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內容簡介

　　《Kalman濾波器理論與應用：基於MATLAB實現》以Kalman濾波器為主要介紹對象，包含基本原理、推導方法及其在跟蹤係統中的應用，同時配套MATLAB源程序。具體內容包括Kalman濾波器、擴展Kalman濾波器、不敏Kalman濾波器及其在RFID係統的跟蹤應用研究。
　　《Kalman濾波器理論與應用：基於MATLAB實現》凝練瞭作者二十餘年來對Kalman濾波器基礎理論及在目標跟蹤應用的研究成果，具體內容包括：根據目標運動特徵進行自調整參數的“自適應動力學模型”、不敏變換的性能分析、RFID跟蹤係統的測量方程及其仿真平颱等。
　　《Kalman濾波器理論與應用：基於MATLAB實現》可作為自動化、電子信息、計算機應用、控製科學與工程、信號處理、導航與製導等相關專業高年級本科生和研究生的教材，也可供相關領域的工程技術人員和研究人員參考。

內頁插圖

目錄

前言

第1章 緒論
1．1 Kalman濾波器簡介
1．2 Kalman濾波器的曆史與研究現狀
1．3 本書的基本結構

第2章 MATLAB基礎知識介紹
2．1 MATLAB語言的主要特點
2．2 MATLAB編程介紹
2．3 MATLAB函數文件
2．4 本章小結

第3章 最小二乘估計
3．1 最小二乘估計方法描述
3．2 最小二乘加權估計
3．3 綫性最小二乘遞推估計
3．4 最小二乘的性能——估計方差
3．5 本章小結

第4章 Kalman濾波器
4．1 係統模型描述
4．2 嚮前一步預測估計x（k|k-1）的求法
4．3 更新估計x（k|k）的求法
4．4 離散Kalman濾波器
4．5 本章小結

第5章 非綫性Kalman濾波器
5．1 擴展Kalman濾波器
5．2 不敏Kalman濾波器
5．2．1 非綫性變換的均值和方差
5．2．2 不敏變換
5．2．3 無跡Kalman濾波器
5．3 本章小結

第6章 模型的離散化及目標機動軌跡仿真
6．1 隨機綫性係統的數學描述
6．2 幾類跟蹤係統中常用麯綫的模擬
6．3 GPS跟蹤係統的機動目標軌跡模擬
6．4 RFID跟蹤係統的機動目標軌跡模擬
6．4．1 RFID係統測量模型
6．4．2 RFID室內跟蹤係統仿真數據平颱軟件
6．5 本章小結

第7章 機動目標動力學模型
7．1 CV模型
7．2 CA模型
7．3 Singer模型
7．4 當前統計模型
7．5 Jerk模型
7．6 交互式多模型算法
7．6．1 初始量的假設
7．6．2 狀態估計的交互式作用
7．6．3 模型並行濾波
7．6．4 模型概率更新
7．6．5 模型輸齣
7．7 數據驅動模型數學基礎
7．7．1 最小二乘估計方法
7．7．2 Yule-Walker估計方法
7．8 自適應參數機動目標模型估計方法
7．9 本章小結

第8章 基於RFID的室內跟蹤係統仿真研究
8．1 RFID跟蹤係統的特點
8．2 不規則采樣係統的模型轉化
8．3 RFID係統模型
8．3．1 RFID測量模型
8．3．2 機動目標運動模型
8．4 基於可變數量RFID閱讀器的EKF跟蹤方法
8．5 基於可變數量RFID閱讀器的UKF跟蹤方法
8．6 仿真研究
8．7 本章小結
參考文獻

前言/序言

　　Kalman濾波器是目前應用最廣泛的估計方法，在實時跟蹤領域具有不可替代的學術價值和應用價值。尤其是在今天，信息技術已經跨入“互聯網+”的時代，基於各種傳感器的處理是物聯網、信息物理係統（CyberPhysicalSystem，CPS）的關鍵技術，研究者及應用者對實時估計方法的認知度具有巨大的需求。
　　本書以Kalman濾波器為主要內容，較全麵地介紹瞭Kalman濾波器的基本原理、推導過程以及在跟蹤領域中的應用。全書分兩個部分，第一部分為基礎知識，共包括5章。第1章介紹瞭Kalman濾波器的基本特點、應用領域等，並簡單介紹瞭本書的特色。第2章簡要介紹瞭MATLAB語言的使用方法和編程技巧。第3章介紹瞭最小二乘估計方法的基本原理和推導過程，並給齣瞭幾種不同的最小二乘估計方法錶達形式，它們是Kalman濾波器的理論基礎。第4章在第3章的基礎上，給齣瞭基於綫性係統的Kalman濾波器的遞推算法。第5章首先給齣瞭非綫性係統模型，然後給齣瞭能夠應用於非綫性係統的Kalman濾波器算法，包括擴展Kalman濾波器、不敏Kalman濾波器。
　　第二部分為應用部分，共包括3章，是前麵基礎知識的必要補充，分彆是第6～8章。第6章介紹瞭跟蹤係統的測量模型，並給齣瞭跟蹤係統仿真研究中經常用到的幾種仿真軌跡。第7章給齣瞭機動目標的建模方法，並在第6章給齣的仿真軌跡的基礎上，使用不同的運動模型進行瞭仿真研究。第8章介紹瞭基於RFID室內跟蹤係統的仿真研究，包括RFID跟蹤係統的特點、不規則采樣係統模型及跟蹤方法。
　　同時，本書還配有MATLAB程序源程序，其中包括1個已經取得軟件著作權專利的軟件平颱——“基於RFID係統的移動目標軌跡數據軟件平颱”。本書的源程序可在科學齣版社的網站（www.ecsponline.com）下載，同時利用微信公眾號（智能感知數據研究中心，微信號datamole）對書中的知識點進行說明及解答疑問。
　　本書以Kalman濾波器為主要介紹對象，從基本原理、推導方法及其在跟蹤係統中的應用完整勾勒齣來。同其他相關著作比較，本書的學術價值在於：
　　（1）脈絡更清晰、體係更完整。本書對Kalman濾波器理論的講述更加完整，更加注重Kalman濾波器基礎原理、推導過程，加之配套的MATLAB程序，能夠使讀者更容易理解和掌握Kalman濾波器理論體係。
　　（2）包含創新研究成果、具有較大學術價值。本書凝練瞭作者二十餘年關於Kalman濾波器基礎理論及在目標跟蹤應用中的研究成果，包括已授權國傢發明專利4項，El、SCI檢索論文40餘篇，多項軟件著作權登記等。
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書本質量很好，內容詳實，具有參考價值。

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