卡尔曼滤波理论与MATLAB实践——第四版

"Kalman Filtering - Theory and Practice Using MATLAB, 第四版" 本书《Kalman Filtering - Theory and Practice Using MATLAB》的第四版，是由Mohan S. Grewal和Angus P. Andrews共同编著，旨在深入浅出地介绍卡尔曼滤波理论及其在MATLAB环境中的实际应用。此版图书具有完整的目录书签，方便读者查阅。 卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种优化的递归贝叶斯估计方法，广泛应用于信号处理、控制工程、导航、航空航天、图像处理等领域。它通过结合系统模型和观测数据，对系统状态进行最优估计，尤其擅长处理存在噪声的数据流。 书中内容可能涵盖了以下关键知识点： 1. **卡尔曼滤波基础**：介绍滤波的基本概念，包括线性高斯系统、最小均方误差估计以及贝叶斯滤波框架。 2. **卡尔曼滤波器的数学原理**：详细解释卡尔曼滤波器的动态模型和观测模型，以及预测和更新步骤的矩阵表示，包括状态转移矩阵、观测矩阵、过程噪声和测量噪声的协方差。 3. **卡尔曼增益**：阐述卡尔曼增益的计算，它是滤波器性能的关键，用于平衡系统模型和实际观测的权重。 4. **扩展卡尔曼滤波（EKF）**：当系统非线性时，引入扩展卡尔曼滤波来近似线性化系统，以适应更广泛的实际问题。 5. **无迹卡尔曼滤波（UKF）**：介绍无迹卡尔曼滤波，它使用少数随机样本（也称作“粒子”）来近似非线性系统的概率分布，相比EKF通常提供更好的性能。 6. **自适应卡尔曼滤波**：讨论如何在滤波过程中调整系统参数，以适应不确定性或未知噪声的变化。 7. **MATLAB实现**：提供详细的MATLAB代码示例，帮助读者理解和实现卡尔曼滤波算法，包括滤波器的设计、仿真和调试。 8. **应用案例**：通过各种实际应用场景，如目标跟踪、传感器融合、自动驾驶等，展示卡尔曼滤波在实际问题中的应用。 9. **高级主题**：可能涵盖更复杂的滤波器，如粒子滤波（PF）、卡尔曼窗滤波和其他变种，以及与滤波相关的现代话题，如滤波器的稳定性分析和优化。 此书对于理解卡尔曼滤波理论及其在实际工程问题中的应用具有重要价值，适合从事信号处理、控制工程和相关领域的研究人员、工程师及学生参考学习。