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全新正版面向传感器网络的一致卡尔曼滤波9787111730842机械工业
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目录前言 Ⅲ符号表 Ⅶ常用术语缩写表 Ⅷ章 绪论 1 1.1 研究背景、研究动机及研究问题 1 1.1.1 多传感器融合 4 1.1.2 一致滤波 7 1.1.3 分布式状态估计的可观和可检问题 11 1.2 内容提纲 13 1.2.1 内容概述 13 1.2.2 每章内容 14 1.. 本书特色 16第2章 预备知识 17 2.1 图论初步知识 17 2.2 可观与可检 19 . 相关引理 20 2.4 本章小结 第章 一致卡尔曼滤波误差协方差一致有界 24 3.1 前言 24 3.2 系统模型 24 3.3 基于信息一致的一致卡尔曼滤波 25 3.4 共同一致完全可观 26 3.5 误差协方差下界 28 3.6 误差协方差上界 29 3.7 一致卡尔曼滤波误差协方差的一致界问题 34 3.8 数值 3 3.9 本章小结 38第4章 互相关未知情形的一致卡尔曼滤波 3.1前言 3.2系统模型 3.3基于协方差交叉的一致卡尔曼滤波 40 4.4 稳定分析 43 4.4.1 误差协方差矩阵的有界 44 4.4.2 估计误差的有界 47 4.5 例子 52 4.6 本章小结 55第5章 传感器网络的加权一致可观 56 5.1 前言 56 5.2 系统模型 57 5.3 基于测量一致的一致卡尔曼滤波 57 5.4 加权一致可观 5 5.5 误差协方差界 59 5.6 优化权重 62 5.7 数值 5 5.8 本章小结 67第6章 传感器网络的快速协方差交叉算法 68 6.1 前言 68 6.2 系统模型 68 6.3 联合一致可观 66.基于可观格拉姆(Gramian)矩阵的快速协方差交叉算法 72 6.5 例子 75 6.6 本章小结 77第7章 基于加权平均一致的无迹卡尔曼滤波 78 7.1 前言 78 7.2 系统模型 78 7.3 无迹卡尔曼滤波 79 7.3.1 预测更新 79 7.3.2 测量更新 80 7.4 加权平均一致 0 7.5 估计误差的随机有界 3 7.6 例子 90 7.7 本章小结 94第8章 饱和现象下基于信息一致的无迹卡尔曼滤波 95 8.1 前言 95 8.2 系统模型 95 8.3 无迹卡尔曼滤波 96 8.3.1 预测更新 96 8.3.2 测量更新 97 8.4 基于信息一致的无迹卡尔曼滤波 98 8.5 例子 100 8.6 本章小结 104第9章 本书总结与展望 105 9.1 一般情形下传感器网络的新型可观(可检)条件的数学表达 105 9.2 传感器网络的一致卡尔曼滤波算法设计 106 9.3 时变系统分布式一致卡尔曼滤波算法的稳定分析 107附 录 109 附录 CX简介 109 附录B YALMIP简介 112参考文献 114
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