最优状态估计与系统辨识：基于正态随机变量的理论与实践

"最优状态估计与系统辨识" 本书"最优状态估计与系统辨识"由王志贤编著，是针对高等学校研究生的一本教材，主要涵盖了最优状态估计和系统辨识两个主题。书中详细讲解了这两个领域的基本概念、理论和应用方法。 在最优状态估计部分，作者首先介绍了最优估计的基本概念，这是理解整个领域的重要基础。接着，他深入探讨了线性系统的卡尔曼滤波，这是一种广泛应用于随机过程跟踪和预测的经典算法。此外，书中还涉及了最优线性平滑，它是对过去和未来状态进行估计的一种技术。卡尔曼滤波的稳定性分析确保了在各种条件下滤波器的可靠性，而滤波发散及其克服方法则关注如何避免滤波结果的不稳定性。非线性滤波部分则扩展了线性滤波的概念，以应对更复杂的真实世界问题。 系统辨识篇则覆盖了从基础到高级的各种辨识方法。首先，介绍了系统辨识的一般概念，帮助读者建立对这一领域的整体认识。然后，通过脉冲响应法和相关函数法，读者可以学习如何从实验数据中提取系统特性。最小二乘类辨识方法提供了一种有效的参数估计手段，而极大似然法和预报误差法则是基于统计学的识别策略。时间序列模型和随机逼近法则用于处理时间序列数据，适用于多种控制和预测问题。多输入多输出（MIMO）线性系统辨识章节则专门讨论了具有多个输入和输出的复杂系统的识别。最后，闭环系统辨识章节探讨了考虑反馈控制的系统识别问题。 本书的特点是结构清晰，重点突出，不仅强调理论的完整性和系统性，而且注重实践应用。它适合于自动控制及相关专业的研究生作为教材，同时也可供从事自动控制领域的科研人员和工程师作为参考书使用。 该书还包括一个附录，提供了学习过程中可能需要用到的矩阵分析等数学工具，以支持读者更好地理解和应用书中的理论。此外，书中的CIP数据表明它由中国版本图书馆审核，并由西北工业大学出版社出版。 "最优状态估计与系统辨识"是一本深入浅出的教材，全面涵盖了状态估计和系统辨识的核心内容，对于理解和掌握这些现代控制理论的关键技术至关重要。无论是学术研究还是工程实践，这本书都能提供宝贵的指导。