狀態估計和關聯的實踐應用

第1章 參數估計
1．1 引言
1．2 問題描述
1．3 估計器的定義
1．3．1 常參數的估計
1．3．2 隨機參數的估計
1．3．3 估計器的特性
1．3．4 估計器性能測度：估計誤差
1．4 估計器的推導：線性高斯，常參數
1．4．1 最小二乘估計器
1．4．2 加權最小二乘估計器
1．4．3 極大似然估計器
1．5 估計器的推導：線性高斯，隨機參數
1．5．1 最小二乘估計器
1．5．2 加權最小二乘估計器
1．5．3 最大後驗概率估計器
1．5．4 條件期望估計器
1．6 雜訊和隨機參數服從聯合高斯分佈的非線性量測
1．7 Crame-Rao界值
1．8 數值示例
附錄1A 給定誤差協方差矩陣條件下相關隨機向量的模擬
附錄1B 最小二乘估計器的其他特性
課後習題
參考文獻

第2章 線性系統的狀態估計
2．1 引言
2．2 狀態方程和量測方程
2．3 狀態估計的定義
2．3．1 可觀性
2．3．2 估計誤差
2．4 狀態估計的貝葉斯方法
2．5 狀態估計的卡爾曼濾波器
2．6 卡爾曼濾波器的推導：對加權最小二乘參數估計器的擴展
2．7 卡爾曼濾波器的推導：採用遞迴貝葉斯定理
2．8 對卡爾曼濾波器原始文獻中確定估計特性的回顧
2．9 平滑器
2．9．1 標識和定義
2．9．2 固定區間平滑器
2．9．3 固定點平滑器
2．9．4 固定延遲平滑器
2．9．5 雜訊量測環境下確定性系統的固定間隔平滑估計
2．9．6 固定間隔平滑估計在卡爾曼濾波器初始條件計算中的應用
2．10 狀態估計的Cramer-Rao界值
2．10．1 確定性系統
2．10．2 線性隨機系統
2．11 卡爾曼濾波器示例
附錄2A隨機過程
課後習題
參考文獻
……

第3章 非線性系統的狀態估計
第4章 卡爾曼濾波器設計的實際考量
第5章 多模型估計演算法
第6章 狀態估計的採樣方法
第7章 基於多感測器系統的狀態估計
第8章 量測來源不確定條件下的估計和關聯
第9章 多假設跟蹤演算法
第10章 有偏量測條件下的多感測器相關和融合
結束語
附錄