Kalman滤波器理论与MATLAB实现：从基础到应用

"本书《Kalman滤波器理论与应用：基于MATLAB实现》由金学波撰写，详细探讨了Kalman滤波器的基础理论、实现方法及其在目标跟踪中的应用，尤其关注了非线性系统的估计。书中包含了丰富的MATLAB源代码，供读者实践与学习。全书分为两大部分，第一部分为基础知识，涵盖了Kalman滤波器的基本原理、最小二乘估计方法、线性与非线性Kalman滤波器的推导；第二部分为应用篇，涉及跟踪系统的测量模型和实际应用案例。本书适合自动化、电子信息、计算机应用等领域的本科生、研究生以及相关工程技术人员参考使用。" 本书的核心知识点包括： 1. Kalman滤波器基础：第1章阐述了Kalman滤波器的基本特性，如其在实时跟踪中的重要性，并概述了书中的主要内容和特色。 2. MATLAB编程基础：第2章简要介绍MATLAB语言，提供必要的函数和编程技巧，但假设读者已有一定的MATLAB编程基础。 3. 最小二乘估计：第3章详细讲解了最小二乘估计的理论基础，包括基本最小二乘估计、加权最小二乘估计和线性最小二乘递推估计，同时讨论了估计方差，这是评估估计性能的关键指标。 4. Kalman滤波器递推算法：第4章基于线性系统，介绍了Kalman滤波器的递推算法，通过过程模型描述待估计量的变化，利用前一时刻的预测估计和当前测量更新估计结果，实现对真实值的逼近。 5. 非线性系统估计：第5章涵盖了扩展Kalman滤波器和不敏Kalman滤波器，这两种方法用于处理包含非线性关系的系统，书中提供了详细的推导过程和MATLAB仿真。 6. 应用实践：第二部分从第6章开始，介绍了跟踪系统的测量模型，提供了各种仿真轨迹和数据，包括适用于不同运动模式的目标跟踪，如蛇形机动、圆形机动等，这些内容有助于将理论知识应用于实际问题。 这本书不仅是学术研究的宝贵资源，也是工程实践中解决实际问题的工具书，通过理论与实践的结合，帮助读者深入理解和掌握Kalman滤波器的原理与应用。书中提供的MATLAB源程序使读者有机会直接操作和验证所学知识，从而增强其实际应用能力。