前言/序言
作為現代控制的重要方法,狀態反饋控制需要實時獲取被控系統的狀態以實現閉環控制。系統狀態是決定系統動力學行為的空間元素,描述系統演化的內在信息,由於測量過程本身是一個包含噪聲的非確定性隨機過程,而且僅能獲取系統外部特徵,因此系統狀態一般難以通過測量直接精確獲得,而是需要基於系統動力學模型,從帶有噪聲的外部測量數據中提煉出統計意義上最接近狀態真值的估計值,這便是廣泛存在於信號處理、目標跟蹤、航天測控和智能導航等領域的多維非線性隨機動態系統狀態估計問題。非線性卡爾曼濾波是解決該問題的一種重要方法,而容積卡爾曼濾波是非線性卡爾曼濾波發展的前沿階段,對容積卡爾曼濾波算法的深入研究不僅具有補充和完善非線性卡爾曼濾波算法體系的理論意義,更具有解決工業領域中面臨的各種具體狀態估計問題的工程意義。
本書重點針對容積卡爾曼濾波算法與應用展開闡述。全書共分為6章 :第1章 緒論部分主要闡述了容積卡爾曼濾波的研究意義,並介紹了非線性卡爾曼濾波發展現狀:第2章 主要闡述了容積卡爾曼濾波算法的實現過程,並對容積卡爾曼濾波算法的性能進行了分析:第3章 在精確高斯模型假設條件下,闡述了四種新的容積卡爾曼濾波算法:第4章 研究了四種特殊系統模型條件下相應的容積卡爾曼濾波算法:第5章 研究了三種非理想噪聲條件下相應的容積卡爾曼濾波算法:第6章 研究了容積卡爾曼濾波算法在基於紫外敏感器的航天器自主軌道估計和航天器地基實時軌道估計中的應用。
本書是在團隊的共同努力下完成的,參與本書資料整理、校對審核和技術支持的主要人員有李雲濤、李磊、楊新岩、林存寶等。在本書的撰寫及修改過程中得到航天工程大學電子與光學工程系領導及專家教授的支持與指導,在此表示衷心的感謝。同時,感謝所有為本書出版給予過支持和幫助的領導、同事、學生、同行和朋友。
容積卡爾曼濾波廣泛應用於信號處理、目標跟蹤、航天測控、智能導航等領域,由於作者水平有限,書中難免有疏漏和不妥之處,歡迎專家和讀者批評指正
作者
2023年10月
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