卡爾曼濾波原理及應用——MATLAB仿真（第2版）( 簡體 字) | |
| 作者：黃小平,王巖 | 類別：1. -> 工程繪圖與工程計算 -> Matlab |
| 出版社：電子工業出版社 |  3dWoo書號： 55863詢問書籍請說出此書號！ 缺書 NT售價： 395 元 |
| 出版日：6/1/2022 | |
| 頁數：240 | |
| 光碟數：0 | |
站長推薦：  | |
| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 字 ) |
| ISBN：9787121431814 | 加入購物車 │加到我的最愛 (請先登入會員) |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證, 繁體書的下載亦請直接連絡出版社) | |
第1章 緒論 1
1.1 濾波的含義 1 1.2 Kalman濾波的背景 2 1.3 最優估計的相關方法 3 1.3.1 最小二乘法 3 1.3.2 極大似然估計 5 1.3.3 維納濾波 6 1.3.4 Kalman濾波 7 1.3.5 Kalman濾波衍生算法 9 1.3.6 粒子濾波 10 1.4 Kalman濾波的應用領域 11 參考文獻 12 第2章 MATLAB編程基礎 14 2.1 MATLAB簡介 14 2.1.1 MATLAB發展歷史 14 2.1.2 MATLAB使用簡介 16 2.1.3 M文件編輯器的使用 19 2.2 數據類型和數組 21 2.2.1 數據類型概述 21 2.2.2 數組的創建 22 2.2.3 數組的屬性 24 2.2.4 數組的操作 25 2.2.5 結構體和元胞數組 28 2.3 程序設計 30 2.3.1 條件語句 30 2.3.2 循環語句 32 2.3.3 函數 34 2.4 數據可視化 36 2.4.1 坐標軸設置 36 2.4.2 曲線繪制 38 2.4.3 直方圖和餅圖 41 2.4.4 動畫功能 45 參考文獻 48 第3章 線性Kalman濾波 50 3.1 Kalman濾波原理 50 3.1.1 射影定理 50 3.1.2 Kalman濾波器 52 3.1.3 Kalman濾波的參數處理 57 3.2 Kalman濾波在溫度測量中的應用 59 3.2.1 原理介紹 59 3.2.2 MATLAB仿真程序 61 3.3 Kalman濾波在自由落體運動目標跟蹤中的應用 63 3.3.1 狀態方程的建立 63 3.3.2 MATLAB仿真程序 67 3.4 Kalman濾波在船舶GPS導航定位系統中的應用 69 3.4.1 原理介紹 69 3.4.2 MATLAB仿真程序 72 3.5 Kalman濾波在石油地震勘探中的應用 74 3.5.1 石油地震勘探白噪聲反卷積濾波原理 74 3.5.2 石油地震勘探白噪聲反卷積濾波仿真實現 76 3.5.3 MATLAB仿真程序 77 3.6 Kalman濾波在視頻圖像目標跟蹤中的應用 80 3.6.1 視頻圖像處理的基本方法 80 3.6.2 Kalman濾波對自由下落的皮球跟蹤應用 90 3.6.3 目標檢測MATLAB程序 92 3.6.4 Kalman濾波視頻跟蹤MATLAB程序 94 3.7 奶牛尾部圖像目標跟蹤 98 3.7.1 目標運動建模 98 3.7.2 奶牛運動跟蹤算法 100 3.7.3 奶牛尾部跟蹤算法程序 103 參考文獻 106 第4章 擴展Kalman濾波 108 4.1 擴展Kalman濾波原理 108 4.1.1 局部線性化 108 4.1.2 線性Kalman濾波 110 4.2 簡單非線性系統的擴展Kalman濾波器設計 111 4.2.1 原理介紹 111 4.2.2 標量非線性系統擴展Kalman濾波的MATLAB程序 114 4.3 擴展Kalman濾波在目標跟蹤中的應用 115 4.3.1 目標跟蹤數學建模 115 4.3.2 基于觀測距離的擴展Kalman濾波目標跟蹤算法 116 4.3.3 基于距離的目標跟蹤算法MATLAB程序 118 4.3.4 基于擴展Kalman濾波的純方位目標跟蹤算法 120 4.3.5 純方位目標跟蹤算法MATLAB程序 122 4.4 擴展Kalman濾波在純方位尋的導彈制導中的應用 124 4.4.1 三維尋的制導系統 124 4.4.2 擴展Kalman濾波在尋的制導問題中的算法分析 126 4.4.3 仿真結果 128 4.4.4 尋的制導MATLAB程序 129 4.5 擴展Kalman濾波在電池壽命估計中的應用 133 4.5.1 電池壽命預測模型 133 4.5.2 數據加載 136 4.5.3 擴展Kalman程序及計算結果 138 參考文獻 142 第5章 無跡Kalman濾波 144 5.1 無跡Kalman濾波原理 144 5.1.1 無跡變換 144 5.1.2 無跡Kalman濾波算法實現 146 5.2 無跡Kalman濾波在單觀測站目標跟蹤中的應用 147 5.2.1 原理介紹 147 5.2.2 仿真程序 149 5.3 無跡Kalman濾波在勻加速度直線運動目標跟蹤中的應用 152 5.3.1 原理介紹 152 5.3.2 仿真程序 154 5.4 無跡Kalman濾波與擴展Kalman濾波算法的應用比較 157 5.5 無跡Kalman濾波算法在電池壽命估計中的應用 162 參考文獻 166 第6章 交互多模型Kalman濾波 168 6.1 交互多模型Kalman濾波原理 168 6.2 交互多模型Kalman濾波在目標跟蹤中的應用 171 6.2.1 問題描述 171 6.2.2 交互多模型濾波器設計 172 6.2.3 仿真分析 173 6.2.4 交互多模型Kalman濾波算法MATLAB仿真程序 175 參考文獻 180 第7章 Kalman濾波的Simulink仿真 182 7.1 Simulink概述 182 7.1.1 Simulink啟動 182 7.1.2 Simulink仿真設置 184 7.1.3 Simulink模塊庫簡介 188 7.2 S函數 193 7.2.1 S函數原理 193 7.2.2 S函數的控制流程 197 7.3 線性Kalman的Simulink仿真 198 7.3.1 一維數據的Kalman濾波處理 198 7.3.2 狀態方程和觀測方程的Simulink建模 204 7.3.3 基于S函數的Kalman濾波器設計 209 7.4 非線性Kalman濾波 217 7.4.1 基于Simulink的擴展Kalman濾波器設計 217 7.4.2 基于Simulink的無跡Kalman濾波器設計 223 參考文獻 228 本書主要介紹數字信號處理中的卡爾曼（Kalman）濾波算法及其在相關領域應用中的相關內容。全書共7章。第1章為緒論。第2章介紹MATLAB算法仿真的編程基礎。第3章介紹線性Kalman濾波。第4章討論擴展Kalman濾波，并介紹其在目標跟蹤和制導領域中的應用和算法仿真。第5章介紹無跡Kalman濾波，同時給出在應用領域中的算法仿真實例。第6章介紹交互多模型Kalman濾波算法。第7章介紹在Simulink環境下，如何通過模塊庫和S函數構建Kalman濾波器，并給出系統在線性和非線性兩種情況下的濾波器設計方法。
隨著科技的發展，在雷達、聲吶、通信、視頻圖像處理、故障診斷等領域，對信號檢測和狀態參數估計的研究有著重要的價值。在所有數字信號處理應用系統中，傳感器數據采集是重要的一環。所有由傳感器采集的數據都會受到噪聲的污染。噪聲不能消除，只能盡最大限度地降低。例如，在目標跟蹤時，傳感器一般是采集觀測站與目標之間的距離、角度等信息。這些信息往往會受高斯、非高斯噪聲的污染，導致觀測站不能準確地估計目標的狀態，此時對數據進行濾波就顯得很有必要了。
卡爾曼（Kalman）濾波是處理噪聲的利器，目前關于Kalman濾波的論文非常多，專著也不少，但是在闡述Kalman濾波原理時，大多數文獻只停留在公式推導和文字介紹上，而且各作者對公式的表示習慣不一樣，導致要理解Kalman濾波原理非常困難，在編程仿真時也存在諸多疑問，因此很多讀者在剛開始接觸Kalman濾波算法時總是疑慮重重。鑒于此，本書在介紹Kalman濾波原理時，加入了大量的應用仿真實例，盡量避免繁縟的公式推導，用通俗易懂的語言文字，配有詳細的MATLAB仿真程序及其中文注釋，使讀者對照核心公式和程序注釋即可理解Kalman濾波原理。 本書的主要內容是Kalman濾波的狀態估計方法：應用于線性領域時，主要是經典Kalman濾波；應用于非線性系統時，主要是擴展Kalman濾波和無跡Kalman濾波。當然在很多文獻中有各種Kalman濾波的衍生算法，如信息Kalman濾波、強跟蹤Kalman濾波、集合Kalman濾波、容積Kalman和神經網絡Kalman濾波等。我認為，其他衍生算法都是以經典Kalman濾波為本體的，只要掌握經典Kalman濾波算法的核心和精髓即能觸類旁通，學一知百。同樣地，在研究各種衍生算法之前，必須先掌握經典算法。 在應用實例方面，讀者一定要掌握系統建模問題。所謂系統建模，是指Kalman濾波中的狀態方程和觀測方程的建立。這兩個方程中的狀態、矩陣參數的設置不同，就代表著不同的系統。經典Kalman濾波和交互多模型Kalman濾波屬于線性濾波器，應用領域主要有溫度測量、GPS導航、石油地震勘探、視頻圖像中的目標檢測和跟蹤。非線性濾波器主要有擴展Kalman濾波和無跡Kalman濾波算法，應用實例主要是純方位、純距離的目標跟蹤、尋的制導系統等。在工程應用中，系統模型是千奇百怪的，本書不可能列舉所有的應用。鑒于此，本書給出了通用的一維、二維和四維狀態系統濾波問題。讀者掌握這些通用模型仿真，在遇到其他信號處理模型時即會得心應手。 在本書第2版的編寫過程中，安徽大學程燦和馮濤兩位碩士研究生做了重要的編輯和校準工作。本書的勘誤，得到了北京航空航天大學自動化學院同課題組實驗室的學長的幫助，感謝王馭風、劉濤、徐建偉的指導。另外，特別感謝北京理工大學何紹溟的全力相助，感謝一直支持和幫助我修改錯誤的各位網友！ 希望本書對于從事相關領域的研究者有所幫助。由于作者水平有限，書中難免有疏漏和不足之處，懇請讀者提出寶貴意見。我的郵箱。 本書的源程序代碼在QQ群的群文件中及華信教育資源網上。 | |
