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滤波器设计理论及应用:非线性非高斯系统状态估计
更新时间:2024-05-11 18:50:35
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本书针对现有以Kalman滤波器为主流的扩展Kalman滤波器(EKF)、无迹Kalman滤波器(UKF)、容积Kalman滤波器(CKF)等,不能有效应用于非高斯系统;而基于粒子滤波器(PF),不仅过度依赖于难以获得的系统被估计状态的密度函数,同时又存在过多的粒子采样会造成高计算复杂度、因粒子退化又会引发对系统状态估计不准等难题。本书作者们经过十余年的努力,创建了以状态建模误差特征函数为基础的特征函数滤波器,新型滤波器不仅具有Kalman滤波器实时递归的优点,同时也避免了对强非线性观测模型基于Taylor展开线性化带来的截断误差,极大方便了针对非线性非高斯系统的状态估计与参数辨识。本书主要汇集了作者们近年来在特征函数建模、目标函数构建、特征函数滤波器设计、分布式多传感器集中式融合滤波器、并行式融合滤波器、序贯式融合滤波器、极坐标系与直角坐标系混合环境下的目标跟踪、深度神经网络模型参数自适应辨识、超非线性输入输出系统参数在线辨识、非线性参数与状态联合估计、设备寿命预测等应用研究。
上架时间:2024-03-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
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滤波器设计理论及应用:非线性非高斯系统状态估计最新章节
查看全部- 参考文献
- 14.6 计算机数值仿真实验
- 14.5 基于CFF的非线性输入输出系统参数辨识方法
- 14.4 基于EKF的非线性输入输出系统参数辨识方法
- 14.3 非线性输入输出系统的状态与观测动态特性建模
- 14.2 非线性输入输出系统描述
- 14.1 引言
- 第14章 超非线性输入输出系统参数在线辨识方法
- 参考文献
- 13.5 本章小结
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