復(fù)雜系統(tǒng)的現(xiàn)代估計(jì)理論及應(yīng)用

前言

由于探測(cè)模型的不準(zhǔn)確、探測(cè)環(huán)境的復(fù)雜多變、非合作環(huán)境下人為對(duì)抗干擾的不可預(yù)知等因素，傳感器的測(cè)量信號(hào)不可避免地被測(cè)量噪聲所污染。從被噪聲污染的觀(guān)測(cè)中提取感興趣的量，洞察動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的演化規(guī)律，為進(jìn)一步施加正確的決策和控制提供支撐，是估計(jì)理論永恒的主題。近半個(gè)世紀(jì)以來(lái)，以Kalman濾波為代表的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)估計(jì)理論自誕生之日起，就在航空航天、信號(hào)處理、工業(yè)過(guò)程等領(lǐng)域展現(xiàn)出強(qiáng)大的生命力，越來(lái)越成為信息獲取、控制、處理、傳輸、融合的基本手段。隨著感知手段的日益豐富，感知任務(wù)的日益復(fù)雜精細(xì)，感知對(duì)象的日益多樣，被估計(jì)系統(tǒng)越來(lái)越呈現(xiàn)出不確定、多模態(tài)、多尺度、高維數(shù)、非線(xiàn)性、網(wǎng)絡(luò)化等復(fù)雜系統(tǒng)特征。關(guān)于Kalman濾波的研究正朝向多模型估計(jì)、多尺度估計(jì)、采樣型非線(xiàn)性估計(jì)、自適應(yīng)估計(jì)與魯棒估計(jì)等方向深入發(fā)展，然而，關(guān)于復(fù)雜系統(tǒng)的估計(jì)理論及應(yīng)用的研究多散布于最新的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)，目前國(guó)內(nèi)外鮮有系統(tǒng)、全面介紹復(fù)雜系統(tǒng)的現(xiàn)代估計(jì)理論與應(yīng)用的著作。對(duì)于廣大對(duì)估計(jì)理論與應(yīng)用有濃厚興趣的研究生和青年學(xué)者來(lái)說(shuō)，擁有一部反映估計(jì)理論學(xué)術(shù)研究發(fā)展及應(yīng)用的工具書(shū)，將使他們的努力取得事半功倍的效果；對(duì)于長(zhǎng)期在工程第一線(xiàn)、從事繁重而瑣碎具體工作的工程技術(shù)人員，往往也需要一本反映研究發(fā)展動(dòng)態(tài)的參考書(shū)，以便為更新知識(shí)而“充電”。本書(shū)的初衷正是試圖為他們盡微薄之力，希望對(duì)他們有所幫助。作者在近十年的復(fù)雜系統(tǒng)的濾波研究工作基礎(chǔ)上完成本書(shū)。本書(shū)較為系統(tǒng)地總結(jié)了國(guó)內(nèi)外在本領(lǐng)域的最新研究進(jìn)展，特別是作者在多模型估計(jì)、多尺度估計(jì)、非線(xiàn)性估計(jì)以及目標(biāo)跟蹤、時(shí)滯估計(jì)等應(yīng)用方面的研究成果。本書(shū)共分17章，內(nèi)容分為三個(gè)部分。第一部分為基礎(chǔ)理論介紹，主要涉及復(fù)雜動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的估計(jì)發(fā)展概述、經(jīng)典的估計(jì)方法、KaIman濾波；第二部分為理論篇，主要涉及單模型的自適應(yīng)和魯棒濾波、多模型估計(jì)、多尺度估計(jì)、非線(xiàn)性采樣濾波4類(lèi)估計(jì)理論與方法；第三部分為應(yīng)用篇，主要以目標(biāo)自動(dòng)跟蹤為應(yīng)用背景，總結(jié)了估計(jì)理論在基于粒子濾波的檢測(cè)跟蹤一體化、基于圖像增強(qiáng)的機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤、基于地理信息的擴(kuò)展對(duì)地跟蹤等方面的應(yīng)用。相信本書(shū)的出版對(duì)于推動(dòng)估計(jì)理論的研究與工程應(yīng)用會(huì)有所裨益。

內(nèi)容概要

估計(jì)理論是自動(dòng)控制、信號(hào)處理等學(xué)科的基礎(chǔ)，在航空航天等工程領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。本書(shū)從自適應(yīng)與魯棒濾波、多模型估計(jì)、多尺度估計(jì)、非線(xiàn)性采樣濾波等方面介紹了估計(jì)理論的部分進(jìn)展，特別是作者在該領(lǐng)域近十年的理論研究成果，以及在非合作目標(biāo)跟蹤的重要應(yīng)用。    本書(shū)可供從事最優(yōu)估計(jì)、復(fù)雜系統(tǒng)建模、信息處理論及應(yīng)用領(lǐng)域的研究生和科研人員參考閱讀，對(duì)從事控制理論研究、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)和應(yīng)用的工程技術(shù)人員也具有一定的參考價(jià)值。

書(shū)籍目錄

前言第1章 緒論  1.1 背景  1.2 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的估計(jì)  1.3 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)估計(jì)的進(jìn)展  1.4 預(yù)備知識(shí)  1.5 附注  參考文獻(xiàn)第2章 概率統(tǒng)計(jì)及隨機(jī)過(guò)程基礎(chǔ)知識(shí)  2.1 概述  2.2 最小二乘估計(jì)  2.3 多項(xiàng)式擬合  2.4 參數(shù)估計(jì)的擬合優(yōu)度與統(tǒng)計(jì)顯著性  2.5 極大似然估計(jì)和極大后驗(yàn)估計(jì)  2.6 最小均方誤差估計(jì)  2.7 估計(jì)的性質(zhì)  2.8 本章小結(jié)  參考文獻(xiàn)第3章 Kalman估計(jì)  3.1 Kalman濾波  3.2 Kalman平滑  3.3 濾波的基本定理  3.4 本章小結(jié)  參考文獻(xiàn)第4章 單模型自適應(yīng)估計(jì)  4.1 引言  4.2 模型方差自適應(yīng)調(diào)節(jié)的估計(jì)器  4.3 兩級(jí)Kalman濾波器  4.4 區(qū)間估計(jì)器  4.5 Singer模型  4.6 當(dāng)前統(tǒng)計(jì)模型  4.7 輸入估計(jì)  4.8 變維濾波  4.9 強(qiáng)跟蹤濾波器  4.10 本章小結(jié)  參考文獻(xiàn)第5章 具有廣義未知干擾輸入的隨機(jī)系統(tǒng)魯棒濾波  5.1 引言  5.2 具有GUDI的隨機(jī)系統(tǒng)建模  5.3 上界濾波器設(shè)計(jì)  5.4 最小上界濾波器設(shè)計(jì)  5.5 仿真分析  5.6 本章小結(jié)  參考文獻(xiàn)第6章 一種用于具有未知噪聲線(xiàn)性系統(tǒng)的自適應(yīng)Kalman濾波器  6.1 引言  6.2 問(wèn)題描述  6.3 自適應(yīng)Kalman濾波器的設(shè)計(jì)  6.4 時(shí)滯和參數(shù)估計(jì)的計(jì)算機(jī)仿真  6.5 本章小結(jié)  參考文獻(xiàn)第7章 魯棒IMM濾波  7.1 引言  7.2 算法推導(dǎo)  7.3 時(shí)滯和參數(shù)的聯(lián)合估計(jì)  7.4 本章小結(jié)  參考文獻(xiàn)第8章 Gauss近似非線(xiàn)性濾波  8.1 EKF濾波  8.2 UT變換  8.3 UKF算法  8.4 仿真實(shí)驗(yàn)  8.5 本章小結(jié)  參考文獻(xiàn)第9章 粒子濾波器  9.1 引言  9.2 基本思想  9.3 PF實(shí)現(xiàn)  9.4 仿真分析  9.5 本章小結(jié)  參考文獻(xiàn)第10章 IMM算法  10.1 引言  10.2 IMM算法  10.3 IMM算法參數(shù)分析  10.4 IMM算法過(guò)渡過(guò)程仿真分析  10.5 IMM算法的收斂性  10.6 多模型估計(jì)與貝葉斯因果網(wǎng)  10.7 本章小結(jié)  參考文獻(xiàn)第11章 自適應(yīng)IMM算法  11.1 引言  11.2 SIMM算法  11.3 具有參數(shù)的AIMM算法  11.4 兩級(jí)IMM算法  11.5 本章小結(jié)  參考文獻(xiàn)第12章 混合估計(jì)平滑  12.1 引言  12.2 固定區(qū)間平滑算法  12.3 一步固定滯后平滑算法  12.4 基于狀態(tài)擴(kuò)維的任意步固定滯后平滑算法  12.5 兩種同定滯后平滑算法仿真比較  12.6 本章小結(jié)  參考文獻(xiàn)第13章 基于一般緊支撐小波的動(dòng)態(tài)多尺度系統(tǒng)（DMS）集中式最優(yōu)估計(jì)  13.1 引言  13.2 離散DMS一般緊支撐小波實(shí)現(xiàn)  13.3 離散定常DMS的一般緊支撐小波實(shí)現(xiàn)形式  13.4 系統(tǒng)的隨機(jī)可控性  13.5 系統(tǒng)的隨機(jī)可測(cè)性  13.6 Kalman濾波系統(tǒng)的穩(wěn)定性  13.7 基于一般緊支撐小波的集中式最優(yōu)估計(jì)算法仿真  13.8 本章小結(jié)  參考文獻(xiàn)第14章 基于Haar小波的DMS序貫式最優(yōu)估計(jì)  14.1 引言  14.2 序貫式Kalman濾波  14.3 基于Haar小波的DMS序貫式估計(jì)  14.4 基于Haar小波的序貫式最優(yōu)估計(jì)算法仿真  14.5 本章小結(jié)  參考文獻(xiàn)第15章 基于PF的檢測(cè)跟蹤一體化技術(shù)  15.1 引言  15.2 算法推導(dǎo)  15.3 序列圖像運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤  15.4 算法性能分析  15.5 本章小結(jié)  參考文獻(xiàn)第16章 基于圖像增強(qiáng)的機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤  16.1 引言  16.2 基于圖像增強(qiáng)的IMM估計(jì)  16.3 模式觀(guān)測(cè)一步滯后的IMM方法  16.4 仿真分析  16.5 本章小結(jié)  參考文獻(xiàn)第17章 基于地理信息的擴(kuò)展對(duì)地跟蹤  17.1 引言  17.2 利用地理信息的EGTT  17.3 基于EGTT的EMTV  17.4 基于EGTT的C-IMMMTV算法  17.5 本章小結(jié)  參考文獻(xiàn)附錄A 線(xiàn)性代數(shù)與線(xiàn)性系統(tǒng)簡(jiǎn)要回顧附錄B 概率論與隨機(jī)過(guò)程的簡(jiǎn)單回顧附錄C 假設(shè)檢驗(yàn)與統(tǒng)計(jì)推斷的簡(jiǎn)單回顧附錄D 第5章定理證明附錄E 第6章定理證

章節(jié)摘錄

插圖：第1章 緒論1.1 背景在自動(dòng)控制、信號(hào)處理、跟蹤導(dǎo)航及工業(yè)生產(chǎn)等領(lǐng)域中，越來(lái)越多地遇到“估計(jì)”問(wèn)題。例如，實(shí)驗(yàn)分析常常把實(shí)驗(yàn)結(jié)果用曲線(xiàn)的形式表示，以便揭示實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)所服從的某種規(guī)律，這就需要根據(jù)觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)描述該曲線(xiàn)的某些參數(shù)。又如，在飛行器導(dǎo)航中，要從帶有隨機(jī)干擾的觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)中估計(jì)出飛行器的位置、速度和加速度等運(yùn)動(dòng)狀態(tài)變量。因此，估計(jì)的任務(wù)就是從帶有隨機(jī)誤差的觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)按照某個(gè)最優(yōu)準(zhǔn)則重構(gòu)出感興趣的量。估計(jì)分為參數(shù)估計(jì)和狀態(tài)估計(jì)，其中，把對(duì)確定性參數(shù)（非隨機(jī)量）的估計(jì)稱(chēng)為參數(shù)估計(jì)，把對(duì)遵循動(dòng)力學(xué)模型的狀態(tài)（隨機(jī)量）的估計(jì)稱(chēng)為狀態(tài)估計(jì)。1.1.1　估計(jì)概述一個(gè)物理系統(tǒng)常常受到兩個(gè)輸人變量集的作用：一個(gè)是控制輸入，通常是確定性的；另一個(gè)是干擾輸入，它是系統(tǒng)內(nèi)部和外部的一些不能控制的隨機(jī)干擾，例如，通信系統(tǒng)中的天電干擾，電子線(xiàn)路中的噪聲，慣性導(dǎo)航系統(tǒng)中的陀螺儀隨機(jī)漂移等。一個(gè)物理系統(tǒng)的狀態(tài)可以通過(guò)某些傳感器觀(guān)測(cè)得到，通常稱(chēng)這類(lèi)傳感器為觀(guān)測(cè)器。由于觀(guān)測(cè)器同樣受到隨機(jī)干擾的影響，所以使觀(guān)測(cè)值產(chǎn)生誤差。

編輯推薦

　　《復(fù)雜系統(tǒng)的現(xiàn)代估計(jì)理論及應(yīng)用》較為系統(tǒng)地總結(jié)了國(guó)內(nèi)外在本領(lǐng)域的最新研究進(jìn)展，特別是作者在多模型估計(jì)、多尺度估計(jì)、非線(xiàn)性估計(jì)以及目標(biāo)跟蹤、時(shí)滯估計(jì)等應(yīng)用方面的研究成果?！稄?fù)雜系統(tǒng)的現(xiàn)代估計(jì)理論及應(yīng)用》內(nèi)容分為三個(gè)部分。第一部分為基礎(chǔ)理論介紹，主要涉及復(fù)雜動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的估計(jì)發(fā)展概述、經(jīng)典的估計(jì)方法等；第二部分為理論篇，主要涉及單模型的自適應(yīng)和魯棒濾波等；第三部分為應(yīng)用篇，主要以目標(biāo)自動(dòng)跟蹤為應(yīng)用背景，總結(jié)了估計(jì)理論在基于粒子濾波的檢測(cè)跟蹤一體化、基于圖像增強(qiáng)的機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤、基于地理信息的擴(kuò)展對(duì)地跟蹤等方面的應(yīng)用。

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