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魯棒融合估計(jì)理論及應(yīng)用

魯棒融合估計(jì)理論及應(yīng)用

定 價(jià):¥98.00

作 者: 鄧自立,劉文強(qiáng),王雪梅,楊春山 著
出版社: 哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787560375861 出版時(shí)間: 2019-01-01 包裝: 平裝
開(kāi)本: 16開(kāi) 頁(yè)數(shù): 473 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  《魯棒融合估計(jì)理論及應(yīng)用》系統(tǒng)地介紹了由鄧自立教授等提出的混合不確定多傳感器網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)的魯棒融合估計(jì)新方法、新理論及應(yīng)用。新方法包括基于虛擬噪聲技術(shù)和廣義Lyapunov方程的極大極小魯棒融合Kalman濾波方法和改進(jìn)的協(xié)方差交叉融合魯棒Kalman濾波方法。新理論包括通用的極大極小魯棒融合Kalman濾波理論;通用的協(xié)方差交叉融合魯棒Kalman濾波理論;魯棒融合白噪聲反卷積濾波理論;魯棒融合估值器按實(shí)現(xiàn)收斂性理論。內(nèi)容包括局部、集中式和分布式融合,狀態(tài)融合與觀測(cè)融合,加權(quán)融合,協(xié)方差交叉融合魯棒Kalman估值器,以及它們的魯棒性分析、精度分析、收斂性分析和算法復(fù)雜性分析?!遏敯羧诤瞎烙?jì)理論及應(yīng)用》反映了魯棒融合估計(jì)領(lǐng)域的新研究成果,并含有大量仿真應(yīng)用例子,可作為高等學(xué)校信息科學(xué)與技術(shù)和控制科學(xué)與工程有關(guān)專業(yè)研究生的教材或參考書,且對(duì)在信號(hào)處理、控制、航天、深空探測(cè)、導(dǎo)航、制導(dǎo)、目標(biāo)跟蹤、無(wú)人機(jī)、機(jī)器人、衛(wèi)星定位、遙感、移動(dòng)通信、石油地震勘探等領(lǐng)域從事不確定網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)魯棒融合估計(jì)理論及應(yīng)用的科研和工程技術(shù)人員也有重要參考價(jià)值。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《魯棒融合估計(jì)理論及應(yīng)用》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

第1章 緒論
1.1 引言
1.2 多傳感器最優(yōu)信息融合Kalman濾波
1.2.1 集中式融合與分布式融合方法
1.2.2 狀態(tài)融合與觀測(cè)融合方法
1.3 不確定系統(tǒng)魯棒Kalman濾波
1.3.1 系統(tǒng)的不確定性
1.3.2 噪聲方差不確定性
1.3.3 模型參數(shù)不確定性
1.3.4 系統(tǒng)觀測(cè)不確定性
1.3.5 魯棒性
1.4 魯棒Kalman濾波方法
1.4.1 Riccati方程方法
1.4.2 線性矩陣不等式(LMI)方法
1.4.3 極大極小魯棒濾波方法
1.4.4 最優(yōu)魯棒濾波方法
1.4.5 協(xié)方差交叉(CI)融合魯棒Kalman濾波方法
1.5 魯棒Kalman濾波研究現(xiàn)狀
1.5.1 僅含不確定噪聲方差系統(tǒng)魯棒Kalman濾波
1.5.2 僅含范數(shù)有界不確定參數(shù)系統(tǒng)魯棒Kalman濾波
1.5.3 僅含乘性噪聲系統(tǒng)魯棒Kalman濾波
1.5.4 混合不確定網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)最優(yōu)魯棒Kalman濾波
1.5.5 混合不確定網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)極大極小魯棒融合Kalman濾波
1.6 極大極小魯棒融合估計(jì)理論及應(yīng)用、方法論、主要貢獻(xiàn)和創(chuàng)新
1.6.1 本書最新研究成果
1.6.2 主要貢獻(xiàn)和創(chuàng)新
1.7 面臨的挑戰(zhàn)性問(wèn)題
參考文獻(xiàn)
第2章 最優(yōu)估計(jì)方法
2.1 WLS估計(jì)方法
2.2 LUMV估計(jì)方法
2.3 LMV估計(jì)方法——正交投影方法,新息分析方法
2.4 最優(yōu)加權(quán)狀態(tài)融合估計(jì)方法
2.4.1 按矩陣加權(quán)最優(yōu)狀態(tài)融合估計(jì)方法
2.4.2 按標(biāo)量加權(quán)最優(yōu)狀態(tài)融合估計(jì)方法
2.4.3 按對(duì)角陣加權(quán)最優(yōu)狀態(tài)融合估計(jì)方法
2.5 最優(yōu)加權(quán)觀測(cè)融合估計(jì)方法
2.5.1 加權(quán)觀測(cè)融合數(shù)據(jù)壓縮準(zhǔn)則
2.5.2 加權(quán)觀測(cè)融合算法
2.5.3 加權(quán)觀測(cè)融合算法的全局最優(yōu)性
參考文獻(xiàn)
……
第3章 最優(yōu)Kalman濾波
第4章 魯棒融合Kalman濾波新方法和關(guān)鍵技術(shù)
第5章 不確定系統(tǒng)改進(jìn)的CI融合魯棒Kalman估值器
第6章 帶混合不確定性網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)加權(quán)狀態(tài)融合魯棒Kalman估值器
第7章 不確定多模型系統(tǒng)加權(quán)狀態(tài)融合魯棒Kalman估值器
第8章 帶乘性噪聲和丟包的混合不確定網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)魯棒Kalman濾波
第9章 帶乘性噪聲和丟失觀測(cè)的混合不確定網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)魯棒融合器
第10章 混合不確定系統(tǒng)魯棒融合白噪聲反卷積
第11章 混合不確定網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)保性能魯棒融合穩(wěn)態(tài)Kalman濾波

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