第1章 预备知识
1.1 矩阵和行列式初步
1.2 概率论初步
1.3 最小二乘初步
练习
第2章 卡尔曼滤波简单推导
2.1 模型
2.2 最优准则
2.3 预测一校正公式
2.4 卡尔曼滤波过程
练习
第3章 正交投影和卡尔曼滤波
3.1 最优估计的正交性
3.2 新息序列
3.3 最小方差估计
3.4 卡尔曼滤波方程
3.5 实时跟踪
练习
第4章 系统噪声和量测噪声相关的卡尔曼滤波
4.1 仿射模型
4.2 最优估计算子
4.3 额外数据对最优估计的影响
4.4 卡尔曼滤波方程推导
4.5 实时应用
4.6 线性确定／随机系统
练习
第5章 有色噪声
5.1 处理思路
5.2 误差估计
5.3 卡尔曼滤波过程
5.4 系统白噪声
5.5 实时应用
练习
第6章 极限（稳态）卡尔曼滤波
6.1 处理思路
6.2 主要结论
6.3 几何收敛
6.4 实时应用
练习
第7章 序贯算法和平方根算法
7.1 序贯算法
7.2 平方根算法
7.3 实时应用箕法
练习
第8章 扩展卡尔曼滤波和系统辨识
8.1 扩展卡尔曼滤波
8.2 卫星轨道估计
8.3 自适应系统辨识
8.4 一个常值参数辨识的例子
8.5 改进的扩展卡尔曼滤波
8.6 时变参数辨识
练习
第9章 滤波方程解耦
9.1 解耦公式
9.2 实时跟踪
9.3 α—β—γ跟踪器
9.4 一个例子
练习
第10章 区间系统的卡尔曼滤波
10.1 区间数学
10.1.1 区间及其特性
10.1.2 区间运算
10.1.3 有理区间函数
10.1.4 区间期望和方差
10.2 区间卡尔曼滤波
10.2.1 区间卡尔曼滤波方案
10.2.2 次优区间卡尔曼滤波
10.2.3 目标跟踪的例子
10.3 加权平均区间卡尔曼滤波
练习
第11章 小波卡尔曼滤波
11.1 小波初步
11.1.1 小波基础
11.1.2 离散小波变换和滤波器组
11.2 信号估计和分解
11.2.1 随机信号的估计和分解
11.2.2 一个随机游走的例子
练习
第12章 附录
12.1 卡尔曼平滑器
12.2 α—β—γ—θ跟踪器
12.3 自适应卡尔曼滤波
12.4 自适应卡尔曼滤波在维纳滤波中的应用
12.5 卡尔曼—布希滤波
12.6 随机最优控制
12.7 平方根滤波及其脉动阵列实现
参考文献
练习答案和提示
索引
· · · · · · (收起)