔曼滤波第 Ⅱ 类方程的推导
二、计算过程分析
第六节 卡尔曼滤波器在四足机器人中的应用实例
一、惯性传感器
二、状态空间模型
三、观测噪声协方差的测量
四、过程协方差的调试
本章小结
复习与思考题
第四章 卡尔曼滤波实用技术
第一节 白噪声相关条件下的卡尔曼滤波
一、系统数学模型
二、滤波方程组的推导
第二节 常增益次优滤波
一、常增益次优滤波方程的推导
二、α-β-γ 滤波器
第三节 卡尔曼滤波器发散的抑制
一、卡尔曼滤波器发散的原因
二、抑制卡尔曼滤波器发散的几种工程实用方法
本章小结
复习与思考题
第五章 离散非线性系统滤波
第一节 扩展卡尔曼滤波
一、随机非线性离散系统的扩展卡尔曼滤波
二、扩展卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用
第二节 无迹卡尔曼滤波
一、无迹变换基本原理
二、对称采样策略
三、无迹卡尔曼滤波算法步骤
第三节 粒子滤波
一、蒙特卡罗方法
二、贝叶斯重要性采样
三、序贯重要性采样
四、重采样技术
五、基本粒子滤波算法步骤
第四节 UKF 在水下目标双站被动跟踪中的应用实例
一、平面无源双站交叉定位基本原理
二、系统描述
三、跟踪算法
四、仿真验证
本章小结
复习与思考题
附录 正交投影
一、正交投影的概念
二、正交投影的基本性质
参考文献
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| 內容試閱：
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前言 本书主要介绍参数估计和状态估计方法，并举例说明这些估计方法在军事中的应用。本书可作为卡尔曼滤波或最优估计等相关课程的本科或研究生教材，也可作为相关专业科研人员的参考资料。 本书共 5 章。其中，第一章为绪论；第二章为参数估计方法，即经典估计理论，介绍了最小二乘估计、线性最小方差估计和最小方差估计；第三～第五章为状态估计方法，即现代估计理论，其中，第三章介绍了离散线性系统的卡尔曼滤波，第四章介绍了卡尔曼滤波实用技术，包括过程噪声和观测噪声相关时的处理方法、常增益次优滤波、滤波器发散的原因及对策，第五章介绍了离散非线性系统滤波，包括扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波和粒子滤波。 本书于 2022 年被确定为首批海军级精品教材立项培育项目后，在第 1 版的基础上进行了重新编写。在保持原书 “面向应用背景、理论深入浅出、物理概念清晰、结合实践紧密” 特色的基础上，为进一步完善科学性、提高实用性，主要做了以下修改：一是优化了编排体系，将原第三章与第四章、第六章与第七章合并。此外，全书的各节内容均有不同程度调整，以便理论体系更加科学合理。二是充实了应用实例。除一般性例子以外，又特别补充了无人系统和目标跟踪领域的应用例子，分布于正文及复习与思考题中。将综合性较强的两个应用实例置于第三章和第五章的结尾。此外，在有限的篇幅内，通过以点带面，尽量拓宽内容覆盖。与第 1 版相比，本书进一步突出了军事应用特色，体现了较新的研究成果，强化了负反馈思想和稳定意识。 本书由张园任主编，刘淑波任副主编，初俊博参与编写，钟志通教授、岳冬梅副教授等负责全书审查。在此，还要特别感谢陈健教授、赵向涛教授、郑剑云教授、李进军教授、李涛教授、周红进教授、门金柱副教授和王俊森博士对本书编写所做的贡献！ 由于编者水平有限，书中尚有不当之处，敬请读者批评指正。 编者2025 年 6 月
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