建模与估计

本书特色

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本书以经典Kalman滤波、经典时问序列分析、系统辨识、多传感器信息融合四门学科的相互渗透作为方法论,主要解决模型参数估计、状态或信号估计、多传感器信息融合估计、自校正状态或信号估计、自校正信息融合状态或信号估计五类估计问题。除了重点介绍模型参数的*小二乘法估计和经典Kalman滤波理论外,还系统介绍了白噪声估计理论、**滤波的现代时问序列分析方法、多传感器信息融合滤波理论、自校正滤波与信息融合滤波理论等新方法和新理论。书中以日标跟踪系统滤波为应用背景,给出大量仿真应用例子,并对多种*小二乘法参数估计算给出大量数值仿真例子,并给出Matlab仿真程序清单。

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内容简介

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本书以经典Kalman滤波、经典时问序列分析、系统辨识、多传感器信息融合四门学科的相互渗透作为方法论,主要解决模型参数估计、状态或信号估计、多传感器信息融合估计、自校正状态或信号估计、自校正信息融合状态或信号估计五类估计问题。除了重点介绍模型参数的*小二乘法估计和经典Kalman滤波理论外,还系统介绍了白噪声估计理论、**滤波的现代时问序列分析方法、多传感器信息融合滤波理论、自校正滤波与信息融合滤波理论等新方法和新理论。书中以日标跟踪系统滤波为应用背景,给出大量仿真应用例子,并对多种*小二乘法参数估计算给出大量数值仿真例子,并给出Matlab仿真程序清单。

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目录

第二版前言**版前言绪论0.1 估计理论的发展过程和估计问题的分类0.2 模型参数估计问题0.3 时间序列、信号、状态估计问题0.4 信息融合估计问题0.5 自校正状态与信号估计问题0.6 自校正状态与信号信息融合估计问题参考文献第1章 ARMA模型与状态空间模型1.1 引言1.2 随机过程1.3 自回归滑动平均模型1.4 ARMA过程的展式1.5 ARMA过程的相关函数1.6 状态空间模型习题参考文献第2章 *小二乘法参数估计2.1 引言2.2 递推*小二乘法2.3 加权*小二乘法2.4 递推增广*小二乘法2.5 两段RLS-RELS算法——改进的RELS算法2.6 两段RLS-LS算法2.7 递推辅助变量算法及其收敛性2.8 偏差补偿递推*小二乘法2.9 多重RLS算法2.10多维RLS算法习题参考文献第3章 状态与信号的*优估计——经典Kalman滤波与时域Wiener滤波3.1 引言3.2 射影理论3.3 Kalman滤波器和预报器3.4 Kalman平滑器3.5 白噪声估值器3.6 信息滤波器3.7 稳态Kalman滤波3.8 基于Kalman滤波的时域Wiener滤波方法3.9 平稳和非平稳向量ARMA过程的Box-Jenkins递推预报器3.10 ARMA过程的、Astrom预报器习题参考文献第4章 多传感器*优信息融合估计-Kalman滤波方法4.1 引言4.2 三种加权多传感器*优信息融合准则4.3 多传感器信息融合Kalman滤波器和预报器4.4 多传感器信息融合稳态Kalman滤波器和预报器4.5 分布式信息融合ARMA信号Wiener滤波器4.6 加权观测融合Kalman滤波器4.7 加权观测融合Wiener信号滤波器4.8 带不同观测阵的两种加权观测融合Kalman滤波器的功能等价性习题参考文献第5章 状态与信号的*优估计——现代时间序列分析方法导论5.1 引言5.2 构造ARMA新息模型的Gevers-Wouters算法5.3 统一的稳态*优白噪声估计理论5.4 多通道ARMA信号Wiener滤波器5.5 基于ARMA新息模型的稳态Kalman滤波器和预报器习题参考文献第6章 多传感器*优信息融合估计——现代时间序列分析方法6.1 引言6.2 多传感器信息融合白噪声反卷积估值器6.3 多通道ARMA信号信息融合Wiener滤波器6.4 信息融合稳态Kalman滤波器和预报器6.5 加权观测融合稳态Kalman滤波器6.6 加权观测融合Wiener信号滤波器习题参考文献第7章 自校正估计与自校正信息融合估计7.1 引言7.2 自校正α-β跟踪滤波器7.3 自校正对角阵加权信息融合Kalman滤波器及其收敛性分析7.4 自校正加权观测融合Kalman滤波器7.5 多变量ARMA信号自校正滤波器7.6 自校正信号检测数字滤波器习题参考文献附录1 稳态Kalman滤波算法Matlab仿真通式附录2 三种加权信息融合算法Matlab仿真通式附录3 构造ARMA新息模型的Gevers-Wouters算法Matlab仿真通式附录4 RLS-RELS算法Matlab仿真通式附录5 RELS算法Matlab仿真通式

封面

建模与估计

书名:建模与估计

作者:邓自立,王欣,高媛编著

页数:366页

定价:¥79.0

出版社:科学出版社

出版日期:2016-01-01

ISBN:9787030471741

PDF电子书大小:74MB 高清扫描完整版

百度云下载:http://www.chendianrong.com/pdf

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