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2020-01-07 12:14 來源：京東作者：京東

內(nèi)容簡介:　　《卡爾曼濾波原理及應(yīng)用：MATLAB仿真》主要介紹數(shù)字信號(hào)處理中的卡爾曼（Kalman）濾波算法及在相關(guān)領(lǐng)域應(yīng)用。《卡爾曼濾波原理及應(yīng)用：MATLAB仿真》共7章。第1章為緒論。第2章介紹MATLAB算法仿真的編程基礎(chǔ)。第3章介紹線性Kalman濾波。第4章討論擴(kuò)展Kalman濾波，并介紹其在目標(biāo)跟蹤和制導(dǎo)領(lǐng)域的應(yīng)用和算法仿真。第5章介紹UKF濾波算法，同時(shí)也給出其應(yīng)用領(lǐng)域內(nèi)的算法仿真實(shí)例。第6章介紹了交互多模型Kalman濾波算法。第7章介紹Simulink環(huán)境下，如何通過模塊庫和S函數(shù)構(gòu)建Kalman濾波器，并給出了系統(tǒng)是線性和非線性兩種情況的濾波器設(shè)計(jì)方法。
　　《卡爾曼濾波原理及應(yīng)用：MATLAB仿真》可以作為電子信息類各專業(yè)高年級(jí)本科生和碩士、博士研究生數(shù)字信號(hào)處理課程或者Kalman濾波原理的教材，也可以作為從事雷達(dá)、語音、圖像等傳感器數(shù)字信號(hào)處理的教師和科研人員的參考書。

作者簡介:　　黃小平，男，1984年生，現(xiàn)為高校教師，畢業(yè)于北京航空航天大學(xué)控制科學(xué)與工程專業(yè)，長期從事物聯(lián)網(wǎng)、傳感網(wǎng)的目標(biāo)定位和跟蹤技術(shù)研究，擅長Kalman濾波等狀態(tài)估計(jì)算法。

目錄:第1章緒論
1.1 濾波的基礎(chǔ)知識(shí)
1.2 Kalman濾波的背景
1.3 Kalman濾波的發(fā)展過程
1.4 Kalman濾波的應(yīng)用領(lǐng)域

第2章 MATLAB仿真基礎(chǔ)
2.1 MATLAB簡介
2.1.1 MATLAB發(fā)展歷史
2.1.2 MATLAB 7.1 的系統(tǒng)簡介
2.1.3 M文件編輯器的使用
2.2 數(shù)據(jù)類型和數(shù)組
2.2.1 數(shù)據(jù)類型概述
2.2.2 數(shù)組的創(chuàng)建
2.2.3 數(shù)組的屬性
2.2.4 數(shù)組的操作
2.2.5 結(jié)構(gòu)體和元胞數(shù)組
2.3 程序設(shè)計(jì)
2.3.1 條件語句
2.3.2 循環(huán)語句
2.3.3 函數(shù)
2.3.4 畫圖
2.4 小結(jié)

第3章線性Kalman濾波
3.1 Kalman濾波原理
3.1.1 射影定理
3.1.2 Kalman濾波器
3.1.3 Kalman濾波的參數(shù)處理
3.2 Kalman濾波在溫度測量中的應(yīng)用
3.2.1 原理介紹
3.2.2 MATLAB仿真程序
3.3 Kalman濾波在自由落體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用
3.3.1 狀態(tài)方程的建立
3.3.2 MATLAB仿真程序
3.4 Kalman濾波在船舶GPS導(dǎo)航定位系統(tǒng)中的應(yīng)用
3.4.1 原理介紹
3.4.2 MATLAB仿真程序
3.5 Kalman濾波在石油地震勘探中的應(yīng)用
3.5.1 石油地震勘探白噪聲反卷積濾波原理
3.5.2 石油地震勘探白噪聲反卷積濾波仿真實(shí)現(xiàn)
3.5.3 MATLAB仿真程序
3.6 Kalman濾波在視頻圖像目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用
3.6.1 視頻圖像處理的基本方法
3.6.2 Kalman濾波對自由下落的皮球跟蹤應(yīng)用
3.6.3 目標(biāo)檢測MATLAB程序
3.6.4 Kalman濾波視頻跟蹤MATLAB程序

第4章擴(kuò)展Kalman濾波
4.1 擴(kuò)展Kalman濾波原理
4.1.1 局部線性化
4.1.2 線性Kalman濾波
4.2 簡單非線性系統(tǒng)的擴(kuò)展Kalman濾波器設(shè)計(jì)
4.2.1 原理介紹
4.2.2 標(biāo)量非線性系統(tǒng)EKF的MATLAB程序
4.3 EKF在目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用
4.3.1 目標(biāo)跟蹤數(shù)學(xué)建模
4.3.2 基于觀測距離的EKF目標(biāo)跟蹤算法
4.3.3 基于距離的目標(biāo)跟蹤算法MATLAB程序
4.3.4 基于EKF的純方位目標(biāo)跟蹤算法
4.3.5 純方位目標(biāo)跟蹤算法MATLAB程序
4.4 EKF在純方位尋的導(dǎo)彈制導(dǎo)中的應(yīng)用
4.4.1 三維尋的制導(dǎo)系統(tǒng)
4.4.2 EKF在尋的制導(dǎo)問題中的算法分析
4.4.3 仿真結(jié)果
4.4.4 尋的制導(dǎo)MATLAB程序

第5章無跡Kalman濾波
5.1 無跡Kalman濾波原理
5.1.1 無跡變換
5.1.2 無跡Kalman濾波算法實(shí)現(xiàn)
5.2 無跡Kalman濾波在單觀測站目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用
5.2.1 原理介紹
5.2.2 仿真程序
5.3 UKF在勻加速度直線運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用
5.3.1 原理介紹
5.3.2 仿真程序
5.4 UKF與EKF算法的應(yīng)用比較

第6章交互多模型Kalman濾波
6.1 交互多模型Kalman濾波原理
6.2 交互多模型Kalman濾波在目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用
6.2.1 問題描述
6.2.2 IMM濾波器設(shè)計(jì)
6.2.3 仿真分析
6.2.4 IMMKalman濾波算法MATLAB仿真程序

第7章 Kalman濾波的Simulink仿真
7.1 Simulink概述
7.1.1 Simulink啟動(dòng)
7.1.2 Simulink仿真設(shè)置
7.1.3 Simulink模塊庫簡介
7.2 S函數(shù)
7.2.1 S函數(shù)原理
7.2.2 S函數(shù)的控制流程
7.3 線性Kalman的Simulink仿真
7.3.1 一維數(shù)據(jù)的Kalman濾波處理
7.3.2 狀態(tài)方程和觀測方程的Simulink建模
7.3.3 基于S函數(shù)的Kalman濾波器設(shè)計(jì)
7.4 非線性Kalman濾波
7.4.1 基于Simulink的EKF濾波器設(shè)計(jì)
7.4.2 基于Simulink的UKF濾波器設(shè)計(jì)
7.5 小結(jié)

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