跟踪滤波工程 高斯-牛顿及多项式滤波 作者:(南非)诺曼·莫里森 著 出版时间:2015年版内容简介 《跟踪滤波工程:高斯-牛顿及多项式滤波》主要包括以下三个部分。 第一部分:理论背景,介绍模型、微分方程和转移矩阵、观测方案、随机向量和协方差矩阵理论、滤波工程中随机向量和协方差矩阵、偏移误差、误差/协方差矩阵(ECM)一致性的三种检验,重点介绍有关ECM一致性的三种检验理论和算法。 第二部分:非递归滤波,介绍最小方差和高斯一埃特肯滤波、最小方差和高斯一牛顿滤波、主控制算法(McA)和拟合优度,重点介绍主控制算法的设计、实现。 第三部分:递归滤波,介绍卡尔曼/施威林滤波、多项式滤波器—1、多项式滤波器—2,重点介绍多项式滤波器及其组合应用。 本书理论性、实践性和可操作性强,尤其适合从事雷达滤波设计的工程师、大学本科及研究生作为教材和研究参考使用,也可供从事雷达对抗工程等领域的科技人员参考。目录第一部分 背景知识第1章 读者必读1.1 读者的教育背景1.2 写作此书的缘由1.3 滤波的名称1.4 本书范围1.5 仿真器1.5.1 实际场景1.5.2 仿真器1.6 符号1.6.1 精度1.7 两个重要的词1.8 滤波过程1.9 误差/协方差矩阵一致性1.10 克拉美罗一致性1.10.1 单变量克拉美罗一致性1.10.2 多元克拉美罗一致性1.11 综合考虑ECM一致和CR一致1.12 卡尔曼/施威林不稳定性1.13 滤波存储器1.14 8种性能监视器1.15 本书的用途附录1.1 滤波存储器第2章 模型、微分方程和转移矩阵2.1 线性2.1.1 线性方程组2.1.2 线性无关2.1.3 直线性和微分方程2.1.4 常系数线性微分方程2.1.5 线性时变微分方程2.1.6 非线性微分方程2.2 两类模型2.2.1 外部模型2.2.2 滤波模型2.2.3 处理微分方程的方法2.3 基于多项式微分方程的模型2.3.1 标记2.3.2 转移矩阵和转移方程2.3.3 转移方程中隐含的曲线2.3.4 观测轨迹2.3.5 三维空间中的表示2.3.6 等距的观测瞬间2.4 基于常系数线性微分方程的模型2.4.1 转移矩阵的一种求解方法2.4.2 每个转移矩阵都是非奇异的2.4.3 常系数线性微分方程的转移矩阵一般求解方法2.4.4 支配转移矩阵的微分方程2.5 基于线性时变微分方程的模型2.5.1 与常系数线性微分方程的比较2.5.2 转移矩阵Φ(tn+ζ,tn)求解2.6 基于非线性微分方程的模型2.6.1 局部线性化方法2.6.2 使用线性时变微分方程的结果2.6.3 小结2.6.4 解析解的例子2.7 数值偏微分附录2.1 向量组的线性独立附录2.2 多项式转移矩阵附录2.3 转移矩阵Φ(tn+ζ,tn)的微分方程起源附录2.4 局部线性化的方法附录2.5 定理2.1 的证明:每个过渡矩阵Φ(ζ)是非奇异的附录2.6 求过渡矩阵的一般方法第3章 观测方案3.1 滤波的工作方式3.1.1 真实状态向量X3.1.2 观测方程3.1.3 四种情况3.2 情况1:线性滤波模型,线性观测方程3.2.1 观测向量序列3.2.2 构建T的两个矩阵3.2.3 线性独立的必要性3.3 情况4:非线性滤波模型,非线性观测方程3.3.1 应用于观测方程的局部线性化3.3.2 观测序列3.4 情况3:非线性滤波模型,线性观测方程3.5 情况2:线性滤波模型,非线性观测方程3.6 总结3.7 将T矩阵合并入滤波器3.7.1 结论附录3.1 ENU(EAST—NORTH—UP)坐标第4章 随机向量和协方差矩阵理论第5章 滤波工程中随机向量和协方差矩阵第6章 偏移误差第7章 ECM一致性的三种检验第二韶分 非递归滤波第8章 最小方差和高斯—埃特肯滤波第9章 最小方差和高斯—牛顿滤波第10章 主控制算法和拟合优度第三部分 递归滤波第11章 卡尔曼/施威林滤波第12章 多项式滤波器—1第13章 多项式滤波器—2参考文献致谢 上一篇: 给秘密加把锁 每个人都应学点密码学 王旭正 著 2016年版 下一篇: 高功率微波系统中的击穿物理 常超 编著 2016年版