復(fù)雜系統(tǒng)的現(xiàn)代估計理論及應(yīng)用

前言

由于探測模型的不準(zhǔn)確、探測環(huán)境的復(fù)雜多變、非合作環(huán)境下人為對抗干擾的不可預(yù)知等因素，傳感器的測量信號不可避免地被測量噪聲所污染。從被噪聲污染的觀測中提取感興趣的量，洞察動態(tài)系統(tǒng)的演化規(guī)律，為進一步施加正確的決策和控制提供支撐，是估計理論永恒的主題。近半個世紀(jì)以來，以Kalman濾波為代表的動態(tài)系統(tǒng)估計理論自誕生之日起，就在航空航天、信號處理、工業(yè)過程等領(lǐng)域展現(xiàn)出強大的生命力，越來越成為信息獲取、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，感知對象的日益多樣，被估計系統(tǒng)越來越呈現(xiàn)出不確定、多模態(tài)、多尺度、高維數(shù)、非線性、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、多尺度估計、采樣型非線性估計、自適應(yīng)估計與魯棒估計等方向深入發(fā)展，然而，關(guān)于復(fù)雜系統(tǒng)的估計理論及應(yīng)用的研究多散布于最新的學(xué)術(shù)文獻，目前國內(nèi)外鮮有系統(tǒng)、全面介紹復(fù)雜系統(tǒng)的現(xiàn)代估計理論與應(yīng)用的著作。對于廣大對估計理論與應(yīng)用有濃厚興趣的研究生和青年學(xué)者來說，擁有一部反映估計理論學(xué)術(shù)研究發(fā)展及應(yīng)用的工具書，將使他們的努力取得事半功倍的效果；對于長期在工程第一線、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)展動態(tài)的參考書，以便為更新知識而“充電”。本書的初衷正是試圖為他們盡微薄之力，希望對他們有所幫助。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。本書較為系統(tǒng)地總結(jié)了國內(nèi)外在本領(lǐng)域的最新研究進展，特別是作者在多模型估計、多尺度估計、非線性估計以及目標(biāo)跟蹤、時滯估計等應(yīng)用方面的研究成果。本書共分17章，內(nèi)容分為三個部分。第一部分為基礎(chǔ)理論介紹，主要涉及復(fù)雜動態(tài)系統(tǒng)的估計發(fā)展概述、經(jīng)典的估計方法、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、多尺度估計、非線性采樣濾波4類估計理論與方法；第三部分為應(yīng)用篇，主要以目標(biāo)自動跟蹤為應(yīng)用背景，總結(jié)了估計理論在基于粒子濾波的檢測跟蹤一體化、基于圖像增強的機動目標(biāo)跟蹤、基于地理信息的擴展對地跟蹤等方面的應(yīng)用。相信本書的出版對于推動估計理論的研究與工程應(yīng)用會有所裨益。

內(nèi)容概要

估計理論是自動控制、信號處理等學(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。本書從自適應(yīng)與魯棒濾波、多模型估計、多尺度估計、非線性采樣濾波等方面介紹了估計理論的部分進展，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。    本書可供從事最優(yōu)估計、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，對從事控制理論研究、系統(tǒng)設(shè)計、開發(fā)和應(yīng)用的工程技術(shù)人員也具有一定的參考價值。

書籍目錄

前言第1章 緒論  1.1 背景  1.2 運動目標(biāo)的估計  1.3 運動目標(biāo)估計的進展  1.4 預(yù)備知識  1.5 附注  參考文獻第2章 概率統(tǒng)計及隨機過程基礎(chǔ)知識  2.1 概述  2.2 最小二乘估計  2.3 多項式擬合  2.4 參數(shù)估計的擬合優(yōu)度與統(tǒng)計顯著性  2.5 極大似然估計和極大后驗估計  2.6 最小均方誤差估計  2.7 估計的性質(zhì)  2.8 本章小結(jié)  參考文獻第3章 Kalman估計  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)  參考文獻第4章 單模型自適應(yīng)估計  4.1 引言  4.2 模型方差自適應(yīng)調(diào)節(jié)的估計器  4.3 兩級Kalman濾波器  4.4 區(qū)間估計器  4.5 Singer模型  4.6 當(dāng)前統(tǒng)計模型  4.7 輸入估計  4.8 變維濾波  4.9 強跟蹤濾波器  4.10 本章小結(jié)  參考文獻第5章 具有廣義未知干擾輸入的隨機系統(tǒng)魯棒濾波  5.1 引言  5.2 具有GUDI的隨機系統(tǒng)建模  5.3 上界濾波器設(shè)計  5.4 最小上界濾波器設(shè)計  5.5 仿真分析  5.6 本章小結(jié)  參考文獻第6章 一種用于具有未知噪聲線性系統(tǒng)的自適應(yīng)Kalman濾波器  6.1 引言  6.2 問題描述  6.3 自適應(yīng)Kalman濾波器的設(shè)計  6.4 時滯和參數(shù)估計的計算機仿真  6.5 本章小結(jié)  參考文獻第7章 魯棒IMM濾波  7.1 引言  7.2 算法推導(dǎo)  7.3 時滯和參數(shù)的聯(lián)合估計  7.4 本章小結(jié)  參考文獻第8章 Gauss近似非線性濾波  8.1 EKF濾波  8.2 UT變換  8.3 UKF算法  8.4 仿真實驗  8.5 本章小結(jié)  參考文獻第9章 粒子濾波器  9.1 引言  9.2 基本思想  9.3 PF實現(xiàn)  9.4 仿真分析  9.5 本章小結(jié)  參考文獻第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算法過渡過程仿真分析  10.5 IMM算法的收斂性  10.6 多模型估計與貝葉斯因果網(wǎng)  10.7 本章小結(jié)  參考文獻第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IMM算法  11.5 本章小結(jié)  參考文獻第12章 混合估計平滑  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)  參考文獻第13章 基于一般緊支撐小波的動態(tài)多尺度系統(tǒng)（DMS）集中式最優(yōu)估計  13.1 引言  13.2 離散DMS一般緊支撐小波實現(xiàn)  13.3 離散定常DMS的一般緊支撐小波實現(xiàn)形式  13.4 系統(tǒng)的隨機可控性  13.5 系統(tǒng)的隨機可測性  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)估計算法仿真  13.8 本章小結(jié)  參考文獻第14章 基于Haar小波的DMS序貫式最優(yōu)估計  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  14.4 基于Haar小波的序貫式最優(yōu)估計算法仿真  14.5 本章小結(jié)  參考文獻第15章 基于PF的檢測跟蹤一體化技術(shù)  15.1 引言  15.2 算法推導(dǎo)  15.3 序列圖像運動目標(biāo)的檢測和跟蹤  15.4 算法性能分析  15.5 本章小結(jié)  參考文獻第16章 基于圖像增強的機動目標(biāo)跟蹤  16.1 引言  16.2 基于圖像增強的IMM估計  16.3 模式觀測一步滯后的IMM方法  16.4 仿真分析  16.5 本章小結(jié)  參考文獻第17章 基于地理信息的擴展對地跟蹤  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)  參考文獻附錄A 線性代數(shù)與線性系統(tǒng)簡要回顧附錄B 概率論與隨機過程的簡單回顧附錄C 假設(shè)檢驗與統(tǒng)計推斷的簡單回顧附錄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 背景在自動控制、信號處理、跟蹤導(dǎo)航及工業(yè)生產(chǎn)等領(lǐng)域中，越來越多地遇到“估計”問題。例如，實驗分析常常把實驗結(jié)果用曲線的形式表示，以便揭示實驗數(shù)據(jù)所服從的某種規(guī)律，這就需要根據(jù)觀測數(shù)據(jù)來估計描述該曲線的某些參數(shù)。又如，在飛行器導(dǎo)航中，要從帶有隨機干擾的觀測數(shù)據(jù)中估計出飛行器的位置、速度和加速度等運動狀態(tài)變量。因此，估計的任務(wù)就是從帶有隨機誤差的觀測數(shù)據(jù)按照某個最優(yōu)準(zhǔn)則重構(gòu)出感興趣的量。估計分為參數(shù)估計和狀態(tài)估計，其中，把對確定性參數(shù)（非隨機量）的估計稱為參數(shù)估計，把對遵循動力學(xué)模型的狀態(tài)（隨機量）的估計稱為狀態(tài)估計。1.1.1　估計概述一個物理系統(tǒng)常常受到兩個輸人變量集的作用：一個是控制輸入，通常是確定性的；另一個是干擾輸入，它是系統(tǒng)內(nèi)部和外部的一些不能控制的隨機干擾，例如，通信系統(tǒng)中的天電干擾，電子線路中的噪聲，慣性導(dǎo)航系統(tǒng)中的陀螺儀隨機漂移等。一個物理系統(tǒng)的狀態(tài)可以通過某些傳感器觀測得到，通常稱這類傳感器為觀測器。由于觀測器同樣受到隨機干擾的影響，所以使觀測值產(chǎn)生誤差。

編輯推薦

　　《復(fù)雜系統(tǒng)的現(xiàn)代估計理論及應(yīng)用》較為系統(tǒng)地總結(jié)了國內(nèi)外在本領(lǐng)域的最新研究進展，特別是作者在多模型估計、多尺度估計、非線性估計以及目標(biāo)跟蹤、時滯估計等應(yīng)用方面的研究成果?！稄?fù)雜系統(tǒng)的現(xiàn)代估計理論及應(yīng)用》內(nèi)容分為三個部分。第一部分為基礎(chǔ)理論介紹，主要涉及復(fù)雜動態(tài)系統(tǒng)的估計發(fā)展概述、經(jīng)典的估計方法等；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)自動跟蹤為應(yīng)用背景，總結(jié)了估計理論在基于粒子濾波的檢測跟蹤一體化、基于圖像增強的機動目標(biāo)跟蹤、基于地理信息的擴展對地跟蹤等方面的應(yīng)用。

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