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卡尔曼滤波原理及应用——MATLAB仿真(第2版)电子书

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10人正在读 | 0人评论 6.8

作       者:黄小平,王岩

出  版  社:电子工业出版社

出版时间:2022-06-01

字       数:8.0万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 多媒体/数据通信

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本书主要介绍数字信号处理中的卡尔曼(Kalman)滤波算法及其在相关领域应用中的相关内容。全书共7章。第1章为绪论。第2章介绍MATLAB算法仿真的编程基础。第3章介绍线性Kalman滤波。第4章讨论扩展Kalman滤波,并介绍其在目标跟踪和制导领域中的应用和算法仿真。第5章介绍无迹Kalman滤波,同时给出在应用领域中的算法仿真实例。第6章介绍交互多模型Kalman滤波算法。第7章介绍在Simulink环境下,如何通过模块库和S函数构建Kalman滤波器,并给出系统在线性和非线性两种情况下的滤波器设计方法。<br/>【作者】<br/>黄小平,男,江西上饶人,安徽大学互联网学院教师,农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心主要成员,研究方向为数字信号处理、人工智能、物联网和机器视觉及其应用。主持和参与国家科技部重研发计划、安徽省科技厅和教育厅自然科学基金、校企合作横向课题等多项研究项目,发表SCI/EI论文10余篇,出版专著3部,获发明专利3项。王岩,女,辽宁阜新人,北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院副教授,硕士生导师。近年来在机器视觉、图像处理、网络控制系统等领域行了深的研究,作为负责人主持和参加国家自然科学基金、973项目子课题、863项目、横向课题等多项研究项目。以第一作者撰写学术著作1部,参编3部。以第一作者在国内外学术期刊及国际会议发表论文40余篇,其中国际杂志15篇,被SCI收录15篇,EI收录30余篇。<br/>
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前折页

内容简介

前言

第1章 绪论

1.1 滤波的含义

1.2 Kalman滤波的背景

1.3 最优估计的相关方法

1.3.1 最小二乘法

1.3.2 极大似然估计

1.3.3 维纳滤波

1.3.4 Kalman滤波

1.3.5 Kalman滤波衍生算法

1.3.6 粒子滤波

1.4 Kalman滤波的应用领域

第2章 MATLAB编程基础

2.1 MATLAB简介

2.1.1 MATLAB发展历史

2.1.2 MATLAB使用简介

2.1.3 M文件编辑器的使用

2.2 数据类型和数组

2.2.1 数据类型概述

2.2.2 数组的创建

2.2.3 数组的属性

2.2.4 数组的操作

2.2.5 结构体和元胞数组

2.3 程序设计

2.3.1 条件语句

2.3.2 循环语句

2.3.3 函数

2.4 数据可视化

2.4.1 坐标轴设置

2.4.2 曲线绘制

2.4.3 直方图和饼图

2.4.4 动画功能

第3章 线性Kalman滤波

3.1 Kalman滤波原理

3.1.1 射影定理

3.1.2 Kalman滤波器

3.1.3 Kalman滤波的参数处理

3.2 Kalman滤波在温度测量中的应用

3.2.1 原理介绍

3.2.2 MATLAB仿真程序

3.3 Kalman滤波在自由落体运动目标跟踪中的应用

3.3.1 状态方程的建立

3.3.2 MATLAB仿真程序

3.4 Kalman滤波在船舶GPS导航定位系统中的应用

3.4.1 原理介绍

3.4.2 MATLAB仿真程序

3.5 Kalman滤波在石油地震勘探中的应用

3.5.1 石油地震勘探白噪声反卷积滤波原理

3.5.2 石油地震勘探白噪声反卷积滤波仿真实现

3.5.3 MATLAB仿真程序

3.6 Kalman滤波在视频图像目标跟踪中的应用

3.6.1 视频图像处理的基本方法

3.6.2 Kalman滤波对自由下落的皮球跟踪应用

3.6.3 目标检测MATLAB程序

3.6.4 Kalman滤波视频跟踪MATLAB程序

3.7 奶牛尾部图像目标跟踪

3.7.1 目标运动建模

3.7.2 奶牛运动跟踪算法

3.7.3 奶牛尾部跟踪算法程序

第4章 扩展Kalman滤波

4.1 扩展Kalman滤波原理

4.1.1 局部线性化

4.1.2 线性Kalman滤波

4.2 简单非线性系统的扩展Kalman滤波器设计

4.2.1 原理介绍

4.2.2 标量非线性系统扩展Kalman滤波的MATLAB程序

4.3 扩展Kalman滤波在目标跟踪中的应用

4.3.1 目标跟踪数学建模

4.3.2 基于观测距离的扩展Kalman滤波目标跟踪算法

4.3.3 基于距离的目标跟踪算法MATLAB程序

4.3.4 基于扩展Kalman滤波的纯方位目标跟踪算法

4.3.5 纯方位目标跟踪算法MATLAB程序

4.4 扩展Kalman滤波在纯方位寻的导弹制导中的应用

4.4.1 三维寻的制导系统

4.4.2 扩展Kalman滤波在寻的制导问题中的算法分析

4.4.3 仿真结果

4.4.4 寻的制导MATLAB程序

4.5 扩展Kalman滤波在电池寿命估计中的应用

4.5.1 电池寿命预测模型

4.5.2 数据加载

4.5.3 扩展Kalman程序及计算结果

第5章 无迹Kalman滤波

5.1 无迹Kalman滤波原理

5.1.1 无迹变换

5.1.2 无迹Kalman滤波算法实现

5.2 无迹Kalman滤波在单观测站目标跟踪中的应用

5.2.1 原理介绍

5.2.2 仿真程序

5.3 无迹Kalman滤波在匀加速度直线运动目标跟踪中的应用

5.3.1 原理介绍

5.3.2 仿真程序

5.4 无迹Kalman滤波与扩展Kalman滤波算法的应用比较

5.5 无迹Kalman滤波算法在电池寿命估计中的应用

第6章 交互多模型Kalman滤波

6.1 交互多模型Kalman滤波原理

6.2 交互多模型Kalman滤波在目标跟踪中的应用

6.2.1 问题描述

6.2.2 交互多模型滤波器设计

6.2.3 仿真分析

6.2.4 交互多模型Kalman滤波算法MATLAB仿真程序

第7章 Kalman滤波的Simulink仿真

7.1 Simulink概述

7.1.1 Simulink启动

7.1.2 Simulink仿真设置

7.1.3 Simulink模块库简介

7.2 S函数

7.2.1 S函数原理

7.2.2 S函数的控制流程

7.3 线性Kalman的Simulink仿真

7.3.1 一维数据的Kalman滤波处理

7.3.2 状态方程和观测方程的Simulink建模

7.3.3 基于S函数的Kalman滤波器设计

7.4 非线性Kalman滤波

7.4.1 基于Simulink的扩展Kalman滤波器设计

7.4.2 基于Simulink的无迹Kalman滤波器设计

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