Kalman滤波器理论与MATLAB实现:从基础到应用
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更新于2024-08-07
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"本书《Kalman滤波器理论与应用——基于MATLAB实现》由金学波撰写,详细探讨了光同步数字传输系统测试中的关键估计技术,特别是Kalman滤波器的理论与实践。全书分为基础知识和应用两大部分,共8章,附带近百个MATLAB源程序,供读者学习和实践。"
1. **基础知识**:
- **第1章**:介绍了Kalman滤波器的基本概念和应用场景,以及本书的独特之处,包括一个基于RFID系统的移动目标轨迹数据软件平台。
- **第2章**:简要概述了MATLAB语言的基础,为后续章节的编程实践提供基础,但未深入介绍,建议对MATLAB有一定了解的读者阅读。
- **第3章**:讲解了最小二乘估计方法的原理,包括基本形式、加权估计和递推估计,以及对估计方差的深入分析,这是理解Kalman滤波器的理论基础。
- **第4章**:基于线性系统,详细阐述了Kalman滤波器的递推算法,讨论了待估计量的变化以及如何通过过程模型和测量模型进行估计。
- **第5章**:探讨了非线性系统中的Kalman估计,介绍了扩展Kalman滤波器和不敏Kalman滤波器,通过MATLAB进行仿真比较不同线性化方法。
2. **应用部分**:
- **第6章**:聚焦于跟踪系统的测量模型,提供了多种常见运动轨迹的仿真程序和数据,如蛇形机动、圆形机动等,为实际应用提供参考。
- **第7章**:可能涵盖了自适应动力学模型,根据目标运动特征调整参数,以适应不同情况下的跟踪需求。
- **第8章**:可能涉及了RFID跟踪系统的具体实现,包括测量方程和仿真平台,对实际工程问题进行深入研究。
这本书适合自动化、电子信息、计算机应用、控制科学与工程、信号处理和导航与制导等领域的高年级本科生和研究生作为教材,同时也适合相关领域的工程师和技术人员作为参考书籍。书中结合MATLAB实现,强化了理论与实践的结合,有助于读者更好地理解和应用Kalman滤波器。
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SW_孙维
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