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飛行器試驗統計學(教育部高等學校航空航天類專業教學指導委員會推薦教材)

  • 作者:編者:張士峰//王奕迪//白錫斌//李釗|責編:趙敬偉//楊探
  • 出版社:科學
  • ISBN:9787030680150
  • 出版日期:2021/06/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:221
人民幣:RMB 98 元      售價:
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內容大鋼
    本書在介紹隨機現象建模的基礎上,重點介紹了飛行器試驗中常用的參數估計和狀態估計方法。第2章介紹了參數估計和狀態估計的相關基礎理論。講述了如何利用隨機過程和系統狀態模型對隨機現象建模。第3章介紹了參數估計常用的最小二乘方法。依次介紹了批處理最小二乘方法、遞推最小二乘方法、考慮線性約束的最小二乘方法、嶺估計、非線性最小二乘方法等。第4章介紹了狀態估計常用的Kalman濾波。針對線性系統,推導了Kalman濾波方程,並介紹了Kalman濾波和最小二乘的關係;針對動力學模型和測量模型的不同情況,介紹了Kalman濾波的改進形式;從貝葉斯估計的角度重新推導了Kalman濾波方程。第5章介紹了非線性Kalman濾波,並介紹了自適應Kalman濾波方法。  本書的主要讀者對象為相關專業的本科高年級學生,包括飛行器設計、探測制導與控制技術以及自動化等專業。此外,本教材可幫助相關領域的研究者提供基礎理論參考。

作者介紹
編者:張士峰//王奕迪//白錫斌//李釗|責編:趙敬偉//楊探

目錄
前言
第1章  緒論
  1.1  飛行器試驗統計學研究的對象、特點及主要問題
  1.2  參數估計與狀態估計的研究進展
    1.2.1  估計理論的起源
    1.2.2  線性系統下的狀態估計方法
    1.2.3  非線性系統下的狀態估計方法
    1.2.4  濾波發散的抑制
  1.3  本教材的內容安排
第2章  隨機現象建模及估計準則
  2.1  隨機過程
    2.1.1  基本概念和分類
    2.1.2  數學特徵
    2.1.3  向量隨機過程
  2.2  平穩隨機過程
    2.2.1  基本概念和性質
    2.2.2  各態歷經性
    2.2.3  功率譜密度
  2.3  系統狀態模型
    2.3.1  狀態空間描述
    2.3.2  狀態空間的解
  2.4  常用的參數估計和狀態估計準則
    2.4.1  最小方差估計準則
    2.4.2  極大似然估計準則
  習題
第3章  最小二乘方法
  3.1  線性系統的參數估計
  3.2  批處理最小二乘方法
    3.2.1  基本演算法推導
    3.2.2  估計性質
    3.2.3  應用舉例
  3.3  遞推最小二乘方法
    3.3.1  基本演算法推導
    3.3.2  估計性質
    3.3.3  應用舉例
  3.4  考慮線性約束的最小二乘方法
    3.4.1  基本演算法推導
    3.4.2  估計性質
    3.4.3  應用舉例
  3.5  嶺估計
    3.5.1  基本思想
    3.5.2  估計性質
    3.5.3  線性估計的改進問題
    3.5.4  嶺估計的性能準則
  3.6  非線性最小二乘方法
    3.6.1  基本演算法推導
    3.6.2  應用舉例
  習題
第4章  Kalman濾波
  4.1  狀態估計問題

  4.2  基本Kalman濾波
    4.2.1  Kalman濾波的數學模型
    4.2.2  Kalman濾波方程的推導
    4.2.3  Kalman濾波和最小二乘之間的關係
    4.2.4  應用舉例
  4.3  動力學模型雜訊和測量雜訊互相關情況下的Kalman濾波
  4.4  有色雜訊下的Kalman濾波
    4.4.1  有色雜訊的成形濾波器
    4.4.2  動力學雜訊為有色雜訊的濾波方法
    4.4.3  觀測雜訊為有色雜訊的濾波方法
    4.4.4  應用舉例
  4.5  連續時間Kalman濾波
  4.6  連續–離散Kalman濾波
    4.6.1  基本公式
    4.6.2  應用舉例
  4.7  基於貝葉斯估計的系統狀態估計
    4.7.1  貝葉斯估計基本概念
    4.7.2  Kalman濾波的貝葉斯解釋
  習題
第5章  Kalman濾波的推廣
  5.1  Kalman濾波在非線性系統中的局限性
  5.2  擴展Kalman濾波
    5.2.1  圍繞最優狀態估計的線性化
    5.2.2  連續型擴展Kalman濾波方程
    5.2.3  離散型擴展Kalman濾波方程
    5.2.4  線性化濾波中的估值偏倚問題
    5.2.5  應用舉例
  5.3  無跡Kalman濾波
    5.3.1  線性最小方差估計及其近似形式
    5.3.2  無跡變換
    5.3.3  無跡Kalman濾波演算法
  5.4  濾波模型與實際系統的一致性識別及濾波發散問題
    5.4.1  新息序列
    5.4.2  一致性識別問題
    5.4.3  濾波發散問題
    5.4.4  應用舉例
  5.5  自適應Kalman濾波
    5.5.1  Q補償
    5.5.2  有限記憶濾波和衰減記憶濾波
  5.6  平方根濾波
  習題
參考文獻
飛行器試驗統計學典型案例庫說明

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