魯棒融閤卡爾曼慮波理論及應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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鄧自立，齊文娟，張鵬 著

圖書標籤:

• 卡爾曼濾波
• 魯棒融閤
• 信息融閤
• 濾波理論
• 自適應濾波
• 雷達信號處理
• 導航定位
• 目標跟蹤
• 傳感器融閤
• 係統辨識

齣版社： 哈爾濱工業大學齣版社

ISBN：9787560356204

版次：1

商品編碼：11859611

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-01-01

用紙：膠版紙

內容簡介

　　《魯棒融閤卡爾曼濾波理論及應用》係統地介紹由作者提齣的帶不確定噪聲方差和不確定模型參數的多傳感器係統魯棒信息融閤Kalman濾波理論，並給齣瞭在目標跟蹤係統中的仿真應用。《魯棒融閤卡爾曼濾波理論及應用》內容包括局部、集中式與分布式融閤、狀態融閤與觀測融閤、加權融閤、協方差交叉融閤魯棒Kalman濾波，方法包括作者提齣的極大極小魯棒Kalman濾波方法、虛擬噪聲補償技術、魯棒性分析的Lyapunov方程方法、改進的協方差交叉融閤魯棒Kalman濾波方法、魯棒精度概念和魯棒精度分析方法及魯棒Kalman濾波的收斂性分析方法。

目錄

第1章 緒論
1.1最優信息融閤Kalman濾波
1.2不確定係統魯棒信息融閤Kalman濾波
參考文獻
第2章 最優和魯棒估計方法
2.1WLS估計方法
2.2LUMV估計方法
2.3LMV估計方法——正交投影方法
2.4最優加權狀態融閤估計方法
2.4.1按矩陣加權最優狀態融閤估計方法
2.4.2按標量加權最優狀態融閤估計方法
2.4.3按對角陣加權最優狀態融閤估計方法
2.5最優加權觀測融閤估計方法
2.5.1加權觀測融閤數據壓縮準則
2.5.2兩種加權觀測融閤算法
2.5.3平均加權觀測融閤算法
2.5.4加權觀測融閤算法的全局最優性
2.6一種極大極小魯棒估計方法
2.7用虛擬噪聲補償模型誤差魯棒估計方法
2.7.1帶不確定模型參數和噪聲方差係統魯棒Kalman濾波方法
2.7.2帶乘性噪聲和不確定噪聲方差係統魯棒Kalman濾波方法
2.7.3帶丟失觀測和不確定噪聲方差係統魯棒Kalman濾波方法
2.7.4帶丟包和不確定噪聲方差係統魯棒Kalman濾波方法
2.7.5帶隨機參數陣和不確定噪聲方差係統魯棒Kalman濾波方法
2.8協方差交叉（CI）融閤估計方法
2.8.1協方差橢圓及其性質
2.8.2CI融閤估計的幾何原理
2.8.3CI融閤算法推導
2.8.4最優參數w的選擇
2.8.5CI融閤估值器的魯棒性
2.8.6改進的CI融閤估值器
2.8.7多傳感器係統CI融閤估計
2.8.8CI融閤估值與局部和三種加權融閤估值精度比較
參考文獻
第3章 最優Kalman濾波
3.1引言
3.2狀態空間模型與ARMA模型
3.2.1狀態空間模型與Kalman濾波問題
3.2.2ARMA模型與狀態空間模型的關係
3.3最優Kalman濾波
3.3.1Kalman濾波器和預報器
3.3.2Kalman平滑器
3.3.3信息濾波器
3.4Kalman濾波的穩定性
3.5穩態Kalman濾波
3.5.1穩態Kalman估值器
3.5.2穩態Kalman濾波的收斂性
3.6白噪聲估值器
3.7相關噪聲時變係統最優Kalman濾波和白噪聲估值器
3.7.1最優Kalman濾波器和預報器
3.7.2超前N步最優Kalman預報器
3.7.3最優Kalman平滑器
3.7.4最優白噪聲估值器
3.8相關噪聲定常係統穩態Kalman濾波和白噪聲估值器
參考文獻
第4章 最優融閤Kalman濾波
4.1引言
4.2全局最優集中式和去集中式融閤Kalman濾波器
4.2.1集中式融閤Kalman濾波器
4.2.2全局最優去集中式融閤Kalman濾波器
4.2.3帶相關噪聲集中式融閤Kalman濾波器
4.2.4帶相關噪聲集中式融閤穩態Kalman濾波器
4.3全局最優加權觀測融閤Kalman濾波
4.3.1加權觀測融閤Kalman濾波算法1
4.3.2加權觀測融閤Kalman濾波算法2
4.3.3兩種加權觀測融閤算法的全局最優性
4.3.4兩種加權觀測融閤穩態Kalman濾波算法
4.4帶相關噪聲加權觀測融閤Kalman濾波
4.4.1輸入噪聲與觀測噪聲去相關處理
4.4.2兩種加權觀測融閤Kalman濾波算法
4.4.3兩種加權觀測融閤算法的全局最優性
4.4.4兩種加權觀測融閤穩態Kalman濾波算法
4.5加權觀測融閤白噪聲反捲積估值器
4.5.1加權觀測融閤時變白噪聲反捲積估值器
4.5.2加權觀測融閤穩態白噪聲反捲積估值器
4.6最優加權狀態融閤Kalman濾波和白噪聲反捲積
4.6.1局部最優Kalman濾波器和預報器及互協方差陣Lyapunov方程
4.6.2局部多步Kalman預報器及互協方差陣
4.6.3局部最優Kalman平滑器及互協方差陣
4.6.4三種最優加權狀態融閤Kalman估值器
4.6.5最優加權融閤白噪聲反捲積估值器
4.7最優加權狀態融閤穩態Kalman濾波和白噪聲反捲積
4.8帶不同局部模型時變係統最優融閤Kalman估值器
4.8.1問題提齣——一個啓發性的目標跟蹤係統例子
4.8.2帶不同局部模型時變係統局部最優Kalman估值器
4.8.3帶不同局部模型時變係統最優融閤Kalman估值器
4.9帶不同局部模型定常係統最優融閤穩態Kalman估值器
4.10帶不同局部模型最優融閤白噪聲反捲積估值器
4.10.1一個啓發性例子——帶不同局部模型的白噪聲反捲積融閤估計問題
4.10.2帶不同局部模型時變係統最優白噪聲反捲積融閤器
4.10.3帶不同局部模型定常係統穩態最優白噪聲反捲積融閤器
參考文獻
第5章 不確定係統魯棒融閤Kalman濾波
5.1引言
5.2不確定噪聲方差係統魯棒加權融閤時變和穩態Kalman濾波器
5.2.1局部魯棒時變Kalman濾波器
5.2.2魯棒加權融閤時變Kalman濾波器
5.2.3魯棒精度分析
5.2.4魯棒局部和融閤穩態Kalman濾波器
5.2.5仿真例子
5.3不確定噪聲方差係統魯棒加權融閤時變和穩態Kalman預報器
5.3.1局部魯棒時變Kalman預報器
5.3.2魯棒加權融閤時變Kalman預報器
5.3.3魯棒精度分析
5.3.4魯棒局部和融閤穩態Kalman預報器
5.3.5魯棒性檢驗方法和保守性小的噪聲方差上界的選擇
5.3.6仿真例子
5.4不確定噪聲方差係統魯棒加權融閤時變和穩態Kalman平滑器
5.4.1局部魯棒時變Kalman平滑器
5.4.2加權融閤魯棒時變Kalman平滑器
5.4.3魯棒精度分析
5.4.4魯棒局部和加權融閤穩態Kalman平滑器
5.4.5仿真例子
5.5不確定噪聲方差係統魯棒加權融閤穩態Kalman濾波器
5.5.1局部魯棒穩態Kalman濾波器
5.5.2加權融閤魯棒穩態Kalman濾波器
5.5.3魯棒精度分析
5.5.4仿真例子
5.6不確定噪聲方差係統魯棒加權融閤穩態Kalman平滑器
5.6.1局部魯棒穩態Kalman平滑器
5.6.2加權融閤魯棒穩態Kalman平滑器
5.6.3加權觀測融閤魯棒穩態Kalman平滑器
5.6.4仿真例子
5.7帶不確定公共乾擾噪聲係統集中式融閤魯棒Kalman濾波器
5.7.1魯棒集中式融閤時變Kalman濾波器
5.7.2魯棒局部和集中式融閤穩態Kalman濾波器
5.7.3魯棒精度分析
5.7.4仿真例子
5.8帶不確定公共乾擾噪聲係統加權觀測融閤魯棒Kalman預報器
5.8.1魯棒加權觀測融閤時變Kalman預報器
5.8.2魯棒局部和融閤穩態Kalman預報器
5.8.3魯棒精度分析
5.8.4仿真例子
5.9序貫協方差交叉融閤魯棒時變和穩態Kalman濾波器
5.9.1局部魯棒時變Kalman濾波器
5.9.2批處理協方差交叉（BCI）融閤魯棒時變Kalman濾波器
5.9.3SCI融閤魯棒時變Kalman濾波器
5.9.4魯棒精度分析
5.9.5魯棒局部和融閤穩態Kalman濾波器
5.9.6關於序貫融閤次序的靈敏性分析
5.9.7仿真例子
5.10並行協方差交叉融閤魯棒穩態Kalman濾波器
5.10.1局部魯棒穩態Kalman濾波器
5.10.2PCI融閤魯棒穩態Kalman融閤器的結構
5.10.3PCI魯棒融閤器中兩傳感器CI魯棒融閤器的分布
5.10.4PCI和SCI魯棒融閤器的計算時間比較
5.10.5PCI融閤魯棒穩態Kalman濾波器的魯棒性和精度分析
5.11不確定模型參數係統魯棒CI融閤穩態Kalman濾波器
5.11.1局部魯棒穩態Kalman濾波器
5.11.2魯棒CI融閤穩態Kalman濾波器
5.11.3仿真例子
5.12不確定模型參數係統魯棒集中式融閤穩態Kalman預報器
5.12.1集中式融閤和局部魯棒穩態Kalman預報器
5.12.2仿真例子
5.13不確定模型參數和噪聲方差係統魯棒加權觀測融閤穩態Kalman濾波器
5.13.1加權觀測融閤和局部魯棒穩態Kalman濾波器
5.13.2加權觀測融閤魯棒穩態Kalman濾波器的魯棒性
5.13.3仿真例子
5.14不確定參數和噪聲方差係統魯棒加權觀測融閤穩態Kalman預報器
5.14.1加權觀測融閤魯棒穩態Kalman預報器
5.14.2集中式融閤魯棒穩態Kalman預報器
5.14.3仿真例子
5.15不確定參數和噪聲方差係統魯棒穩態Kalman濾波器
5.15.1保守穩態Kalman濾波器
5.15.2魯棒穩態Kalman濾波器
5.15.3仿真例子
5.16不確定參數和噪聲方差係統魯棒集中式融閤穩態Kalman濾波器
5.16.1魯棒融閤穩態Kalman濾波器
5.16.2仿真例子
5.17不確定噪聲方差係統保性能魯棒穩態Kalman預報器
5.17.1保性能魯棒融閤穩態Kalman預報器
5.17.2仿真例子
5.18不確定噪聲方差係統魯棒Kalman濾波理論的推廣應用問題
5.19小結
參考文獻
……
第6章 分簇傳感網絡係統魯棒融閤Kalman濾波器
第7章 魯棒融閤Kalman濾波理論創新與某些開放問題

前言/序言

《高精度導航係統中的傳感器融閤技術研究》 一、引言 在現代高精度導航係統中，單一傳感器往往難以滿足日益嚴苛的性能要求。例如，GPS信號在城市峽榖、隧道等區域容易受到遮擋或乾擾，導緻定位精度下降甚至丟失；慣性測量單元（IMU）雖然在短時間內能夠提供高頻的姿態和位置變化信息，但其固有的漂移特性使得長時間的獨立使用無法保證精度。為瞭剋服這些局限性，將多種不同類型、不同原理的傳感器數據進行有機融閤，從而獲得比任何單一傳感器更優越的定位、導航與姿態確定（PNT）能力，已成為當前導航技術研究的核心方嚮之一。 本文旨在深入探討高精度導航係統中傳感器融閤的關鍵技術，重點聚焦於實現更高魯棒性和更佳性能的融閤算法。我們將從理論基礎齣發，梳理傳感器融閤的典型框架，詳細分析不同傳感器模型的特點及誤差特性，並在此基礎上，引入先進的濾波理論，闡述其在解決非綫性、非高斯等復雜環境下的傳感器融閤問題上的優勢。隨後，文章將重點介紹一種具有高魯棒性的融閤策略，並結閤實際應用場景，深入分析其在無人駕駛、航空航天、機器人等領域的潛在價值和發展前景。 二、傳感器融閤的基礎理論與模型 傳感器融閤的核心在於將來自不同傳感器的原始數據進行整閤，提取齣更為精確、可靠的估計量。這需要對每個傳感器的特性有深入的理解，並建立相應的數學模型。 1. 傳感器模型 GPS (Global Positioning System)： GPS接收機通過接收來自導航衛星的信號，計算齣接收機相對於地心的三維位置。其測量模型主要包括僞距測量模型和載波相位測量模型。僞距測量模型直接反映瞭接收機到衛星的距離，受衛星鍾差、接收機鍾差、大氣延遲、多徑效應等影響。載波相位測量模型則利用瞭衛星信號的載波相位信息，能夠實現更高的相對定位精度，但其測量值存在整周模糊度問題，需要額外的處理來解算。 IMU (Inertial Measurement Unit)： IMU通常包含陀螺儀和加速度計。陀螺儀測量角速度，加速度計測量比力（即重力加速度與平颱自身加速度的矢量和）。對IMU的測量進行積分可以獲得姿態、角速度、綫速度和位置信息。然而，由於傳感器本身的噪聲和製造誤差，積分過程會纍積誤差，導緻姿態和位置發生漂移。IMU的誤差模型需要考慮零偏、尺度因子、軸不對準等因素。 視覺傳感器 (Vision Sensors)： 如攝像頭（單目、雙目）和激光雷達（LiDAR）。攝像頭可以獲取圖像信息，通過特徵提取、光流跟蹤、立體匹配等方法可以估計相機的運動軌跡和場景的三維結構，常用於視覺裏程計（Visual Odometry, VO）或視覺SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）。LiDAR能夠直接測量距離，通過點雲配準、特徵提取等方法可以實現精確定位和建圖。視覺傳感器對環境光照、紋理、遮擋等因素較為敏感。 輪式裏程計 (Wheel Odometry)： 通過測量車輪的轉動角度來估算車輛的行駛距離和轉嚮角。其優點是成本低、易於實現，但容易受到車輪打滑、地麵不平整等因素的影響，導緻誤差纍積。 磁力計 (Magnetometer)： 測量地球磁場強度，用於提供航嚮信息。磁力計易受周圍環境的磁場乾擾，例如金屬物體、電力綫等，導緻測量值産生偏差。 2. 狀態嚮量的定義 在傳感器融閤中，通常需要定義一個狀態嚮量來錶示係統的真實狀態。對於高精度導航係統，狀態嚮量可能包括： 位置 (Position)： 在三維空間中的坐標 $(x, y, z)$。 姿態 (Attitude)： 可以用四元數、歐拉角或鏇轉矩陣錶示，描述載體的方嚮。 速度 (Velocity)： 在載體坐標係或導航坐標係下的綫速度 $(v_x, v_y, v_z)$ 和角速度 $(omega_x, omega_y, omega_z)$。 傳感器零偏 (Sensor Biases)： 如IMU的陀螺儀零偏和加速度計零偏，以及其他傳感器的漂移參數。 3. 融閤框架 常見的傳感器融閤框架包括： 集中式融閤 (Centralized Fusion)： 將所有傳感器的原始數據匯集到一個中心處理器，進行統一的濾波和估計。這種方式可以充分利用所有傳感器信息，但對計算資源要求較高，且魯棒性可能受製於單一處理單元。 分布式融閤 (Decentralized Fusion)： 每個傳感器或傳感器組獨立進行處理，然後將局部估計結果進行融閤。這種方式降低瞭對中心處理器的依賴，提高瞭係統的模塊化和魯棒性，但信息共享和一緻性是關鍵挑戰。 三、先進的濾波理論在傳感器融閤中的應用 為瞭從包含噪聲和不確定性的傳感器數據中提取齣最優的係統狀態估計，濾波算法至關重要。 1. 擴展卡爾曼濾波 (Extended Kalman Filter, EKF) EKF是處理非綫性係統的標準方法。它通過在當前狀態估計點對非綫性係統模型和測量模型進行綫性化（使用雅可比矩陣），然後應用標準的卡爾曼濾波算法。 係統模型： $ mathbf{x}_k = f(mathbf{x}_{k-1}, mathbf{u}_{k-1}) + mathbf{w}_{k-1} $ 測量模型： $ mathbf{z}_k = h(mathbf{x}_k) + mathbf{v}_k $ 其中，$mathbf{x}_k$ 為狀態嚮量，$mathbf{u}_{k-1}$ 為控製輸入，$f$ 為係統動力學函數，$h$ 為測量函數，$mathbf{w}_{k-1}$ 和 $mathbf{v}_k$ 分彆為過程噪聲和測量噪聲。 EKF通過對 $f$ 和 $h$ 進行一階泰勒展開並忽略高階項來實現綫性化。其優點是概念清晰，計算量適中，在許多應用中錶現良好。然而，當非綫性度很高時，綫性化可能引入較大的誤差，導緻濾波性能下降甚至發散。 2. 無跡卡爾曼濾波 (Unscented Kalman Filter, UKF) UKF是一種更有效地處理非綫性係統的方法。它不進行綫性化，而是通過一組精心選擇的“sigma點”來傳播狀態的均值和協方差。這些sigma點能夠更好地捕捉非綫性變換對概率分布的影響，通常能比EKF獲得更精確的估計，尤其是在非綫性度較高的情況下。UKF在計算上與EKF相當，但避免瞭計算雅可比矩陣的復雜性和潛在的不準確性。 3. 粒子濾波 (Particle Filter, PF) PF是一種基於濛特卡羅方法的隨機近似算法，特彆適用於處理非綫性、非高斯的問題。它用一組帶權重的粒子來錶示狀態的後驗概率分布。通過重采樣和重要性采樣等步驟，PF能夠近似任意復雜概率分布。PF的優點在於其通用性和處理強非綫性和非高斯噪聲的能力，但其計算復雜度通常遠高於EKF和UKF，且粒子數量的選擇對性能至關重要。 4. 因子圖優化 (Factor Graph Optimization) 與基於濾波的遞推估計不同，因子圖優化是一種全局優化的方法，常用於SLAM等場景。它將待估計的狀態變量和觀測值構建成一個因子圖，然後通過最小化因子（例如，IMU預積分誤差、GPS測量誤差、視覺重定位誤差等）的平方和來獲得最優的狀態估計。因子圖優化能夠有效地融閤曆史信息，並對誤差進行全局校正，從而獲得更準確、更一緻的軌跡。 四、高魯棒性傳感器融閤策略 在復雜的實際環境中，傳感器數據可能存在異常值（outliers）、數據丟失、甚至傳感器故障。因此，發展具有高魯棒性的融閤策略至關重要。 1. 異常值檢測與剔除 殘差分析： 在EKF或UKF框架下，計算測量殘差（實際測量值與預測測量值之差），如果殘差超齣預設閾值，則認為該測量存在異常。 假設檢驗： 利用統計學方法，如卡方檢驗、RANSAC (Random Sample Consensus) 等，來判斷觀測數據是否符閤模型，從而識彆和剔除異常值。 基於模型的魯棒估計： 如M-estimators、Huber函數等，這些函數對大的誤差項賦予較小的權重，從而降低異常值對估計的影響。 2. 基於不確定度加權的方法 多傳感器數據的協方差融閤： 將不同傳感器的估計結果及其不確定度（通常用協方差矩陣錶示）進行加權融閤。權重的分配應與傳感器的置信度相關，例如，當GPS信號弱時，其權重應降低。 自適應增益控製： 根據實時的傳感器狀態和環境條件，動態調整濾波器的增益或噪聲協方差矩陣，以適應傳感器性能的變化。 3. 多模態融閤與一緻性約束 多源信息的一緻性檢查： 在融閤過程中，定期檢查不同傳感器提供的信息是否相互矛盾。例如，IMU提供的速度變化與輪式裏程計提供的速度估計是否大緻吻閤。 利用先驗信息： 引入地圖信息、交通規則、環境先驗知識等，對融閤結果進行約束和修正。 模型切換與選擇： 根據當前環境和傳感器狀態，自動選擇最適閤的傳感器模型或融閤算法。例如，在GPS信號良好時，優先依賴GPS；在GPS失效時，則切換到IMU和視覺裏程計的融閤。 4. 優化的狀態錶示與誤差建模 IMU預積分 (IMU Pre-integration)： 針對IMU的集成誤差，引入IMU預積分技術。它將一段時間內的IMU測量值進行積分，得到相對位姿變化，並對纍積誤差進行建模。這種方法能夠有效地將IMU數據融入到非綫性優化框架中，顯著提高精度和魯棒性。 噪聲協方差的精確建模： 對各個傳感器的噪聲特性進行深入分析和建模，準確估計其過程噪聲協方差矩陣和測量噪聲協方差矩陣，這是實現高精度融閤的基礎。 五、應用場景分析 高精度傳感器融閤技術在高精度導航領域具有廣泛的應用前景。 1. 無人駕駛汽車 在無人駕駛係統中，車輛需要精確感知自身的位置、姿態和速度，以便進行路徑規劃、決策和控製。融閤GPS、IMU、激光雷達、攝像頭、輪式裏程計等多傳感器信息，能夠提供全天候、全方位的環境感知能力，保證行車安全。例如，在GPS信號丟失的隧道或城市峽榖中，IMU、激光雷達和視覺傳感器可以協同工作，實現厘米級甚至毫米級的定位。 2. 航空航天 在航空器（飛機、無人機）、航天器（衛星、探測器）的導航中，高精度和高可靠性的PNT信息是任務成功的關鍵。IMU、星敏感器、GNSS（全球導航衛星係統，包括GPS、GLONASS、Galileo、北鬥等）的融閤，能夠提供穩定、精確的導航信息，即使在GPS信號受乾擾或受限的區域也能保持定位能力。 3. 機器人導航與定位 在室內或室外環境中，機器人需要精確的自身定位和環境建圖能力。融閤激光雷達、攝像頭、IMU、輪式裏程計等傳感器，使得機器人能夠進行自主導航、避障和任務執行。例如，在復雜的倉庫環境中，激光雷達提供高精度的距離測量，IMU提供平滑的姿態信息，攝像頭則可以輔助識彆路標和特徵點，共同構建高精度的地圖和實現定位。 4. 移動測量與測繪 車載激光掃描係統、無人機攝影測量等移動測量平颱，需要高精度的運動軌跡來生成高精度的三維模型。將GNSS、IMU、激光雷達、相機等傳感器進行融閤，可以獲得厘米級甚至毫米級的軌跡精度，從而生成高質量的地理空間數據。 六、結論與展望 傳感器融閤是實現高精度、高魯棒性導航的關鍵技術。本文從傳感器模型、濾波理論、魯棒性策略等多個維度，深入探討瞭高精度導航係統中傳感器融閤的技術要點。通過對不同傳感器特性的理解，選擇閤適的濾波算法，並引入先進的魯棒性處理技術，可以顯著提升導航係統的整體性能，剋服單一傳感器的局限性。 未來，隨著傳感器技術的發展和計算能力的提升，傳感器融閤的研究將繼續朝著以下方嚮發展： 更先進的濾波與優化算法： 探索更高效、更精確的非綫性濾波算法，以及基於圖優化的全局一緻性方法。 深度學習在融閤中的應用： 利用深度學習強大的特徵提取和模式識彆能力，實現更智能、更自適應的傳感器數據融閤。 多模態傳感器的協同感知： 深入研究不同模態傳感器之間的互補性和冗餘性，實現更強的環境理解和態勢感知能力。 麵嚮極端環境的融閤技術： 研發在GPS拒止、強磁乾擾、惡劣天氣等極端環境下依然能夠穩定工作的融閤算法。 安全性與可靠性保障： 進一步加強對融閤係統的安全性、可靠性以及故障診斷與容錯能力的研究。 通過不斷的技術創新和深入的研究，高精度傳感器融閤技術必將為無人駕駛、智能製造、智慧城市等未來關鍵領域的發展提供強有力的支撐。

評分☆☆☆☆☆

說實話，拿到《魯棒融閤卡爾曼濾波理論及應用》這本書，我的第一感覺是它可能是一本非常“學院派”的書，充滿瞭嚴謹的數學推導和理論分析。我平常的工作涉及到一些需要實時估計和跟蹤的係統，雖然用過卡爾曼濾波，但總感覺在一些噪聲乾擾比較大的情況下，濾波器的性能會明顯下降，甚至齣現發散。因此，“魯棒”這個詞立刻吸引瞭我，我猜測這本書的重點在於如何讓卡爾曼濾波在麵對不確定性和異常數據時，依然能夠給齣相對準確的估計。我尤其感興趣的是書中是否會講解一些非綫性的魯棒卡爾曼濾波方法，因為很多實際係統是非綫性的。另外，“融閤”這個詞也讓我聯想到多傳感器數據融閤。我推測書中會探討如何將來自不同傳感器的、可能包含噪聲或異常值的數據，通過魯棒的卡爾曼濾波方法進行有效的融閤，從而獲得比單一傳感器更精確、更可靠的狀態估計。書中是否有相關的算法設計和實現上的指導，對於實際應用來說會非常有幫助。我希望書中的內容能夠循序漸進，從基礎理論講到高級應用，並且能夠提供一些可供參考的僞代碼或者算法流程圖，方便我進一步學習和實踐。

評分☆☆☆☆☆

這本《魯棒融閤卡爾曼濾波理論及應用》的書，我拿到手的時候，著實是抱著極大的好奇心。封麵設計比較簡潔，深藍色搭配銀色的字體，透露著一種嚴謹和專業感。翻開前幾頁，我注意到作者的序言寫得很懇切，字裏行間流露齣對這個領域的熱情和深入研究的決心。雖然我對卡爾曼濾波本身並非完全陌生，但“魯棒”這個詞的加入，讓我意識到這本書將要探討的，是如何在不確定和存在乾擾的環境下，依然保持濾波器的有效性和可靠性。我猜想，在實際應用中，尤其是在一些高精度、高可靠性要求的場景，比如自動駕駛、航空航天、甚至是一些復雜的工業控製係統，傳統的卡爾曼濾波可能會麵臨挑戰，而魯棒性正是解決這些問題的關鍵。我期待書中能夠詳細闡述魯棒性在卡爾曼濾波中的具體體現，比如如何處理異常值、傳感器故障、模型不確定性等問題。我非常好奇作者是如何將理論推導和實際應用結閤起來的，是否會有豐富的案例分析，能夠幫助讀者更好地理解抽象的數學模型。這本書的篇幅看起來也不算薄，這讓我對內容的深度和廣度有瞭更高的期望。

評分☆☆☆☆☆

拿到《魯棒融閤卡爾曼濾波理論及應用》這本書，我立馬被其書名所吸引，因為它直接觸及瞭我目前在工程實踐中遇到的一個痛點：如何在存在不確定性和噪聲的復雜環境下，依然能夠獲得可靠的狀態估計。卡爾曼濾波本身是經典的狀態估計算法，但其對模型精度和輸入噪聲的敏感性，常常使得它在實際應用中錶現不盡如人意。因此，“魯棒”二字給瞭我很大的期望，我猜測這本書將深入探討如何設計和實現能夠抵抗各種不確定性因素的卡爾曼濾波算法。而“融閤”這個詞，則讓我聯想到多傳感器信息融閤的應用場景。我期待書中能夠詳細介紹如何將魯棒卡爾曼濾波的思想應用於多傳感器融閤係統中，以剋服單一傳感器帶來的局限性，並提高整體係統的精度和可靠性。我非常好奇的是，書中是否會提供一些具體的算法實現細節，比如如何處理異常值、傳感器失效等情況，以及這些算法在實際中的性能錶現。如果書中能夠包含一些圖文並茂的實例，能夠直觀地展示魯棒融閤卡爾曼濾波的優勢，那就更好瞭。

評分☆☆☆☆☆

翻開《魯棒融閤卡爾曼濾波理論及應用》這本書，我腦海中立刻浮現齣各種需要在復雜環境下進行精確狀態估計的場景。例如，在無人機導航中，如何處理GPS信號丟失或者乾擾？在機器人感知中，如何融閤來自視覺、激光雷達等多種傳感器的信息，同時應對傳感器本身的噪聲和環境的突變？這些都是“魯棒融閤”所能解決的關鍵問題。我期待這本書能提供一套係統性的理論框架，來解釋“魯棒性”是如何被引入卡爾曼濾波的，以及各種魯棒卡爾曼濾波算法的優劣勢。我非常好奇書中是否會深入探討一些先進的魯棒濾波技術，比如基於貝葉斯推理的魯棒方法，或者使用機器學習技術來增強濾波器的魯棒性。同時，書中對於“融閤”部分的闡述也讓我很感興趣，我希望它能詳細介紹如何在魯棒卡爾曼濾波的框架下，實現不同類型傳感器數據的有效融閤，並處理傳感器之間的時空不對齊問題。如果是能夠包含一些算法的理論分析，例如收斂性、精度、計算復雜度等方麵的評估，那就更完美瞭。

評分☆☆☆☆☆

初次接觸《魯棒融閤卡爾曼濾波理論及應用》這本書，我的第一印象是它似乎是一本能夠填補我知識空白的“硬核”讀物。我一直對數據融閤在多傳感器係統中的作用非常感興趣，而卡爾曼濾波無疑是其中的核心技術之一。然而，在閱讀一些現有的文獻時，我常常會遇到一些關於濾波效果不如預期的睏境，這很可能就與“魯棒性”不足有關。這本書的書名直接點明瞭“魯棒融閤”，這讓我覺得它非常有針對性。我推測書中會深入講解各種魯棒濾波的策略，例如基於概率假設檢驗的魯棒卡爾曼濾波，或者采用更強的數學工具來處理不確定性。我非常好奇的是，作者在“融閤”這個概念上會如何與“魯棒”結閤。是針對多源異構數據的融閤，還是對同一類數據進行多通道的魯棒融閤？書中會不會介紹一些新的融閤算法，或者對現有算法進行改進，以增強其在復雜環境下的錶現？我希望作者能夠提供清晰的推導過程，並且在理論部分之後，能夠有實際的仿真或者工程案例來驗證這些方法的有效性。這本書的排版和圖示也很重要，如果能有清晰的數學公式和直觀的圖錶，將極大地幫助我理解那些復雜的理論。