滤波器设计理论及应用:非线性非高斯系统状态估计
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作者:
文成林
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出版社:
电子工业出版社
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ISBN:
9787121472824
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出版时间:
2024-03
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版次:
1
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装帧:
平装
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开本:
16开
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纸张:
胶版纸
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出版时间:
2024-03
-
版次:
1
-
装帧:
平装
售价
￥
93.37
6.3折
定价
￥148.00
品相
九五品
上书时间2024-12-03
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基本信息
书名:滤波器设计理论及应用:非线性非高斯系统状态估计
定价：148.00元
作者:文成林
出版社：电子工业出版社
出版日期：2024-03-01
ISBN：9787121472824
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装帧：平塑勒
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内容提要
本书介绍粒子滤波器在Kalman滤波框架下的系统参数辨识与状态估计机制。本书聚焦的新型滤波器解决了困绕深度学习强非线性模型参数的收敛性训练、复杂系统随工况变化的模型参数自适应辨识、联邦学习框架中各客户端模型个性化设计、输入输出强非线性动态系统参数自适应更新、工业装备和设备寿命预测等难题。本书对从事信息科学、人工智能、电子信息等领域研究、开发和应用的广大科技工作者具有一定的参考价值，也适合作为相关专业研究生教材。
目录
部分 基 础 篇章 绪论0021.1 研究背景及意义0021.2 国内外研究现状0031.3 本书主要内容与安排005参考文献007第2章 典型的滤波器设计方法0112.1 线性高斯系统状态估计的卡尔曼滤波器设计0112.2 非线性高斯系统状态估计的扩展卡尔曼滤波器设计0172.3 非线性高斯系统状态估计的无迹卡尔曼滤波器设计0262.4 一般系统噪声密度函数下状态估计的粒子滤波器设计0312.5 特征函数及其基本性质038参考文献047第二部分 现 代 篇第3章 线性状态模型与一维非线性观测模型的特征函数滤波器0503.1 引言与存在问题分析0503.2 线性状态模型与观测模型组成的非高斯系统描述0513.3 非高斯系统状态估计的特征函数滤波器设计0523.4 求解滤波器增益向量的性能指标函数设计0533.5 求解滤波器增益向量算法0543.6 计算机数值仿真0573.7 滤波器性能分析0593.8 本章小结与存在问题060参考文献060第4章 线性状态模型与多维非线性观测模型的特征函数滤波器0634.1 引言与存在问题分析0634.2 线性状态模型与多维非线性观测模型组成的非高斯系统描述0644.3 特征函数滤波器设计与目标函数构建0654.4 求解特征函数滤波器增益矩阵0674.5 计算机数值仿真0694.6 本章小结与存在问题078参考文献078第三部分 现 在 篇第5章 弱非线性状态模型与强非线性观测模型的特征函数滤波器0805.1 引言与存在问题分析0805.2 弱非线性状态模型与强非线性观测模型系统描述0815.3 非线性特征函数滤波器设计0825.4 非线性状态模型的局部线性化0825.5 特征函数滤波器增益矩阵求解0845.6 计算机数值仿真0885.7 本章小结与存在问题098参考文献098第6章 非线性状态模型与强非线性观测模型的高阶扩维特征函数滤波器0996.1 引言与存在问题分析0996.2 非线性非高斯系统描述0996.3 非线性状态模型的伪线性化表示与隐变量引入1016.4 二阶多项式隐变量在全维空间中的线性动态系统建模1046.5 非线性观测模型基于二阶泰勒展开的等效描述1056.6 非线性系统二阶扩维特征函数滤波器设计1086.7 二阶扩维特征函数滤波器的降维实现与性能分析1156.8 计算机数值仿真1166.9 本章小结与存在问题119参考文献119第四部分 未 来 篇第7章 强非线性复杂系统的一型高阶特征函数滤波器设计1227.1 引言与存在问题分析1227.2 强非线性非高斯系统描述1227.3 隐变量引入与强非线性状态模型的伪线性化表示1247.4 隐变量线性状态动态建模与状态模型在全维空间中的线性化表示1267.5 隐状态变量引入与强非线性观测模型在全维空间中的等效表示1287.6 求解系统参数变量 的特征函数滤波器设计1317.7 求解系统隐状态变量 的特征函数滤波器设计1357.8 求解系统状态预测误差变量 的特征函数滤波器设计1417.9 原始系统状态变量 估计值的重构与特征函数滤波器性能分析1447.10 本章小结与存在问题146参考文献146第8章 强非线性复杂系统的二型高阶特征函数滤波器设计1488.1 引言与存在问题分析1488.2 强非线性非高斯系统描述1488.3 强非线性系统的线性化形式描述1498.4 基于状态模型和观测模型建模误差双特征函数的滤波器设计1518.5 原始系统状态估计值的重构与特征函数滤波器性能分析1598.6 本章小结与存在问题161参考文献161第9章 强非线性复杂系统的三型高阶特征函数滤波器设计1629.1 引言与存在问题分析1629.2 强非线性非高斯系统描述1629.3 强非线性系统的线性化形式描述1639.4 高阶隐变量线性状态动态建模与滤波器设计条件设置1649.5 隐参数变量 和 的特征函数滤波器设计1679.6 扩维状态隐变量 的序贯式特征函数滤波器组设计1709.7 系统状态预测误差变量 的序贯式特征函数滤波器设计1749.8 原始系统状态变量估计值的重构与滤波器性能分析1829.9 本章小结与存在问题184参考文献184第五部分 应 用 篇0章 多传感器状态融合估计的特征函数滤波方法18610.1 引言18610.2 多传感器非线性观测系统描述18710.3 基于CFF的集中式融合方法设计18810.4 基于CFF的并行式融合方法设计19010.5 基于CFF的序贯式融合方法设计19410.6 多参数预测误差模型设计19810.7 仿真实验19910.8 本章小结与存在问题206参考文献2071章 极坐标系与直角坐标系混合环境下的目标跟踪方法20811.1 一般线性状态模型多维非线性系统描述20811.2 极坐标系与直角坐标系下的动态系统描述20911.3 极坐标系与直角坐标系混合环境下的目标跟踪案例210参考文献2162章 深度神经网络模型参数自适应辨识方法21712.1 引言21712.2 神经网络参数常用更新方法21812.3 基于CFF的神经网络参数更新方法22312.4 稀疏神经网络模型设计23112.5 计算机数值仿真实验23312.6 本章小结235参考文献2353章 设备寿命预测系统参数在线辨识方法23813.1 引言23813.2 锂电池充放电动态过程建模23913.3 电池SOC估计的高阶项扩维建模24113.4 仿真实验24513.5 本章小结246参考文献2474章 超非线性输入输出系统参数在线辨识方法24914.1 引言24914.2 非线性输入输出系统描述25014.3 非线性输入输出系统的状态与观测动态特性建模25014.4 基于EKF的非线性输入输出系统参数辨识方法25114.5 基于CFF的非线性输入输出系统参数辨识方法25214.6 计算机数值仿真实验257参考文献263
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