Estimators for Uncertain Dynamic Systems (Mathematics and Its Applications) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer

作者:A.I. Matasov

出品人:

页数:430

译者:

出版时间:1999-01-31

价格:USD 139.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780792352785

丛书系列:

图书标签:

Dynamic Systems
Estimation Theory
Uncertainty
Control Theory
Mathematical Modeling
Adaptive Control
Filtering
Stochastic Systems
Robust Control
System Identification

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具体描述

The optimal estimation problems for linear dynamic systems, and in particular for systems with aftereffect, reduce to different variational problems. The type and complexity of these variational problems depend on the process model, the model of uncertainties, and the estimation performance criterion. A solution of a variational problem determines an optimal estimator. In addition, frequently the optimal algorithm for one noise model must operate under another, more complex assumption about noise. Hence, simplified algorithms must be used. It is important to evaluate the level of nonoptimality for the simplified algorithms. Since the original variational problems can be very difficult, the estimate of nonoptimality must be obtained without solving the original variational problem. In this book, guaranteed levels of nonoptimality for simplified estimation and control algorithms are constructed. To obtain these levels the duality theory for convex extremal problems is used. Audience: This book will be of interest to applied mathematicians, researchers and engineers who deal with estimation and control systems. The material, which requires a good knowledge of calculus, is also suitable for a two-semester graduate or postgraduate course.

《不确定动态系统估计器（数学及其应用）》一书的简介：深入探索不确定动态系统的核心：精准估计的理论基石与前沿应用在当今科学技术飞速发展的时代，几乎所有现实世界的动态系统都或多或少地受到不确定性的影响。无论是航空航天的精准导航、自动驾驶汽车的可靠运行，还是金融市场的风险预测，亦或是生物医学信号的分析，理解并精确估计这些不确定动态系统的行为是实现可靠控制、优化决策和深入洞察的关键。本书《不确定动态系统估计器（数学及其应用）》正是为了应对这一挑战而应运而生，它将带领读者深入探索估计理论的精髓，聚焦于处理各类不确定性下动态系统的建模与估计问题，并展示其在众多前沿领域的广泛应用。理论深度与广度的融合：构建坚实的数学框架本书的核心在于构建一个全面而深入的数学框架，用以理解和解决不确定动态系统的估计问题。我们首先从概率论和随机过程的基础知识出发，回顾卡尔曼滤波及其各种变种，如扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF），它们是处理高斯噪声环境下线性与非线性系统估计的经典方法。在此基础上，本书将重点阐述各种不确定性形式的建模和处理方法。随机不确定性：除了白噪声和有色噪声，我们还将深入探讨过程噪声和测量噪声模型中的参数不确定性，以及如何通过鲁棒的估计器设计来应对模型参数的偏差。模型不确定性：对于模型结构的不确定性，例如未知方程的出现、参数的变动甚至系统结构的改变，本书将介绍诸如自适应估计、神经网络估计以及基于模型不确定性集（如多胞体、椭球）的估计方法，如区间估计和集员估计（Set-membership estimation）。外部干扰与未知输入：许多实际系统会受到未建模的外部干扰或未知输入的驱动，本书将探讨如何设计能够有效抵制这些干扰并估计其影响的估计器，例如使用干扰观测器（Disturbance Observer）和事件触发估计等概念。数据驱动与混合方法：随着大数据时代的到来，数据驱动的估计方法变得日益重要。本书将介绍基于数据挖掘、机器学习（如支持向量机、深度学习）的估计技术，以及如何将这些方法与传统的模型基方法相结合，形成混合估计策略，以提升估计的鲁棒性和准确性。前沿技术与最新进展：引领读者探索未知本书不仅涵盖了经典的估计理论，更重要的是，它将带领读者接触和理解当前该领域最前沿的研究进展和技术。凸优化与分布式估计：随着大规模分布式系统的兴起，如何利用凸优化理论设计分布式估计器，实现协同估计，将是本书的重要探讨方向。信息融合与多传感器估计：在多传感器环境中，如何有效地融合来自不同传感器、不同类型的数据，以获得更精确、更可靠的系统状态估计，是本书的另一大亮点。我们将讨论基于概率图模型、共识算法以及深度学习的传感器融合技术。安全性与可解释性：在关键应用领域，估计器的安全性和可解释性至关重要。本书将探讨如何设计满足安全性和鲁棒性要求的估计器，并介绍一些可解释的估计技术，以增强用户对估计过程的信任。实时性与计算效率：许多应用场景对估计器的计算效率和实时性有极高的要求。本书将讨论一些高效的算法实现和计算优化策略，以确保估计器能够在有限的计算资源下快速准确地运行。广泛的应用领域：赋能各行各业的创新本书的理论和方法论的讨论，将通过大量精心挑选的实例和案例研究，展示其在各个领域的实际应用潜力。航空航天：在卫星导航、飞行器姿态估计、弹道跟踪等方面，如何处理传感器噪声、大气模型不确定性、飞行器模型参数漂移等问题。机器人与自动驾驶：实现高精度定位、建图（SLAM）、目标跟踪、传感器融合，以应对复杂的动态环境和传感器故障。工业过程控制：实时监测和估计化工过程、能源系统中的关键参数，实现优化控制和故障诊断。金融工程：股票价格预测、风险管理、资产定价，处理市场波动性和信息不完整性。生物医学工程：脑电图（EEG）/肌电图（EMG）信号处理、生理参数估计、药物动力学建模。环境保护与灾害监测：气候模型参数估计、环境污染物扩散预测、地震数据分析。目标读者本书适合于对动态系统估计理论感兴趣的广泛读者群体，包括但不限于：高等院校的本科生、研究生及博士生：为学习控制理论、信号处理、机器学习、应用数学等专业的学生提供深入的理论基础和实践指导。科研人员：帮助研究人员掌握最新的估计理论和技术，为解决实际问题提供新的思路和工具。工程师：为在航空航天、汽车、机器人、能源、金融等领域的工程师提供实用技能和方法，以提升其设计和实现复杂系统的能力。数学家：为数学领域的专家提供对动态系统估计问题的深入数学分析和理论探索。《不确定动态系统估计器（数学及其应用）》旨在成为一本权威的参考书，帮助读者理解和掌握处理不确定动态系统估计问题的核心技术，激发创新思维，并为相关领域的理论研究和工程应用提供坚实的基础。