動態係統最優估計（第2版） [Optimal Estimation of Dynamic Systems (Second Edition)] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

[英] 剋瑞斯迪斯（John L.Crassidis） 著，左斌，吳亮，李靜 譯

圖書標籤:

• 最優估計
• 動態係統
• 狀態估計
• 濾波
• 控製理論
• 係統辨識
• 隨機過程
• 貝葉斯估計
• 卡爾曼濾波
• 非綫性係統

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118104554

版次：2

商品編碼：11833796

包裝：平裝

外文名稱：Optimal Estimation of Dynamic Systems (Second Edition)

開本：16開

齣版時間：2016-01-01

用紙：膠版紙

頁數：583

字數：735000

正文語

內容簡介

　　本書對動態係統的參數估計問題進行瞭全麵而深入的研究與介紹，覆蓋瞭序貫狀態估計、分批狀態估計、最優控製與參數估計，直至參數估計方法在宇宙飛船姿態確定、GPS導航、定軌以及飛機跟蹤飛行等方麵的應用。適閤不同層次的研究人員自學。

內頁插圖

目錄

第1章 最小二乘估計
1．1 麯綫擬閤實例
1．2 綫性分批估計
1．2．1 綫性最小二乘
1．2．2 加權最小二乘
1．2．3 有約束的最小二乘
1．3 綫性序貫估計
1．4 非綫性最小二乘估計
1．5 基函數
1．6 深入研究
1．6．1 最小二乘中的矩陣分解
1．6．2 Kronecker分解和最小二乘
1．6．3 Levenberg-Marquardt方法
1．6．4 最小二乘的投影
1．7 本章 小結
練習題
參考文獻

第2章 最小二乘方法中的概率理論
2．1 最小方差估計
2．1．1 無先驗狀態估計的估計問題
2．1．2 有先驗狀態估計的估計問題
2．2 無偏估計
2．3 Cramer。一Rao不等式
2．4 帶約束最小二乘方差
2．5 最大似然估計
2．6 最大似然估計的屬性
2．6．1 不變性原理
2．6．2 一緻性估計
2．6．3 漸近高斯特性
2．6．4 漸近有效特性
2．7 貝葉斯估計
2．7．1 最大後驗概率估計
2．7．2 最小風險估計
2．8 深入研究
2．8．1 加權矩陣的非唯一性
2．8．2 協方差誤差的分析
2．8．3 嶺估計
2．8．4 全最小二乘法
2．9 小結
練習題
參考文獻

第3章 序貫狀態估計
3．1 一階濾波器實例
3．2 全階估計器
3．2．1 離散時間估計器
3．3 離散時間卡爾曼濾波器
3．3．1 卡爾曼濾波器的推導
3．3．2 穩定性和Joseph's穩定形式
3．3．3 信息濾波和序貫處理
3．3．4 穩態卡爾曼濾波
3．3．5 與最小二乘估計的關係
3．3．6 相關的測量和過程噪聲
3．3．7 Cramer-Rao下界
3．3．8 正交原則
3．4 連續時間卡爾曼濾波器
3．4．1 連續時間形式的卡爾曼濾波推導
3．4．2 從離散時間卡爾曼濾波的結果推導連續時間卡爾曼濾波
3．4．3 穩定性
3．4．4 穩態卡爾曼濾波
3．4．5 相關測量和過程噪聲
3．5 連續一離散卡爾曼濾波器
3．6 擴展卡爾曼濾波器
3．7 無跡濾波
3．8 約束濾波
3．9 小結
練習題
參考文獻

第4章 序貫狀態估計的高階命題
4．1 分解方法
4．1．1 平方根信息濾波器
4．1．2 U-D濾波
4．2 有色噪聲卡爾曼濾波
4．3 卡爾曼濾波的一緻性
4．4 Consider卡爾曼濾波
4．4．1 Consider更新方程
4．4．2 Consider傳遞方程
4．5 分散濾波
4．5．1 協方差交叉
4．6 自適應濾波
4．6．1 濾波器調整的分批處理
4．6．2 多模型自適應濾波
4．6．3 相互作用的多模型估計
4．7 集閤卡爾曼濾波
4．8 非綫性隨機濾波理論
4．8．1 伊藤隨機微分方程
4．8．2 伊藤公式
4．8．3 Fokker-Planck方程
4．8．4 Kushner方程
4．9 高斯和濾波
4．10 粒子濾波
4．10．1 最優重要度密度
4．10．2 Boostrap濾波器
4．10．3 Rao-Blackwellized粒子濾波
4．10．4 基於Racl-Blackwellized粒子濾波的導航
4．11 誤差分析
4．12 魯棒濾波
4．13 小結
練習題
參考文獻

第5章 分批狀態估計
5．1 固定區間平滑
5．1．1 離散時間公式推導
5．1．2 連續時間公式推導
5．1．3 非綫性平滑
5．2 固定點平滑
5．2．1 離散時間公式推導
5．2．2 連續時間公式推導
5．3 固定滯後平滑
5．3．1 離散時間公式推導
5．3．2 連續時間公式推導
5．4 前沿主題
5．4．1 估計與控製的對偶性
5．4．2 新息過程
5．5 小結
練習題
參考文獻

第6章 參數估計應用
6．1 姿態測定
6．1．1 嚮量測量模型
6．1．2 最大似然估計
6．1．3 最優四元數解
6．1．4 信息矩陣分析
6．2 全球定位係統導航
6．3 同時定位與地圖創建
6．3．1 基於綫性最小二乘的3D點雲配準
6．4 定軌
6．5 飛機參數辨識
6．6 特徵係統實現算法
6．7 小結
練習題
參考文獻

第7章 動態係統估計應用
7．1 姿態估計
7．1．1 乘性四元數公式
7．1．2 離散時間的姿態估計
7．1．3 Murrell形式
7．1．4 Farrenkopf的穩態分析
7．2 GPS慣性組閤導航
7．2．1 EKF在GPS!INS中的應用
7．3 軌道估計
7．4 飛機的目標跟蹤
7．4．1 a一b濾波器
7．4．2 a一b一y濾波器
7．4．3 飛機參數估計
7．5 基於特徵係統實現算法的平滑
7．6 小結
練習題
參考文獻

第8章 最優化控製與估計理論
8．1 變分計算
8．2 具有微分方程約束的最優化
8．3 Pontryagin最優化控製的必要條件
8．4 離散時間控製
8．5 綫性調節器問題
8．5．1 連續時間形式
8．5．2 離散時間形式
8．6 綫性二次高斯控製器
8．6．1 連續時間形式
8．6．2 離散時間形式
8．7 環路傳輸恢復
8．8 航天器控製設計
8．9 小結
練習題
參考文獻

附錄A 動態係統迴顧
附錄B 矩陣性質
附錄C 基本概率概念
附錄D 參數最優化方法
附錄E 計算機軟件

前言/序言

現代控製理論前沿：智能決策與復雜係統建模 導言： 在當代工程科學與決策科學領域，如何從不完備、受噪聲乾擾的數據中提取齣對係統狀態最準確的理解，是實現高精度控製、有效預測與資源優化配置的核心挑戰。本書聚焦於這一關鍵環節，旨在為讀者提供一套全麵、深入且具有工程實用性的現代估計理論框架，特彆強調在復雜、非綫性、高維係統背景下的信息融閤與最優決策支持。本書的視野超越瞭傳統的綫性高斯假設，深入探索瞭應對現實世界不確定性的先進工具與技術。 第一部分：現代估計問題的理論基礎與數學刻畫 本書首先奠定瞭嚴謹的數學基礎，這是理解和應用現代估計理論的前提。內容涵蓋瞭隨機過程理論的精要迴顧，重點聚焦於馬爾可夫過程、高斯過程以及鞅理論在係統建模中的應用。我們詳細闡述瞭隨機微分方程（SDEs）和隨機差分方程（SDDEs）在描述連續時間和離散時間動態係統時的數學結構，強調瞭它們如何精確地刻畫係統狀態隨時間的演化，並引入瞭噪聲的真實特性（如白噪聲、有色噪聲）對估計性能的影響。 此外，本書係統性地梳理瞭信息論在估計問題中的角色，包括剋拉美-勞（Cramér-Rao）界限作為最優估計器性能的理論極限。通過對信息熵、互信息以及相對熵的深入分析，讀者將理解信息量如何直接決定我們從測量數據中可以提取齣的有效信息量。這一部分為後續的估計器設計提供瞭不可或缺的理論參照係。 第二部分：綫性係統最優估計：卡爾曼濾波及其擴展 本部分是全書的基石，詳細闡述瞭在綫性係統、高斯噪聲假設下，實現最小均方誤差（MMSE）估計的卡爾曼濾波（Kalman Filter, KF）。我們不僅推導瞭離散時間卡爾曼濾波器的遞歸公式，還深入分析瞭其結構和穩定性。重點討論瞭： 1. 計算效率與數值穩定性： 分析瞭標準KF在實現過程中可能遇到的數值問題，並介紹瞭平方根卡爾曼濾波（SRKF）及其變體，以增強算法的魯棒性。 2. 穩態性能分析： 探討瞭卡爾曼濾波器的穩態收斂性，以及如何在係統參數變化時，通過設計固定增益濾波器來近似最優性能。 3. 平滑技術： 針對事後信息處理需求，詳細介紹瞭Rauch-Tung-Striebel（RTS）平滑器，闡明瞭如何利用未來觀測信息來優化曆史狀態估計的精度。 4. 延遲與多率係統： 探討瞭傳感器數據存在傳輸延遲或采樣率不一緻時，如何修正卡爾曼濾波器結構以保持估計的有效性。 第三部分：非綫性係統的狀態估計：高級濾波技術 現實世界中的大多數復雜係統本質上是非綫性的。本部分聚焦於應對非綫性係統狀態估計的突破性方法。 首先，本書剖析瞭基於綫性化方法的擴展卡爾曼濾波器（EKF）和無跡卡爾曼濾波器（UKF）。對於EKF，我們詳細討論瞭雅可比矩陣的計算和選擇對估計精度的敏感性。對於UKF，我們引入瞭Sigma點采樣策略，並與傳統的泰勒級數展開方法進行對比，凸顯UKF在捕獲非綫性係統高階矩信息上的優勢。 隨後，本書深入探討瞭粒子濾波（Particle Filter, PF），作為一種完全基於濛特卡洛方法的非參數估計技術。我們詳細闡述瞭序列重要性采樣（Sequential Importance Sampling, SIS）和序列重要性重采樣（SIR）算法的構建過程，討論瞭“貧化問題”（Degeneracy Problem）及其解決方案，如最小重要性函數（Minimum Variance Importance Function）的構建。此外，本書還介紹瞭基於概率密度函數的擴散建模技術，為處理多模態非綫性係統提供瞭強大的工具。 第四部分：估計與係統辨識的融閤 本部分將估計理論與係統辨識（System Identification）緊密結閤，關注如何利用實時或批處理的測量數據來辨識未知的係統參數或模型的結構。 1. 最大似然估計（MLE）原理： 闡述瞭基於殘差平方和最小化的MLE方法，並展示瞭在特定假設下，MLE估計器如何漸近收斂於最優MMSE估計器。 2. 遞階辨識與自適應濾波： 探討瞭在綫參數估計問題，特彆是最小二乘法（Least Squares）的遞推形式及其在自適應濾波中的應用。重點討論瞭引入遺忘因子（Forgetting Factor）以應對時變參數的算法設計。 3. 模型不確定性與魯棒估計： 麵對模型結構誤差或外部乾擾的不可預測性，本書引入瞭$H_infty$濾波的概念，旨在設計齣對模型誤差具有一定魯棒性的估計器，確保係統在性能下降最小的範圍內運行。 第五部分：先進應用與計算實現 本書的最後一部分麵嚮實際工程應用，探討瞭當代估計技術在復雜工程係統中的部署。 1. 多傳感器信息融閤架構： 詳細分析瞭集中式、分布式和混閤式傳感器融閤架構的優缺點。特彆是對分布式卡爾曼濾波器的設計和收斂性進行瞭深入探討，為大規模分布式傳感網絡的估計問題提供瞭解決方案。 2. 計算資源受限環境下的實時實現： 討論瞭在嵌入式係統或FPGA平颱上實現復雜估計算法（如UKF和PF）時的計算優化策略，包括定點運算的考量和算法的簡化。 3. 貝葉斯優化與決策集成： 簡要介紹瞭估計結果如何反哺到決策製定過程，例如在強化學習的探索與利用階段，高精度狀態估計對策略優化的關鍵作用。 總結： 本書為讀者提供瞭一個從基礎理論到前沿算法的完整知識體係，旨在培養讀者在麵對高動態、強耦閤、信息不完整等復雜係統時，能夠自主設計、實現並評估最優估計解決方案的能力。其詳盡的數學推導和對工程實踐的深刻洞察，使其成為控製工程、航天航空、機器人學、金融工程及信號處理領域研究人員和高級工程師的必備參考書。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在校的博士生，研究方嚮是自主導航係統。在設計和優化機器人的定位與定嚮模塊時，對狀態估計的需求可以說是至關重要。我在文獻中多次看到《動態係統最優估計》這本書，也瞭解到它在學術界和工業界都有著極高的聲譽。第二版的推齣，讓我更加確信這是我需要深入研讀的一本書。我非常看重理論的嚴謹性和數學的深度。我希望這本書能夠詳細闡述最優估計的理論基礎，例如最小均方誤差估計、最大似然估計等，並且深入講解卡爾曼濾波及其變種，如擴展卡爾曼濾波（EKF）、無跡卡爾曼濾波（UKF）等，詳細分析它們的優缺點以及適用場景。此外，對於我而言，關於傳感器融閤以及在有噪聲和模型不確定性情況下進行狀態估計的章節也尤為重要。我期待書中能夠提供清晰的數學推導過程，並且包含一些理論證明，讓我能夠深刻理解算法的原理。

評分☆☆☆☆☆

對於我來說，《動態係統最優估計（第2版）》更像是一本“兵器譜”。我在數據融閤領域工作，經常需要將來自不同傳感器的數據進行整閤，以獲得對某一場景更全麵、更準確的理解。而動態係統的最優估計，恰恰是實現高精度數據融閤的關鍵技術之一。這本書的書名就直接點齣瞭核心。我之前閱讀過一些零散的資料，對卡爾曼濾波有一些初步的認識，但總覺得不夠係統和深入。我希望這本書能夠提供一個完整、嚴謹的理論框架，解釋為什麼卡爾曼濾波能夠做到“最優”，以及在各種不同條件下，它的局限性和改進方案。同時，我也很想瞭解書中對於非綫性係統估計的論述，因為很多實際應用場景都涉及非綫性動態。我期待這本書能夠提供清晰的數學推導，並且解釋清楚每一個公式背後的物理意義和工程含義。如果書中能包含一些圖示，生動地展示算法的運行過程，那就更好瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書我大概是半年前入手的，當時正在找一些關於信號處理和控製理論的進階資料，尤其對如何從不完美的測量數據中提取齣係統真實狀態的數學方法很感興趣。《動態係統最優估計（第2版）》這個書名一下就吸引瞭我。雖然我不是這個領域的科班齣身，但平時接觸一些工程項目，深知準確估計係統狀態的重要性。書的封麵設計樸素大方，第一眼就給人一種嚴謹、專業的印象。翻開書頁，目錄就顯得非常充實，從基礎的概率論和隨機過程，到卡爾曼濾波及其各種變種，再到非綫性係統估計的各種方法，幾乎涵蓋瞭動態係統估計的方方麵麵。特彆是看到裏麵有關於粒子濾波和隱馬爾可夫模型的章節，我更是覺得這本書簡直是為我量身定做的。雖然我還沒有深入到每一個細節，但初步的瀏覽就讓我感受到其內容的深度和廣度。我最期待的是，希望書中能夠提供一些具體的工程應用案例，這樣我不僅能理解理論，還能將學到的知識運用到實際工作中去。

評分☆☆☆☆☆

我是在一次行業研討會上偶然聽一位資深工程師提起這本書的，他說這是他們團隊在處理復雜目標跟蹤問題時必不可少的參考書。當時我就記下瞭書名，並立刻去網上搜尋。我對“最優估計”這個概念一直很著迷，因為現實世界的測量總是伴隨著噪聲和不確定性，如何在這種情況下盡可能地逼近係統的真實狀態，是一個既有挑戰性又充滿吸引力的問題。《動態係統最優估計（第2版）》的齣版，尤其是第二版，說明瞭該領域的發展和這本書的生命力。我特彆關注書的更新內容，希望它能包含一些最新的研究成果和技術進展。雖然我不是一個數學背景非常深厚的讀者，但我相信這本書既然被譽為經典，一定有其獨特的講解方式。我希望它能夠以一種循序漸進的方式，將復雜的概念分解開來，讓非專業背景的讀者也能逐步領會。我更期待的是，書中能夠給齣一些高質量的僞代碼或者算法實現，這樣我可以嘗試在自己的模擬環境中進行驗證。

評分☆☆☆☆☆

這本書是我在一次偶然的機會下，通過一個在綫技術論壇的推薦列錶發現的。當時論壇裏正在討論如何提高無人機在復雜環境下的導航精度，其中就提到瞭“動態係統最優估計”這一概念。我當時對這個概念知之甚少，但從討論的熱烈程度來看，它肯定是一個非常核心且實用的技術。我喜歡從一本權威的書籍開始學習，因為這樣能夠避免走彎路。《動態係統最優估計（第2版）》給我一種“厚積薄發”的感覺，一本經過時間檢驗、不斷更新的書籍，必定蘊含著深刻的知識。我尤其對外觀和內在的匹配度比較看重，希望這本書在保持其專業性的同時，也具備一定的可讀性。我期待它能從最基礎的概率概念講起，逐步深入到卡爾曼濾波等高級估計方法，並且能夠用清晰易懂的語言解釋那些復雜的數學公式。如果書中能提供一些實際的例子，比如在機器人、航空航天或者自動駕駛領域的應用，那就更能激發我的學習興趣瞭。

評分☆☆☆☆☆

看看看看看

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好.........

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超值，超贊。。。。

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還是不錯的，很好用

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質量很好

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