卡尔曼滤波器：理论与实践指南

《卡尔曼滤波器设计与实践（中文）》是一本详细介绍卡尔曼滤波理论及其应用的书籍。作者Greg Welch和Gary Bishop在书中回顾了1960年Rudolf E. Kalman发表的开创性论文，该论文首次提出了用递归方法处理离散数据线性滤波问题，这一创新极大地推动了数字计算时代下滤波器技术的发展，特别是在自主导航和辅助导航系统中的广泛应用。 书中详细阐述了离散卡尔曼滤波器的基础概念，它是一种基于递归数学公式的统计预测方法，能够高效地估计动态系统的状态，并通过优化估计使得均方误差最小化。卡尔曼滤波器的适用范围广泛，不仅能够估计信号的历史和当前状态，还能进行一定程度的未来预测，即使对于系统模型的不确定性也能处理。 章节内容涵盖了基本的理论框架，包括状态变量、系统模型（状态转移矩阵A和控制输入矩阵B）、测量模型（观测矩阵H）以及噪声假设（过程噪声wk和观测噪声vk的独立性）。书中还深入讲解了卡尔曼滤波器的核心算法——卡尔曼滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法，通过实际案例和图形示例帮助读者理解这些复杂的技术。 对于初学者和研究者来说，Maybeck的著作《Optimal State Estimation》（Maybeck79）提供了友好的入门指引，而更深入的探讨则可以通过Sorenson的《Optimal State Estimation for Nonlinear Systems》（Sorenson70）找到。其他相关文献如Gelb的《Applied Optimal Estimation》（Gelb74）、Grewal的《Digital Control of Dynamic Systems》（Grewal93）、Lewis的《Estimation and Tracking Methods for Nonlinear Systems》（Lewis86）、Brown的《Kalman Filtering and Smoothing: Theory and Practice》（Brown92）和Jacobs的《Statistical Signal Processing: Estimation Theory》（Jacobs93）也提供了丰富的参考资料。 《卡尔曼滤波器设计与实践（中文）》是一本不可或缺的参考书，无论是在学术研究、工程设计还是实际应用中，理解和掌握卡尔曼滤波器的原理和技巧都是提高系统性能和精度的关键。随着数字化时代的进步，卡尔曼滤波器的重要性将持续提升，这本书无疑为读者打开了一扇通往先进滤波技术的大门。