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内容简介

　　《Kalman滤波器理论与应用：基于MATLAB实现》以Kalman滤波器为主要介绍对象，包含基本原理、推导方法及其在跟踪系统中的应用，同时配套MATLAB源程序。具体内容包括Kalman滤波器、扩展Kalman滤波器、不敏Kalman滤波器及其在RFID系统的跟踪应用研究。
　　《Kalman滤波器理论与应用：基于MATLAB实现》凝练了作者二十余年来对Kalman滤波器基础理论及在目标跟踪应用的研究成果，具体内容包括：根据目标运动特征进行自调整参数的“自适应动力学模型”、不敏变换的性能分析、RFID跟踪系统的测量方程及其仿真平台等。
　　《Kalman滤波器理论与应用：基于MATLAB实现》可作为自动化、电子信息、计算机应用、控制科学与工程、信号处理、导航与制导等相关专业高年级本科生和研究生的教材，也可供相关领域的工程技术人员和研究人员参考。

内页插图

目录

前言

第1章 绪论
1．1 Kalman滤波器简介
1．2 Kalman滤波器的历史与研究现状
1．3 本书的基本结构

第2章 MATLAB基础知识介绍
2．1 MATLAB语言的主要特点
2．2 MATLAB编程介绍
2．3 MATLAB函数文件
2．4 本章小结

第3章 最小二乘估计
3．1 最小二乘估计方法描述
3．2 最小二乘加权估计
3．3 线性最小二乘递推估计
3．4 最小二乘的性能——估计方差
3．5 本章小结

第4章 Kalman滤波器
4．1 系统模型描述
4．2 向前一步预测估计x（k|k-1）的求法
4．3 更新估计x（k|k）的求法
4．4 离散Kalman滤波器
4．5 本章小结

第5章 非线性Kalman滤波器
5．1 扩展Kalman滤波器
5．2 不敏Kalman滤波器
5．2．1 非线性变换的均值和方差
5．2．2 不敏变换
5．2．3 无迹Kalman滤波器
5．3 本章小结

第6章 模型的离散化及目标机动轨迹仿真
6．1 随机线性系统的数学描述
6．2 几类跟踪系统中常用曲线的模拟
6．3 GPS跟踪系统的机动目标轨迹模拟
6．4 RFID跟踪系统的机动目标轨迹模拟
6．4．1 RFID系统测量模型
6．4．2 RFID室内跟踪系统仿真数据平台软件
6．5 本章小结

第7章 机动目标动力学模型
7．1 CV模型
7．2 CA模型
7．3 Singer模型
7．4 当前统计模型
7．5 Jerk模型
7．6 交互式多模型算法
7．6．1 初始量的假设
7．6．2 状态估计的交互式作用
7．6．3 模型并行滤波
7．6．4 模型概率更新
7．6．5 模型输出
7．7 数据驱动模型数学基础
7．7．1 最小二乘估计方法
7．7．2 Yule-Walker估计方法
7．8 自适应参数机动目标模型估计方法
7．9 本章小结

第8章 基于RFID的室内跟踪系统仿真研究
8．1 RFID跟踪系统的特点
8．2 不规则采样系统的模型转化
8．3 RFID系统模型
8．3．1 RFID测量模型
8．3．2 机动目标运动模型
8．4 基于可变数量RFID阅读器的EKF跟踪方法
8．5 基于可变数量RFID阅读器的UKF跟踪方法
8．6 仿真研究
8．7 本章小结
参考文献

前言/序言

　　Kalman滤波器是目前应用最广泛的估计方法，在实时跟踪领域具有不可替代的学术价值和应用价值。尤其是在今天，信息技术已经跨入“互联网+”的时代，基于各种传感器的处理是物联网、信息物理系统（CyberPhysicalSystem，CPS）的关键技术，研究者及应用者对实时估计方法的认知度具有巨大的需求。
　　本书以Kalman滤波器为主要内容，较全面地介绍了Kalman滤波器的基本原理、推导过程以及在跟踪领域中的应用。全书分两个部分，第一部分为基础知识，共包括5章。第1章介绍了Kalman滤波器的基本特点、应用领域等，并简单介绍了本书的特色。第2章简要介绍了MATLAB语言的使用方法和编程技巧。第3章介绍了最小二乘估计方法的基本原理和推导过程，并给出了几种不同的最小二乘估计方法表达形式，它们是Kalman滤波器的理论基础。第4章在第3章的基础上，给出了基于线性系统的Kalman滤波器的递推算法。第5章首先给出了非线性系统模型，然后给出了能够应用于非线性系统的Kalman滤波器算法，包括扩展Kalman滤波器、不敏Kalman滤波器。
　　第二部分为应用部分，共包括3章，是前面基础知识的必要补充，分别是第6～8章。第6章介绍了跟踪系统的测量模型，并给出了跟踪系统仿真研究中经常用到的几种仿真轨迹。第7章给出了机动目标的建模方法，并在第6章给出的仿真轨迹的基础上，使用不同的运动模型进行了仿真研究。第8章介绍了基于RFID室内跟踪系统的仿真研究，包括RFID跟踪系统的特点、不规则采样系统模型及跟踪方法。
　　同时，本书还配有MATLAB程序源程序，其中包括1个已经取得软件著作权专利的软件平台——“基于RFID系统的移动目标轨迹数据软件平台”。本书的源程序可在科学出版社的网站（www.ecsponline.com）下载，同时利用微信公众号（智能感知数据研究中心，微信号datamole）对书中的知识点进行说明及解答疑问。
　　本书以Kalman滤波器为主要介绍对象，从基本原理、推导方法及其在跟踪系统中的应用完整勾勒出来。同其他相关著作比较，本书的学术价值在于：
　　（1）脉络更清晰、体系更完整。本书对Kalman滤波器理论的讲述更加完整，更加注重Kalman滤波器基础原理、推导过程，加之配套的MATLAB程序，能够使读者更容易理解和掌握Kalman滤波器理论体系。
　　（2）包含创新研究成果、具有较大学术价值。本书凝练了作者二十余年关于Kalman滤波器基础理论及在目标跟踪应用中的研究成果，包括已授权国家发明专利4项，El、SCI检索论文40余篇，多项软件著作权登记等。
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最近在研究卡尔曼滤波

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学习kalman滤波的matlab实现，课题用得到

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