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內(nèi)容簡介

　　《信息融合估計理論及其應(yīng)用》用作者（鄧自立）獨創(chuàng)的現(xiàn)代時間序列分析方法和經(jīng)典Kalman濾波方法系統(tǒng)地提出了最優(yōu)融合估計、自校正融合估計和魯棒融合估計的新理論、新方法和新算法，其中包括最優(yōu)和自校正融合、集中式和分布式融合、狀態(tài)融合和觀測融合Kalman濾波和Wiener濾波理論，及協(xié)方差交叉融合魯棒Kal—man濾波理論，并給出了在目標跟蹤系統(tǒng)中的仿真應(yīng)用。《信息融合估計理論及其應(yīng)用》內(nèi)容新穎，理論嚴謹，理論體系完整，并含有大量仿真例子，可作為高等學(xué)?？刂瓶茖W(xué)與技術(shù)、電子科學(xué)與技術(shù)、通信與信息技術(shù)、計算機應(yīng)用技術(shù)等有關(guān)專業(yè)研究生和高年級本科生的教材，且對信號處理、控制、通信、航天、導(dǎo)航、制導(dǎo)、目標跟蹤、衛(wèi)星測控、GPs定位、檢測與估計、故障診斷、機器人、遙感、圖像處理、多傳感器信息融合等領(lǐng)域的研究人員和工程技術(shù)人員也有重要參考價值。

作者簡介

暫缺《信息融合估計理論及其應(yīng)用》作者簡介

圖書目錄

前言
第1章緒論
1.1 多傳感器信息融合產(chǎn)生的背景
1.2 信息融合概念和定義
1.3 估計理論的方法論
1.3.1 Kalman濾波方法
1.3.2 現(xiàn)代時間序列分析方法
1.3.3 時域Wiener濾波方法
1.3.4 系統(tǒng)辨識方法
1.4 信息融合估計理論的分支和進展
1.4.1 最優(yōu)信息融合濾波理論
1.4.2 信息融合系統(tǒng)辨識
1.4.3 自校正信息融合濾波理論
1.4.4 CI融合魯棒信息融合濾波理論
1.5 信息融合濾波的基本方法
1.5.1 集中式融合與分布式融合方法
1.5.2 狀態(tài)融合與觀測融合方法
1.5.3 最優(yōu)加權(quán)融合估計方法
1.5.4 CI融合估計方法
1.5.5 信息融合辨識方法
1.5.6 自校正融合方法
1.5．7 自校正融合濾波器的收斂性分析方法
1.5.8 批處理、序貫處理和并行處理CI融合方法
1.6 小結(jié)
參考文獻
第2章信息融合估計的基本方法
2.1 最小二乘估計
2.1.1 最小二乘估計原理
2.1.2 一般最小二乘法估計公式推導(dǎo)及性質(zhì)
2.1.3 RLS估計
2.2 WLS估計
2.2.1 WLS估計原理
2.2.2 一般WLS估計公式推導(dǎo)及性質(zhì)
2.3 LUMV估計
2.3.1 LUMV估計原理
2.3.2 LUMV估計及性質(zhì)
2.3.3 一般線性最小方差估計及性質(zhì)
2.4 三種加權(quán)最優(yōu)融合估計
2.4.1 按矩陣加權(quán)線性最小方差最優(yōu)融合估計準則
2.4.2 按標量加權(quán)線性最小方差最優(yōu)融合估計準則
2.4.3 按對角陣加權(quán)線性最小方差最優(yōu)融合估計準則
2.5 CI融合估計
2.5.1 協(xié)方差橢圓及其性質(zhì)
2.5.2 CI融合估計的幾何原理
2.5.3 CI融合估值的一致性
2.5.4 最優(yōu)參數(shù)～的選擇
2.5.5 CI融合估值的魯棒性
2.5.6 CI融合估值的精度分析
2.5.7 Cl融合估值與局部和三種加權(quán)融合估值的精度比較
2.6 小結(jié)
參考文獻
第3章 Kalman濾波
3.1 引言
3.2 狀態(tài)空間模型與ARMA模型
3.2.1 狀態(tài)空間模型
3.2.2 ARMA模型
3.2.3 狀態(tài)空間模型與ARMA模型的關(guān)系
3.3 正交投影與新息序列
3.4 Kalman濾波器、預(yù)報器和平滑囂
3.4.1 Kalman濾波器和預(yù)報器
3.4.2 Kalman平滑器
3.5 信息濾波器
3.6 Kalman濾波的穩(wěn)定性
3.7 穩(wěn)態(tài)Kalman濾波及其收斂性
3.7.1 穩(wěn)態(tài)Kalman濾波
……
第4章現(xiàn)代時間序列分析方法
第5章基于Kalman濾波方法的最優(yōu)信息融合濾波理論
第6章基于現(xiàn)代時間序列分析方法的最優(yōu)信息融合濾波理論
第7章自校正信息融合濾波理論
第8章 CI融合魯棒Kalman濾波理論