卡爾曼濾波原理及應(yīng)用：MATLAB仿真

第1章 緒論 1
1.1 濾波的基礎(chǔ)知識(shí) 1
1.2 Kalman濾波的背景 1
1.3 Kalman濾波的發(fā)展過(guò)程 2
1.4 Kalman濾波的應(yīng)用領(lǐng)域 4
第2章 MATLAB仿真基礎(chǔ) 6
2.1 MATLAB簡(jiǎn)介 6
2.1.1 MATLAB發(fā)展歷史 6
2.1.2 MATLAB 7.1的系統(tǒng)簡(jiǎn)介 7
2.1.3 M文件編輯器的使用 10
2.2 數(shù)據(jù)類(lèi)型和數(shù)組 12
2.2.1 數(shù)據(jù)類(lèi)型概述 12
2.2.2 數(shù)組的創(chuàng)建 13
2.2.3 數(shù)組的屬性 15
2.2.4 數(shù)組的操作 16
2.2.5 結(jié)構(gòu)體和元胞數(shù)組 19
2.3 程序設(shè)計(jì) 21
2.3.1 條件語(yǔ)句 21
2.3.2 循環(huán)語(yǔ)句 23
2.3.3 函數(shù) 25
2.3.4 畫(huà)圖 27
2.4 小結(jié) 29
第3章 線(xiàn)性Kalman濾波 30
3.1 Kalman濾波原理 30
3.1.1 射影定理 30
3.1.2 Kalman濾波器 33
3.1.3 Kalman濾波的參數(shù)處理 37
3.2 Kalman濾波在溫度測(cè)量中的應(yīng)用 39
3.2.1 原理介紹 39
3.2.2 MATLAB仿真程序 42
3.3 Kalman濾波在自由落體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用 44
3.3.1 狀態(tài)方程的建立 44
3.3.2 MATLAB仿真程序 47
3.4 Kalman濾波在船舶GPS導(dǎo)航定位系統(tǒng)中的應(yīng)用 50
3.4.1 原理介紹 50
3.4.2 MATLAB仿真程序 53
3.5 Kalman濾波在石油地震勘探中的應(yīng)用 55
3.5.1 石油地震勘探白噪聲反卷積濾波原理 55
3.5.2 石油地震勘探白噪聲反卷積濾波仿真實(shí)現(xiàn) 57
3.5.3 MATLAB仿真程序 58
3.6 Kalman濾波在視頻圖像目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用 60
3.6.1 視頻圖像處理的基本方法 61
3.6.2 Kalman濾波對(duì)自由下落的皮球跟蹤應(yīng)用 68
3.6.3 目標(biāo)檢測(cè)MATLAB程序 70
3.6.4 Kalman濾波視頻跟蹤MATLAB程序 72
第4章 擴(kuò)展Kalman濾波 77
4.1 擴(kuò)展Kalman濾波原理 77
4.1.1 局部線(xiàn)性化 77
4.1.2 線(xiàn)性Kalman濾波 79
4.2 簡(jiǎn)單非線(xiàn)性系統(tǒng)的擴(kuò)展Kalman濾波器設(shè)計(jì) 80
4.2.1 原理介紹 80
4.2.2 標(biāo)量非線(xiàn)性系統(tǒng)EKF的MATLAB程序 83
4.3 EKF在目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用 84
4.3.1 目標(biāo)跟蹤數(shù)學(xué)建模 84
4.3.2 基于觀(guān)測(cè)距離的EKF目標(biāo)跟蹤算法 85
4.3.3 基于距離的目標(biāo)跟蹤算法MATLAB程序 87
4.3.4 基于EKF的純方位目標(biāo)跟蹤算法 89
4.3.5 純方位目標(biāo)跟蹤算法MATLAB程序 91
4.4 EKF在純方位尋的導(dǎo)彈制導(dǎo)中的應(yīng)用 94
4.4.1 三維尋的制導(dǎo)系統(tǒng) 94
4.4.2 EKF在尋的制導(dǎo)問(wèn)題中的算法分析 96
4.4.3 仿真結(jié)果 97
4.4.4 尋的制導(dǎo)MATLAB程序 99
第5章 無(wú)跡Kalman濾波 103
5.1 無(wú)跡Kalman濾波原理 103
5.1.1 無(wú)跡變換 103
5.1.2 無(wú)跡Kalman濾波算法實(shí)現(xiàn) 105
5.2 無(wú)跡Kalman濾波在單觀(guān)測(cè)站目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用 107
5.2.1 原理介紹 107
5.2.2 仿真程序 108
5.3 UKF在勻加速度直線(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用 111
5.3.1 原理介紹 111
5.3.2 仿真程序 113
5.4 UKF與EKF算法的應(yīng)用比較 116
第6章 交互多模型Kalman濾波 119
6.1 交互多模型Kalman濾波原理 119
6.2 交互多模型Kalman濾波在目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用 122
6.2.1 問(wèn)題描述 122
6.2.2 IMM濾波器設(shè)計(jì) 123
6.2.3 仿真分析 124
6.2.4 IMM Kalman濾波算法MATLAB仿真程序 126
第7章 Kalman濾波的Simulink仿真 132
7.1 Simulink概述 132
7.1.1 Simulink啟動(dòng) 132
7.1.2 Simulink仿真設(shè)置 134
7.1.3 Simulink模塊庫(kù)簡(jiǎn)介 139
7.2 S函數(shù) 143
7.2.1 S函數(shù)原理 143
7.2.2 S函數(shù)的控制流程 147
7.3 線(xiàn)性Kalman的Simulink仿真 148
7.3.1 一維數(shù)據(jù)的Kalman濾波處理 148
7.3.2 狀態(tài)方程和觀(guān)測(cè)方程的Simulink建模 154
7.3.3 基于S函數(shù)的Kalman濾波器設(shè)計(jì) 160
7.4 非線(xiàn)性Kalman濾波 167
7.4.1 基于Simulink的EKF濾波器設(shè)計(jì) 167
7.4.2 基于Simulink的UKF濾波器設(shè)計(jì) 174
7.5 小結(jié) 179