基于集員估計(jì)的有界干擾系統(tǒng)信息融合濾波

目錄
《信息科學(xué)技術(shù)學(xué)術(shù)著作叢書》序
前言
第1章 緒論 1
1.1 信息融合濾波概述 1
1.1.1 研究背景 1
1.1.2 研究意義 2
1.1.3 信息融合濾波基本概念 3
1.2 有界干擾系統(tǒng)濾波研究 5
1.2.1 有界干擾系統(tǒng)濾波研究現(xiàn)狀 5
1.2.2 有界干擾系統(tǒng)濾波研究現(xiàn)狀分析 8
1.2.3 有界干擾系統(tǒng)濾波應(yīng)用現(xiàn)狀分析 9
第2章 預(yù)備知識(shí)與基礎(chǔ)理論 12
2.1 引言 12
2.2 可行集的基礎(chǔ)知識(shí)與基本概念 12
2.2.1 可行集 12
2.2.2 可行集的分類 12
2.2.3 集合的一般運(yùn)算 13
2.3 輸入-狀態(tài)穩(wěn)定性基本概念 14
2.4 矩陣運(yùn)算相關(guān)引理 15
2.4.1 矩陣求逆引理 15
2.4.2 Schur補(bǔ) 15
2.5 有界干擾系統(tǒng)濾波基本概念及**算法 16
2.5.1 有界干擾系統(tǒng)濾波基本概念 16
2.5.2 有界干擾系統(tǒng)濾波**算法 17
2.6 本章小結(jié) 20
第3章 基于集員估計(jì)的線性有界干擾系統(tǒng)濾波 21
3.1 引言 21
3.2 BEACON算法 21
3.3 問題描述 24
3.4 基于BEACON算法的定界橢球自適應(yīng)濾波 25
3.4.1 基于BEACON算法的狀態(tài)預(yù)測更新 25
3.4.2 參數(shù)優(yōu)化 28
3.4.3 算法特性分析與穩(wěn)定性證明 30
3.5 仿真算例 33
3.6 本章小結(jié) 42
第4章 基于集員估計(jì)的線性有界干擾系統(tǒng)平滑 43
4.1 引言 43
4.2 Rauch-Tung-Striebel平滑 43
4.3 橢球定界固定滯后時(shí)間估計(jì) 44
4.3.1 基于BEAF的RTS平滑算法 44
4.3.2 基于BEAF的固定滯后時(shí)間估計(jì) 46
4.4 仿真算例 47
4.5 應(yīng)用算例 51
4.6 本章小結(jié) 56
第5章 基于集員估計(jì)的線性有界干擾系統(tǒng)快速濾波 57
5.1 引言 57
5.2 基于量測序貫更新的有界干擾系統(tǒng)快速濾波 57
5.2.1 基于橢球-帶求交的量測序貫更新 57
5.2.2 參數(shù)優(yōu)化 60
5.2.3 算法特性分析與穩(wěn)定性證明 62
5.3 仿真算例 64
5.4 本章小結(jié) 71
第6章 基于集員估計(jì)的非線性有界干擾系統(tǒng)濾波 72
6.1 引言 72
6.2 問題描述 72
6.3 擴(kuò)展集員濾波算法 73
6.3.1 基于區(qū)間分析的線性化誤差定界 73
6.3.2 擴(kuò)展集員濾波迭代過程 73
6.4 基于中心差分的非線性有界干擾系統(tǒng)濾波 74
6.4.1 基于Stirling 內(nèi)插公式的非線性模型線性化 75
6.4.2 基于半定規(guī)劃和DC分解的線性化誤差定界 78
6.4.3 算法更新過程 80
6.5 仿真研究 84
6.6 本章小結(jié) 89
第7章 有界不確定系統(tǒng)多傳感器融合濾波 90
7.1 引言 90
7.2 問題描述 90
7.3 針對(duì)有界噪聲的融合濾波算法 91
7.3.1 針對(duì)有界噪聲的量測擴(kuò)維融合算法 92
7.3.2 針對(duì)有界噪聲的量測加權(quán)融合算法 93
7.3.3 針對(duì)有界噪聲的序貫濾波融合算法 95
7.4 性能分析 98
7.4.1 三種融合濾波的等價(jià)性 98
7.4.2 量測更新次序的可交換性 102
7.5 仿真算例 103
7.6 本章小結(jié) 109
第8章 有界/高斯雙重不確定系統(tǒng)信息融合濾波 110
8.1 引言 110
8.2 雙重不確定系統(tǒng)聯(lián)合濾波 110
8.2.1 雙重不確定誤差模型 110
8.2.2 聯(lián)合濾波預(yù)測更新 112
8.3 交互多模型聯(lián)合濾波 113
8.3.1 多橢球加權(quán)Minkowski和 113
8.3.2 交互多模型聯(lián)合濾波預(yù)測更新 115
8.4 實(shí)驗(yàn)分析 120
8.5 本章小結(jié) 127
參考文獻(xiàn) 128