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濾波器設(shè)計理論及應(yīng)用:非線性非高斯系統(tǒng)狀態(tài)估計
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本書針對現(xiàn)有以Kalman濾波器為主流的擴展Kalman濾波器(EKF)、無跡Kalman濾波器(UKF)、容積Kalman濾波器(CKF)等,不能有效應(yīng)用于非高斯系統(tǒng);而基于粒子濾波器(PF),不僅過度依賴于難以獲得的系統(tǒng)被估計狀態(tài)的密度函數(shù),同時又存在過多的粒子采樣會造成高計算復(fù)雜度、因粒子退化又會引發(fā)對系統(tǒng)狀態(tài)估計不準(zhǔn)等難題。本書作者們經(jīng)過十余年的努力,創(chuàng)建了以狀態(tài)建模誤差特征函數(shù)為基礎(chǔ)的特征函數(shù)濾波器,新型濾波器不僅具有Kalman濾波器實時遞歸的優(yōu)點,同時也避免了對強非線性觀測模型基于Taylor展開線性化帶來的截斷誤差,極大方便了針對非線性非高斯系統(tǒng)的狀態(tài)估計與參數(shù)辨識。本書主要匯集了作者們近年來在特征函數(shù)建模、目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建、特征函數(shù)濾波器設(shè)計、分布式多傳感器集中式融合濾波器、并行式融合濾波器、序貫式融合濾波器、極坐標(biāo)系與直角坐標(biāo)系混合環(huán)境下的目標(biāo)跟蹤、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)自適應(yīng)辨識、超非線性輸入輸出系統(tǒng)參數(shù)在線辨識、非線性參數(shù)與狀態(tài)聯(lián)合估計、設(shè)備壽命預(yù)測等應(yīng)用研究。

文成林 ·電子通信 ·8.5萬字

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