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非线性系统加权观测融合估计理论及其应用PDF电子书下载

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• 作 者：郝钢着
• 出 版 社：
• 出版年份：2019
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图书介绍： 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：谷歌的故事下一篇：达夫全集 第四卷 寄零集 《非线性系统加权观测融合估计理论及其应用》目录 标签：加权 非线性 观测 估计 理论

第1章 绪论1

1.1 多传感器信息融合理论1

1.1.1 多传感器信息融合1

1.1.2 信息融合国内外发展现状5

1.2 系统辨识7

1.2.1 系统辨识的目的8

1.2.2 系统辨识的方法9

1.2.3 自校正滤波算法11

1.3 非线性系统融合估计14

1.3.1 信息融合结构模型14

1.3.2 信息融合的主要技术方法19

1.3.3 非线性系统估计研究现状20

1.3.4 融合估计研究现状21

1.3.5 非线性系统融合估计研究现状24

1.4 主要研究内容25

第2章 一般非线性系统滤波方法及性能分析28

2.1 递推线性最小方差估计框架29

2.1.1 射影定理30

2.1.2 新息序列35

2.1.3 递推线性最小方差滤波框架38

2.1.4 Kalman滤波器41

2.1.5 ARMA新息模型46

2.1.6 基于ARMA新息模型的稳态Kalman滤波器47

2.2 无迹Kalman滤波算法48

2.2.1 UKF滤波算法原理48

2.2.2 Sigma点采样策略50

2.2.3 UKF滤波算法55

2.3 容积Kalman滤波算法56

2.3.1 容积规则57

2.3.2 容积Kalman滤波算法60

2.4 粒子滤波算法63

2.4.1 最优贝叶斯递推滤波和重要性采样63

2.4.2 序贯重要性采样65

2.4.3 PF滤波算法66

2.5 3种非线性滤波算法的比较分析67

2.6 本章小结68

第3章 线性系统的多传感器自校正加权观测融合Kalman滤波器69

3.1 最优加权观测融合Kalman滤波器71

3.1.1 线性系统的加权观测融合算法71

3.1.2 最优加权观测融合Kalman滤波器73

3.2 基于最小二乘法的自校正加权观测融合Kalman滤波器74

3.2.1 自校正Kalman滤波器74

3.2.2 基于最小二乘法的自校正加权观测融合Kalman滤波器77

3.2.3 基于相关函数辨识器的自校正加权观测融合Kalman滤波器80

3.3 基于协同辨识的自校正加权观测融合Kalman滤波器82

3.3.1 具有相同观测矩阵和不相关观测噪声的情形83

3.3.2 具有不同观测矩阵和不相关观测噪声情形88

3.3.3 系统具有不同观测矩阵和相关观测噪声95

3.4 仿真98

3.5 本章小结109

第4章 非线性系统的最优和自校正加权观测融合UKF滤波器111

4.1 多传感器加权观测融合UKF滤波器112

4.1.1 集中式观测融合UKF滤波器113

4.1.2 加权观测融合UKF滤波器113

4.1.3 加权观测融合UKF滤波器与集中式观测融合UKF滤波器在数值上的完全等价性115

4.2 自校正加权观测融合UKF滤波器121

4.2.1 噪声方差的估计算法121

4.2.2 基于Sage-Husa估计的Qw估计算法123

4.2.3 多传感器加权观测融合自校正UKF滤波器125

4.3 仿真例子125

4.4 本章小结130

第5章 基于Taylor级数逼近的非线性系统加权观测融合估计理论132

5.1 基于Taylor级数逼近的非线性系统加权观测融合算法133

5.2 基于Taylor级数逼近的非线性系统加权观测融合UKF（WMF-UKF）滤波算法139

5.2.1 基于Taylor级数逼近的非线性系统WMF-UKF滤波算法139

5.2.2 WMF-UKF的渐近最优性142

5.2.3 WMF-UKF的计算量分析148

5.3 基于Taylor级数逼近的非线性系统加权观测融合CKF（WMF-CKF）滤波算法149

5.3.1 基于Taylor级数逼近的非线性系统WMF-CKF滤波算法149

5.3.2 WMF-CKF的渐近最优性152

5.3.3 WMF-CKF的计算量分析153

5.4 基于Taylor级数逼近的非线性系统加权观测融合PF（WMF-PF）滤波算法153

5.4.1 基于Taylor级数逼近的非线性系统WMF-PF滤波算法153

5.4.2 WMF-PF的渐近最优性155

5.4.3 WMF-PF的计算量分析156

5.5 WMF-UKF、WMF-CKF和WMF-PF的比较分析157

5.6 仿真研究157

5.7 本章小结181

第6章 基于Gauss-Hermite逼近的非线性系统加权观测融合估计算法183

6.1 基于Gauss-Hermite逼近的非线性系统加权观测融合（WMF）算法184

6.1.1 Gauss-Hermite逼近185

6.1.2 基于Gauss-Hermite逼近的非线性系统WMF算法190

6.2 基于Gauss-Hermite逼近的非线性系统加权观测融合UKF（WMF-UKF）滤波算法193

6.2.1 基于Gauss-Hermite逼近的非线性系统WMF-UKF滤波算法193

6.2.2 WMF-UKF的计算量分析197

6.3 基于Gauss-Hermite逼近的非线性系统加权观测融合CKF（WMF-CKF）滤波算法197

6.3.1 基于Gauss-Hermite逼近的非线性系统WMF-CKF滤波算法197

6.3.2 WMF-CKF的计算量分析200

6.4 基于Gauss-Hermite逼近的非线性系统加权观测融合PF（WMF-PF）滤波算法201

6.4.1 基于Gauss-Hermite逼近的非线性系统WMF-PF滤波算法201

6.4.2 WMF-PF的计算量分析203

6.5 仿真研究203

6.6 本章小结226

第7章 噪声相关的非线性系统加权观测融合估计算法227

7.1 基于Taylor级数逼近的噪声相关非线性系统WMF-UKF滤波算法228

7.1.1 系统噪声和观测噪声的去相关229

7.1.2 噪声相关非线性系统WMF-UKF滤波算法231

7.2 基于Taylor级数逼近的噪声相关非线性系统WMF-CKF滤波算法234

7.3 基于Taylor级数逼近的噪声相关非线性系统WMF-PF滤波算法237

7.4 基于Gauss-Hermite逼近的噪声相关非线性系统WMF-UKF滤波算法239

7.5 基于Gauss-Hermite逼近的噪声相关非线性系统WMF-CKF滤波算法243

7.6 基于Gauss-Hermite逼近的噪声相关非线性系统WMF-PF滤波算法246

7.7 仿真研究248

7.8 本章小结267

第8章 多传感器加权观测融合Kalman滤波器的预测控制算法268

8.1 加权观测融合Kalman滤波器的预测控制系统268

8.2 加权观测融合预测控制算法271

8.3 自校正加权观测融合预测控制算法275

8.3.1 带相同观测矩阵和不相关观测噪声的情形275

8.3.2 带不同观测矩阵和不相关观测噪声的情形277

8.3.3 带不同观测矩阵和相关观测噪声的情形281

8.4 仿真284

8.4.1 带相同观测矩阵和不相关观测噪声的系统仿真284

8.4.2 带不同观测矩阵和不相关观测噪声的系统仿真288

8.4.3 带不同观测矩阵和相关观测噪声的系统仿真293

8.5 本章小结298

参考文献300

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摘要：本文以“非线性系统加权观测融合估计理论及其应用.pdf电子书版文档下载”为中心，详细阐述了非线性系统加权观测融合估计理论的基本概念、研究方法及其在实际应用中的重要性。通过对该理论的研究，旨在提高非线性系统观测融合估计的精度和可靠性，为相关领域的研究提供理论支持和实践指导。

1、理论概述

非线性系统加权观测融合估计理论是近年来在信号处理、控制系统等领域得到广泛关注的一种新型估计方法。该方法通过将多个观测信息进行加权融合，以实现对非线性系统的精确估计。与传统方法相比，非线性系统加权观测融合估计理论具有更高的估计精度和更强的抗噪能力。

非线性系统加权观测融合估计理论的核心思想是将多个观测信息进行加权融合，通过优化加权系数，使得融合后的观测信息能够更好地反映系统的真实状态。这一理论在信号处理、控制系统、导航定位等领域具有广泛的应用前景。

非线性系统加权观测融合估计理论的研究方法主要包括：观测信息预处理、加权系数优化、融合算法设计等。其中，观测信息预处理旨在提高观测信息的质量；加权系数优化是理论的核心，通过优化加权系数，使得融合后的观测信息能够更好地反映系统的真实状态；融合算法设计则是将加权系数应用于观测信息，实现系统的估计。

2、研究方法

非线性系统加权观测融合估计理论的研究方法主要包括以下三个方面：

（1）观测信息预处理：通过对观测信息进行滤波、去噪等处理，提高观测信息的质量，为后续的加权融合提供良好的数据基础。

（2）加权系数优化：采用优化算法，如梯度下降法、遗传算法等，对加权系数进行优化，使得融合后的观测信息能够更好地反映系统的真实状态。

（3）融合算法设计：根据实际应用需求，设计合适的融合算法，如卡尔曼滤波、粒子滤波等，将加权系数应用于观测信息，实现系统的估计。

3、应用领域

非线性系统加权观测融合估计理论在实际应用中具有广泛的前景，以下列举几个典型应用领域：

（1）信号处理：在通信、雷达、声纳等领域，非线性系统加权观测融合估计理论可以用于提高信号检测和估计的精度。

（2）控制系统：在飞行器、机器人、自动化设备等领域，该理论可以用于提高控制系统的稳定性和鲁棒性。

（3）导航定位：在GPS、GLONASS、北斗等导航系统中，非线性系统加权观测融合估计理论可以用于提高定位精度和可靠性。

4、总结与展望

非线性系统加权观测融合估计理论作为一种新型估计方法，在提高非线性系统观测融合估计的精度和可靠性方面具有显著优势。随着研究的不断深入，该理论将在更多领域得到应用，为相关领域的研究提供理论支持和实践指导。

未来，非线性系统加权观测融合估计理论的研究将主要集中在以下几个方面：进一步优化加权系数优化算法、提高融合算法的实时性、拓展理论在更多领域的应用等。

总结：

本文对非线性系统加权观测融合估计理论进行了详细阐述，从理论概述、研究方法、应用领域等方面进行了深入探讨。通过对该理论的研究，有助于提高非线性系统观测融合估计的精度和可靠性，为相关领域的研究提供理论支持和实践指导。

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