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魯棒融合估計理論及應用

作者：鄧自立//劉文強//王雪梅//楊春山
出版社：哈爾濱工業大學
ISBN：9787560375861

出版日期：2019/01/01
裝幀：平裝
頁數：473

人民幣：RMB 98 元售價：元

內容大鋼

鄧自立、劉文強、王雪梅、楊春山著的《魯棒融合估計理論及應用》系統地介紹了由鄧自立教授等提出的混合不確定多感測器網路化系統的魯棒融合估計新方法、新理論及應用。新方法包括基於虛擬雜訊技術和廣義Lyapunov方程的極大極小魯棒融合Kalman濾波方法和改進的協方差交叉融合魯棒Kalman濾波方法。新理論包括通用的極大極小魯棒融合Kalman濾波理論；通用的協方差交叉融合魯棒Kalman濾波理論；魯棒融合白雜訊反卷積濾波理論；魯棒融合估值器按實現收斂性理論。內容包括局部、集中式和分散式融合，狀態融合與觀測融合，加權融合，協方差交叉融合魯棒Kalman估值器，以及它們的魯棒性分析、精度分析、收斂性分析和演算法複雜性分析。
本書反映了魯棒融合估計領域的新研究成果，並含有大量模擬應用例子，可作為高等學校信息科學與技術和控制科學與工程有關專業研究生的教材或參考書，且對在信號處理、控制、航天、深空探測、導航、制導、目標跟蹤、無人機、機器人、衛星定位、遙感、移動通信、石油地震勘探等領域從事不確定網路化系統魯棒融合估計理論及應用的科研和工程技術人員也有重要參考價值。

作者介紹

鄧自立//劉文強//王雪梅//楊春山

第1章  緒論
  1.1  引言
  1.2  多感測器最優信息融合Kalman濾波
    1.2.1  集中式融合與分散式融合方法
    1.2.2  狀態融合與觀測融合方法
  1.3  不確定系統魯棒Kalman濾波
    1.3.1  系統的不確定性
    1.3.2  雜訊方差不確定性
    1.3.3  模型參數不確定性
    1.3.4  系統觀測不確定性
    1.3.5  魯棒性
  1.4  魯棒Kalman濾波方法
    1.4.1  Riccati方程方法
    1.4.2  線性矩陣不等式（LMI）方法
    1.4.3  極大極小魯棒濾波方法
    1.4.4  最優魯棒濾波方法
    1.4.5  協方差交叉（CI）融合魯棒Kalman濾波方法
  1.5  魯棒Kalman濾波研究現狀
    1.5.1  僅含不確定雜訊方差系統魯棒Kalman濾波
    1.5.2  僅含范數有界不確定參數系統魯棒Kalman濾波
    1.5.3  僅含乘性雜訊系統魯棒Kalman濾波
    1.5.4  混合不確定網路化系統最優魯棒Kalman濾波
    1.5.5  混合不確定網路化系統極大極小魯棒融合Kalman濾波
  1.6  極大極小魯棒融合估計理論及應用、方法論、主要貢獻和創新
    1.6.1  本書最新研究成果
    1.6.2  主要貢獻和創新
  1.7  面臨的挑戰性問題
  參考文獻
第2章  最優估計方法
  2.1  WLS估計方法
  2.2  LUMV估計方法
  2.3  LMV估計方法——正交投影方法，新息分析方法
  2.4  最優加權狀態融合估計方法
    2.4.1  按矩陣加權最優狀態融合估計方法
    2.4.2  按標量加權最優狀態融合估計方法
    2.4.3  按對角陣加權最優狀態融合估計方法
  2.5  最優加權觀測融合估計方法
    2.5.1  加權觀測融合數據壓縮準則
    2.5.2  加權觀測融合演算法
    2.5.3  加權觀測融合演算法的全局最優性
  參考文獻
第3章  最優Kalman濾波
  3.1  引言
  3.2  狀態空間模型與ARMA模型
    3.2.1  狀態空間模型與Kalman濾波問題
    3.2.2  ARMA模型與狀態空間模型的關係
  3.3  最優Ka|man濾波
    3.3.1  Kalman濾波器和預報器
    3.3.2  Kalman平滑器
    3.3.3  信息濾波器

  3.4  Kalman濾波的穩定性
  3.5  穩態Kalman濾波
    3.5.1  穩態Kalman估值器
    3.5.2  穩態Kalman濾波的收斂性
  3.6  白雜訊估值器
  3.7  相關雜訊系統時變和穩態Kalman濾波和白雜訊反卷積
  參考文獻
第4章  魯棒融合Kalman濾波新方法和關鍵技術
  4.1  基於Lyapunov方程方法的極大極小魯棒融合Kalman濾波方法
    4.1.1  魯棒局部穩態Kalman預報器
    4.1.2  魯棒加權狀態融合穩態Kalman預報器
    4.1.3  模擬應用例子
  4.2  改進的協方差交叉(CI)融合魯棒Kalman濾波方法
    4.2.1  協方差橢圓及其性質
    4.2.2  CI融合估計的幾何原理
    4.2.3  CI融合演算法推導
    4.2.4  最優參數ω的選擇
    4.2.5  CI融合器的魯棒性
    4.2.6  批處理協方差交叉(BCI)融合魯棒估值器
    4.2.7  改進的CI融合魯棒Kalman估值器
    4.2.8  序貫協方差交叉(SCI)融合魯棒估值器
    4.2.9  改進的scI融合魯棒Kalman估值器
    4.2.10  模擬應用例子
    4.2.11  並行協方差交叉(PCI)和改進的PCI融合魯棒估值器
  4.3  基於虛擬雜訊技術和廣義Lyapunov方程的極大極小魯棒Kalman濾波方法
    4.3.1  帶不確定雜訊方差和乘性雜訊系統魯棒融合穩態Kalman預報器
    4.3.2  帶不確定雜訊方差和丟失觀測系統魯棒穩態Kalman預報器
    4.3.3  帶不確定雜訊方差和丟包系統魯棒穩態Kalman預報器
    4.3.4  帶不確定雜訊方差和隨機觀測滯后系統魯棒穩態Kalman預報器
    4.3.5  帶不確定雜訊方差、隨機觀測滯后和丟失觀測系統魯棒穩態Kalman預報器
  4.4  混合不確定網路化系統極大極小魯棒Kalman濾波的關鍵技術
  參考文獻
第5章  不確定系統改進的CI融合魯棒Kalman估值器
  5.1  引言
  5.2  帶丟失觀測和不確定雜訊方差系統改進的CI融合魯棒穩態Kalman濾波器
    5.2.1  魯棒局部穩態Kalman濾波器
    5.2.2  改進的CI融合魯棒穩態Kalman濾波器
  5.3  帶乘性雜訊和不確定雜訊方差系統改進的cI融合魯棒穩態Kalman預報器
    5.3.1  魯棒局部穩態Kalman預報器
    5.3.2  改進的CI融合魯棒穩態Kalman預報器
  5.4  帶不確定方差線性相關白雜訊系統改進的CI融合魯棒穩態Kalman估值器
    5.4.1  魯棒局部穩態Kalman預報器
    5.4.2  魯棒局部穩態Kalman濾波器和平滑器
    5.4.3  改進的CI融合魯棒穩態Kalman估值器
  5.5  模擬例子
  5.6  本章小結
  參考文獻
第6章  帶混合不確定性網路化系統加權狀態融合魯棒Kalman估值器
  6.1  引言
  6.2  魯棒局部時變Kalman預報器

  6.3  魯棒局部時變Kalman濾波器和平滑器
  6.4  加權狀態融合魯棒時變Kalman估值器
  6.5  局部和融合魯棒穩態Kalman估值器及收斂性分析
  6.6  模擬應用例子
  6.7  本章小結
  參考文獻
第7章  不確定多模型系統加權狀態融合魯棒Kalman估值器
  7.1  引言
  7.2  多模型系統加權狀態融合魯棒Kalman估值器
    7.2.1  魯棒局部時變Kalman預報器
    7.2.2  魯棒局部時變Kalman濾波器和平滑器
    7.2.3  公共狀態的加權狀態融合魯棒時變Kalman估值器
    7.2.4  精度分析
    7.2.5  局部和融合魯棒穩態Kalman估值器及收斂性分析
  7.3  帶乘性雜訊多模型系統魯棒加權狀態融合器
    7.3.1  魯棒局部時變Kalman預報器
    7.3.2  魯棒局部時變Kalman濾波器和平滑器
    7.3.3  公共狀態的加權狀態融合魯棒時變Kalman估值器
    7.3.4  精度分析
    7.3.5  局部和融合魯棒穩態Kalman估值器及收斂性分析
  7.4  模擬應用例子
  7.5  本章小結
  參考文獻
第8章  帶乘性雜訊和丟包的混合不確定網路化系統魯棒Kalman濾波
  8.1  引言
  8.2  帶狀態和雜訊相依乘性雜訊系統魯棒Kalman估值器
    8.2.1  基於虛擬雜訊方法的模型轉換
    8.2.2  魯棒時變Kalman估值器
    8.2.3  魯棒時變Kalman估值器的收斂性分析
    8.2.4  保精度魯棒穩態Kalman估值器
    8.2.5  魯棒Kalman估值器的兩個模擬應用例子
  8.3  帶乘性雜訊和丟包的混合不確定網路化系統魯棒Kalman估值器
    8.3.1  模型轉換
    8.3.2  魯棒時變Kalman預報器
    8.3.3  魯棒時變Kalman濾波器和平滑器
    8.3.4  魯棒穩態Ka|man估值器
  8.4  混合不確定網路化系統魯棒加權狀態融合器
    8.4.1  模型轉換
    8.4.2  魯棒局部時變Kalman估值器
    8.4.3  四種魯棒加權狀態融合時變Kalman估值器
    8.4.4  魯棒局部和融合時變估值器的精度分析
    8.4.5  魯棒時變估值器的收斂性分析
  8.5  模擬應用例子
  8.6  本章小結
  參考文獻
第9章  帶乘性雜訊和丟失觀測的混合不確定網路化系統魯棒融合器
  9.1  引言
  9.2  混合不確定系統魯棒集中式和加權觀測融合預報器
    9.2.1  基於虛擬雜訊方法的模型轉換
    9.2.2  集中式和加權融合觀測方程

    9.2.3  魯棒集中式和加權觀測融合時變Kalman預報器
    9.2.4  魯棒集中式和加權觀測融合時變Kalman預報器的複雜性分析
    9.2.5  魯棒集中式和加權觀測融合時變Kalman預報器的收斂性分析
  9.3  帶相關雜訊的混合不確定系統集中式和加權觀測融合魯棒Ka|man估值器
    9.3.1  基於虛擬雜訊方法的模型轉換
    9.3.2  集中式和加權融合觀測方程
    9.3.3  魯棒集中式和加權觀測融合時變Kalman估值器
    9.3.4  魯棒集中式和加權觀測融合時變Kalman估值器的等價性
    9.3.5  魯棒集中式和加權觀測融合Kalman估值器的複雜性分析
    9.3.6  魯棒集中式和加權觀測融合時變Kalman估值器的收斂性分析
    9.3.7  魯棒融合Kalman濾波器與魯棒加權最小二乘濾波器的比較
  9.4  帶丟包的混合不確定多感測器系統魯棒融合估值器
    9.4.1  魯棒加權狀態融合Kalman估值器
    9.4.2  集中式融合魯棒時變Kalman估值器
  9.5  模擬應用例子
  9.6  本章小結
  參考文獻
第10章  混合不確定系統魯棒融合白雜訊反卷積
  10.1  引言
  10.2  不確定雜訊方差系統魯棒加權融合穩態白雜訊反卷積
    10.2.1  魯棒局部穩態Kalman預報器
    10.2.2  魯棒局部穩態白雜訊反卷積平滑器
    10.2.3  魯棒加權融合白雜訊反卷積平滑器
    10.2.4  魯棒集中式和加權觀測融合穩態白雜訊反卷積平滑器及它們的等價性
    10.2.5  精度分析
  10.3  混合不確定網路化系統集中式和加權觀測融合魯棒白雜訊反卷積
    10.3.1  基於虛擬雜訊方法的模型轉換
    10.3.2  集中式和加權融合觀測方程
    10.3.3  魯棒集中式和加權觀測融合時變白雜訊反卷積估值器
    10.3.4  魯棒融合時變白雜訊反卷積估值器的複雜性分析
    10.3.5  魯棒融合時變白雜訊反卷積估值器的收斂性分析
  10.4  模擬應用例子
  10.5  本章小結
  參考文獻
第11章  混合不確定網路化系統保性能魯棒融合穩態Kalman濾波
  11.1  引言
  11.2  丟失觀測系統保性能魯棒加權觀測融合器
    11.2.1  第一類保性能魯棒加權觀測融合穩態Kalman一步預報器
    11.2.2  第二類保性能魯棒加權觀測融合穩態Kalman一步預報器
    11.2.3  保性能魯棒加權觀測融合穩態Kalman多步預報器
    11.2.4  保性能魯棒加權觀測融合穩態Kalman濾波器和平滑器
  11.3  丟失觀測系統保性能魯棒集中式融合器
    11.3.1  第一類保性能魯棒集中式融合穩態Kalman一步預報器
    11.3.2  第二類保性能魯棒集中式融合穩態Kalman一步預報器
    11.3.3  保性能魯棒集中式融合穩態Kalman多步預報器
  11.4  帶乘性雜訊、有色觀測雜訊系統保性能魯棒加權融合器
    11.4.1  魯棒局部穩態Kalman預報器
    11.4.2  第一類保性能魯棒矩陣加權融合穩態Kalman預報器
    11.4.3  第二類保性能魯棒矩陣加權融合穩態Kalman預報器
  11.5  模擬應用例子

  11.6  本章小結
  參考文獻

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