图书介绍
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- 邓自立著 著
- 出版社： 哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社
- ISBN：7560325092
- 出版时间：2007
- 标注页数：484页
- 文件大小：22MB
- 文件页数：493页
- 主题词：滤波理论－应用－自动控制工程学
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图书目录
绪论1
0.1 最优滤波的三种方法论1
0.2 自校正滤波5
0.3 多传感器最优信息融合滤波7
0.4 自校正信息融合滤波8
0.5 信息融合滤波理论内容、方法、意义和关键技术10
参考文献11
第1章 模型参数和噪声方差估计13
1.1 引言13
1.2 多维ARMA模型13
1.3 状态空间模型17
1.4 求多维MA模型参数的Gevers-Wouters算法24
1.5 用Gevers-Wouters算法构造ARMA新息模型29
1.6 递推最小二乘（RLS）法37
1.7 加权最小二乘（WLS）法45
1.8 递推增广最小二乘（RELS）算法49
1.9 多重RLS算法51
1.10 多维RLS算法53
1.11 多重和多维RELS算法57
1.12 偏差补偿RLS算法59
1.13 递推辅助变量（RIV）算法64
1.14 基于ARMA新息模型的噪声方差阵Q和R的估计68
1.15 基于相关方法的噪声方差阵Q和R的估计72
参考文献76
第2章 经典Kalman滤波78
2.1 引言78
2.2 射影理论81
2.3 Kalman滤波器和预报器86
2.4 Kalman平滑器93
2.5 白噪声估值器及其在信号处理中的应用97
2.6 稳态Kalman滤波104
2.7 带相关噪声时变系统最优Kalman滤波和最优白噪声估值器125
2.8 带相关噪声定常系统稳态Kalman滤波和稳态白噪声估值器141
2.9 基于Kalman滤波的时域Wiener滤波方法146
参考文献156
第3章 现代时间序列分析方法及其应用159
3.1 引言159
3.2 统一的稳态最优白噪声估计理论162
3.3 ？str？m预报器和Box-Jenkins预报器170
3.4 多通道ARMA信号Wiener滤波器179
3.5 基于ARMA新息模型的稳态Kalman滤波和Wiener滤波183
3.6 统一的Wiener状态滤波器197
3.7 广义系统Wiener状态估值器204
3.8 广义系统降阶Wiener状态估值器218
3.9 ARMA新息模型与状态空间新息模型关系223
参考文献230
第4章 自校正滤波理论及其应用239
4.1 引言239
4.2 自校正Kalman估值器及其收敛性241
4.3 自校正白噪声估值器及其收敛性256
4.4 ARMA信号自校正滤波器和平滑器及其收敛性260
4.5 基于Riccati方程的自校正Kalman滤波器267
参考文献269
第5章 基于经典Kalman滤波的分布式最优信息融合滤波理论272
5.1 三种加权多传感器最优信息融合准则274
5.2 时变系统多传感器信息融合Kalman估值器284
5.3 时变系统多传感器信息融合白噪声估值器300
5.4 定常系统多传感器信息融合稳态Kalman估值器和白噪声估值器305
5.5 带不同局部动态模型的时变系统信息融合Kalman估值器318
5.6 带不同局部模型的定常系统信息融合稳态Kalman估值器331
5.7 带不同局部模型的多传感器时变和定常系统最优信息融合白噪声反卷积估值器338
5.8 带有色观测噪声的ARMA信号信息融合Wiener滤波器347
参考文献350
第6章 基于经典Kalman滤波的全局最优观测融合滤波理论及其应用356
6.1 引言356
6.2 在信息滤波器形式下的Kalman滤波器358
6.3 带相同观测阵和不相关观测噪声的一种加权观测融合Kalman滤波器的功能等价性359
6.4 带不同观测阵和不相关观测噪声的两种加权观测融合Kalman滤波算法的功能等价性374
6.5 带相同观测阵和相关观测噪声的两种加权观测融合Kalman滤波算法381
6.6 带不同观测阵和相关观测噪声的两种加权观测融合Kalman滤波算法385
6.7 应用于多传感器加权观测融合信号估计问题390
6.8 带相同观测阵和相关噪声的加权观测融合Kalman滤波算法397
参考文献404
第7章 基于现代时间序列分析方法的分布式最优信息融合滤波理论406
7.1 带不同局部模型多传感器系统信息融合白噪声反卷积估值器407
7.2 多传感器多通道ARMA信号信息融合Wiener滤波器412
7.3 多传感器信息融合Wiener状态估值器416
7.4 基于ARMA新息模型的稳态Kalman融合器和白噪声反卷积融合器422
7.5 带多层融合结构的广义系统解耦Kalman融合器431
7.6 广义系统Wiener状态融合器441
参考文献449
第8章 自校正信息融合滤波理论454
8.1 引言454
8.2 自校正解耦融合Kalman估值器和Wiener状态估值器及收敛性分析456
8.3 基于Riccati方程的自校正融合Kalman估值器及收敛性467
8.4 自校正加权观测融合Kalman滤波器及收敛性474
8.5 基于MA新息模型的自校正观测融合Kalman估值器及其收敛性478
参考文献483