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  • 醉染图书状态估计和关联的实践应用9787118118698
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    • 作者: (美)张召斌(Chaw-Bing Chang)(美)邓克平(Keh-PingDunn)著 | (美)张召斌(Chaw-Bing Chang)(美)邓克平(Keh-PingDunn)编 | (美)张召斌(Chaw-Bing Chang)(美)邓克平(Keh-PingDunn)译 | (美)张召斌(Chaw-Bing Chang)(美)邓克平(Keh-PingDunn)绘
    • 出版社: 国防工业音像出版社
    • 出版时间:2019-09-01
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    • 作者: (美)张召斌(Chaw-Bing Chang)(美)邓克平(Keh-PingDunn)著| (美)张召斌(Chaw-Bing Chang)(美)邓克平(Keh-PingDunn)编| (美)张召斌(Chaw-Bing Chang)(美)邓克平(Keh-PingDunn)译| (美)张召斌(Chaw-Bing Chang)(美)邓克平(Keh-PingDunn)绘
    • 出版社:国防工业音像出版社
    • 出版时间:2019-09-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:400000
    • 页数:331
    • 开本:16开
    • ISBN:9787118118698
    • 版权提供:国防工业音像出版社
    • 作者:(美)张召斌(Chaw-Bing Chang)(美)邓克平(Keh-PingDunn)
    • 著:(美)张召斌(Chaw-Bing Chang)(美)邓克平(Keh-PingDunn)
    • 装帧:精装
    • 印次:1
    • 定价:188.00
    • ISBN:9787118118698
    • 出版社:国防工业出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2019-09-01
    • 页数:331
    • 外部编号:1201958429
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    章 参数估计
    1.1 引言
    1.2 问题描述
    1.3 估计器的定义
    1.3.1 常参数的估计
    1.3.2 随机参数的估计
    1.3.3 估计器的特
    1.3.4 估计器能测度:估计误差
    1.4 估计器的推导:线斯,常参数
    1.4.1 二乘估计器
    1.4.2 加权二乘估计器
    1.4.3 极大似然估计器
    1.5 估计器的推导:线斯,随机参数
    1.5.1 二乘估计器
    1.5.2 加权二乘估计器
    1.5.3 优选后验概率估计器
    1.5.4 条件期望估计器
    1.6 噪声和随机参数服从联合高斯分布的非线量测
    1.7 Crame-Rao界值
    1.8 数值示例
    附录1A 给定误差协方差矩阵条件下相关随机向量的
    附录1B 二乘估计器的特
    课后习题
    参考文献
    第2章 线系统的状态估计
    2.1 引言
    2.2 状态方程和量测方程
    . 状态估计的定义
    ..1 可观
    ..2 估计误差
    2.4 状态估计的贝叶斯方法
    2.5 状态估计的卡尔曼滤波器
    2.6 卡尔曼滤波器的推导:对加权二乘参数估计器的扩展
    2.7 卡尔曼滤波器的推导:采用递归贝叶斯定理
    2.8 对卡尔曼滤波器原始文献中确定估计特的回顾
    2.9 平滑器
    2.9.1 标识和定义
    2.9.2 固定区间平滑器
    2.9.3 固定点平滑器
    2.9.4 固定延迟平滑器
    2.9.5 噪声量测环境下确定系统的固定间隔平滑估计
    2.9.6 固定间隔平滑估计在卡尔曼滤波器初始条件计算中的应用
    2.10 状态估计的Cramer-Rao界值
    2.10.1 确定系统
    2.10.2 线随机系统
    2.11 卡尔曼滤波器示例
    附录2A 随机过程
    课后习题
    参考文献
    第3章 非线系统的状态估计
    3.1 引言
    3.2 问题描述
    3.3 状态估计的贝叶斯方法
    3.4 扩展卡尔曼滤波器的推导:作为一个加权二乘估计器
    3.4.1 一步预测方程
    3.4.2 状态更新方程
    3.5 单级迭代的扩展卡尔曼滤波器
    3.6 利用贝叶斯方法推导扩展卡尔曼滤波器
    3.7 基于二阶泰勒级数展开保留项的非线滤波
    3.7.1 一步预测
    3.7.2 更新方程
    3.7.3 数值示例
    3.8 非线且目标状态呈现确定变化的情形
    3.9 Cramer-Rao界值
    3.9.1 非线确定系统
    3.9.2 非线随机系统
    3.10 仅有纯角量测的空间轨迹估计问题及其估计误差协方差与Cramer-Rao界值的比较
    课后习题
    参考文献
    第4章 卡尔曼滤波器设计的实际考量
    4.1 模型不确定
    4.2 滤波器能评估
    4.2.1 可实现的能:Ceamer-Rao界值
    4.2.2 残差过程
    4.. 滤波器计算的误差协方差
    4.3 模型不确定下的滤波误差
    4.3.1 偏差和协方差计算式
    4.3.2 建模过度和建模不足的情形
    4.4 系统运动模型失配时的滤波器补偿方法
    4.4.1 状态扩维
    4.4.2 过程噪声的使用
    4.4.3 有限记忆滤波器
    4.4.4 衰减记忆滤波器
    4.5 量测噪声不确定的模型
    4.5.1 未知的固定偏差
    4.5.2 先验分布已知的残余偏差
    4.5.3 有色量测噪声
    4.6 系统输入和量测偏差均未知的系统
    4.7 输入突变的系统
    4.8 病态条件和虚的可观
    4.8.1 雷达跟踪应用中的虚可观
    4.8.2 准解耦滤波器
    4.9 实用滤波器设的值示例
    4.9.1 噪声环境下的正弦信号
    4.9.2 未知恒定偏差处理方法的比较
    课后习题
    参考文献
    第5章 多模型估计算法
    5.1 引言
    5.2 定义与设
    5.3 常量模型的情形
    5.4 模型切换的情形
    5.5 有限记忆模型切换的情形
    5.5.1 一步模型历史
    5.5.2 两步模型历史
    5.6 交互多模型算法
    5.7 数值示例
    课后习题
    参考文献
    第6章 状态估计的采样方法
    6.1 引言
    6.2 条件期望及其近似
    6.2.1 线斯情形
    6.2.2 基于泰勒级数展开的近似
    6.. 基于无迹变换的近似
    6.2.4 基于质点积分的近似
    6.2.5 基于采样的近似
    6.3 非线状态估计的贝叶斯方法
    6.4 无迹卡尔曼滤波器
    6.5 质点滤波器
    6.6 粒子滤波方法
    6.6.1 序贯重要采样滤波器
    6.6.2 序贯重要重采样滤波器
    6.6.3 辅采样重要重采样滤波器
    6.6.4 基于扩展卡尔曼滤波的辅采样重要重采样滤波器
    6.6.5 针对多模型系统的序贯重要重采样滤波器算法
    6.6.6 针对状态平滑估计的粒子滤波器
    6.7 本章小结
    课后习题
    参考文献
    第7章 基于多传感器系统的状态估计
    7.1 引言
    7.2 问题描述
    7.3 量测融合
    7.3.1 同步量测的情形
    7.3.2 异步量测的情形
    7.3.3 针对指定传感器的量测预处理以降低数据交换率
    7.3.4 基于无序量测的目标状态更新
    7.4 状态融合
    7.4.1 基本状态融合算法
    7.5 Cramer-Rao界值
    7.6 数值示例
    附录7A 基于变换量测的估计
    7A.1 问题定义
    7A.2 基本定理
    7A.3 量测融合与状态融合对比的延伸思考
    课后习题
    参考文献
    第8章 量测来源不确定条件下的估计和关联
    8.1 引言
    8.1.1 关于航迹模糊的图示说明
    8.1.2 接受波门
    8.2 多目标跟踪问题的图示说明
    8.3 多目标跟踪方法的类别
    8.4 航迹分裂
    8.5 近邻和全局近邻关联方法
    8.6 概率数据关联滤波器(A)算法和联合概率数据关联滤波器(JA)算法
    8.7 实用算法集
    8.7.1 航迹起始过程
    8.7.2 航迹延续过程
    8.7.3 关于即时解决和延迟解决(分辨)的说明
    8.7.4 联合多扫描周期估计和判决
    8.8 数值示例
    附录8A 航迹初始计算示例
    8A.1 利用固定间隔平滑算法计算初始条件
    8A.2 采用一阶多项式平滑算法处理雷达量测以获得笛卡儿坐标系下跟踪滤波器的初始状态估计和估计误差协方差
    课后习题
    参考文献
    第9章 多设跟踪算法
    9.1 引言
    9.2 多设跟踪示例
    9.2.1 面向量测的MHT
    9.2.2 面向航迹的MHT
    9.. 多目标情形下的航迹和设生成示例
    9.2.4 实现方法
    9.3 航迹、设的评分和裁剪
    9.3.1 航迹状态的定义
    9.3.2 航迹和设评分
    9.3.3 航迹评分示例
    9.4 利用Nassi-Shneiderman图表实现多设跟踪器
    9.5 利用量测融合扩展至多传感器
    9.6 总结和评注
    课后习题
    参考文献
    0章 有偏量测条件下的多传感器相关和融合
    10.1 引言
    l2 由传感器量测直接获得的偏差估计
    10.2.1 问题描述
    10.2.2 两种偏差估计方法的比较
    10.3 状态-状态相关和偏差估计
    10.3.1 无偏差情形下状态相关基本方法综述
    10.3.2 偏差估计
    10.3.3 联合相关和偏差估计
    课后习题
    参考文献
    结束语
    估计
    关联与相关
    附录A 矩阵求逆引理
    附录B 符号和变量表
    附录C 跟踪领域专业术语

    售后保障

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