Kalman濾波器理論與應(yīng)用：基于MATLAB實現(xiàn)

　　本書較全面的介紹了Kalman濾波器基本原理、推導(dǎo)過程、以及在跟蹤領(lǐng)域中的應(yīng)用。全書主要分成兩部分，第一部分為基礎(chǔ)知識，共包括5章。第1章介紹了Kalman濾波器的基本特點，應(yīng)用領(lǐng)域等，并簡單介紹了本書的特點是提供了基于Kalman濾波器基本原理的全部Matlab源程序。第2章簡單地介紹了Matlab語言使用方法和編程技巧。第3章介紹了*小二乘估計方法的基本原理和推導(dǎo)過程，并給出了幾種*小二乘估計方法不同的表達形式，它們是Kalman濾波器的理論基礎(chǔ)。第4章在第3章的基礎(chǔ)上，給出了基于線性系統(tǒng)的Kalman濾波器的遞推算法。第5章先給出了非線性的系統(tǒng)模型，然后給出了能夠應(yīng)用于的線性系統(tǒng)的Kalman濾波器算法，包括擴展Kalman濾波器、不敏Kalman濾波器。本書的第二部分為應(yīng)用部分，共包括兩章，是作為前面基礎(chǔ)知識的必要補充，分別是第6章和第7章。第6章介紹了跟蹤系統(tǒng)的測量模型，并給出了在很多跟蹤系統(tǒng)發(fā)展研究中經(jīng)常用到的仿真軌跡。第7章給出了機動目標(biāo)的模型建模方法，包括常速度模型、常加速度模型、Singer模型、以及當(dāng)前統(tǒng)計模型等。第8章給出了RFID系統(tǒng)的跟蹤方法。我們還給出了基于這個目標(biāo)動力學(xué)統(tǒng)計特征的自適應(yīng)動力學(xué)模型，通過大量的仿真研究表明該模型可以很好地適應(yīng)目標(biāo)的運動特征。本章還包括基于前一章給出的移動目標(biāo)軌跡、以及不同的運動模型對移動目標(biāo)進行跟蹤的仿真研究。

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