卡爾曼濾波原理及應用 — MATLAB 模擬, 2/e

本書主要介紹數字信號處理中的卡爾曼（Kalman）濾波算法及其在相關領域應用中的相關內容。全書共7章。第1章為緒論。第2章介紹MATLAB算法模擬的編程基礎。第3章介紹線性Kalman濾波。第4章討論擴展Kalman濾波，並介紹其在目標跟蹤和制導領域中的應用和算法模擬。第5章介紹無跡Kalman濾波，同時給出在應用領域中的算法模擬實例。第6章介紹交互多模型Kalman濾波算法。第7章介紹在Simulink環境下，如何通過模塊庫和S函數構建Kalman濾波器，並給出系統在線性和非線性兩種情況下的濾波器設計方法。

1章 緒論 1

1.1 濾波的含義 1

1.2 Kalman濾波的背景 2

1.3 優估計的相關方法 3

1.3.1 小二乘法 3

1.3.2 極大似然估計 5

1.3.3 維納濾波 6

1.3.4 Kalman濾波 7

1.3.5 Kalman濾波衍生算法 9

1.3.6 粒子濾波 10

1.4 Kalman濾波的應用領域 11

參考文獻 12

2章 MATLAB編程基礎 14

2.1 MATLAB簡介 14

2.1.1 MATLAB發展歷史 14

2.1.2 MATLAB使用簡介 16

2.1.3 M文件編輯器的使用 19

2.2 數據類型和數組 21

2.2.1 數據類型概述 21

2.2.2 數組的創建 22

2.2.3 數組的屬性 24

2.2.4 數組的作 25

2.2.5 結構體和元胞數組 28

2.3 程序設計 30

2.3.1 條件語句 30

2.3.2 循環語句 32

2.3.3 函數 34

2.4 數據可視化 36

2.4.1 坐標軸設置 36

2.4.2 曲線繪製 38

2.4.3 直方圖和餅圖 41

2.4.4 動畫功能 45

參考文獻 48

3章 線性Kalman濾波 50

3.1 Kalman濾波原理 50

3.1.1 影定理 50

3.1.2 Kalman濾波器 52

3.1.3 Kalman濾波的參數處理 57

3.2 Kalman濾波在溫度測量中的應用 59

3.2.1 原理介紹 59

3.2.2 MATLAB仿真程序 61

3.3 Kalman濾波在自由落體運動目標跟踪中的應用 63

3.3.1 狀態方程的建立 63

3.3.2 MATLAB仿真程序 67

3.4 Kalman濾波在船舶GPS導航定位系統中的應用 69

3.4.1 原理介紹 69

3.4.2 MATLAB仿真程序 72

3.5 Kalman濾波在石油地震勘探中的應用 74

3.5.1 石油地震勘探白噪聲反捲積濾波原理 74

3.5.2 石油地震勘探白噪聲反捲積濾波仿真實現 76

3.5.3 MATLAB仿真程序 77

3.6 Kalman濾波在視頻圖像目標跟踪中的應用 80

3.6.1 視頻圖像處理的基本方法 80

3.6.2 Kalman濾波對自由下落的皮球跟踪應用 90

3.6.3 目標檢測MATLAB程序 92

3.6.4 Kalman濾波視頻跟踪MATLAB程序 94

3.7 奶牛尾部圖像目標跟踪 98

3.7.1 目標運動建模 98

3.7.2 奶牛運動跟踪算法 100

3.7.3 奶牛尾部跟踪算法程序 103

參考文獻 106

4章 擴展Kalman濾波 108

4.1 擴展Kalman濾波原理 108

4.1.1 局部線性化 108

4.1.2 線性Kalman濾波 110

4.2 簡單非線性系統的擴展Kalman濾波器設計 111

4.2.1 原理介紹 111

4.2.2 標量非線性系統擴展Kalman濾波的MATLAB程序 114

4.3 擴展Kalman濾波在目標跟踪中的應用 115

4.3.1 目標跟踪數學建模 115

4.3.2 基於觀測距離的擴展Kalman濾波目標跟踪算法 116

4.3.3 基於距離的目標跟踪算法MATLAB程序 118

4.3.4 基於擴展Kalman濾波的純方位目標跟踪算法 120

4.3.5 純方位目標跟踪算法MATLAB程序 122

4.4 擴展Kalman濾波在純方位尋的導彈制導中的應用 124

4.4.1 三維尋的製導系統 124

4.4.2 擴展Kalman濾波在尋的製導問題中的算法分析 126

4.4.3 仿真結果 128

4.4.4 尋的製導MATLAB程序 129

4.5 擴展Kalman濾波在電池壽命估計中的應用 133

4.5.1 電池壽命預測模型 133

4.5.2 數據加載 136

4.5.3 擴展Kalman程序及計算結果 138

參考文獻 142

5章 無跡Kalman濾波 144

5.1 無跡Kalman濾波原理 144

5.1.1 無跡變換 144

5.1.2 無跡Kalman濾波算法實現 146

5.2 無跡Kalman濾波在單觀測站目標跟踪中的應用 147

5.2.1 原理介紹 147

5.2.2 仿真程序 149

5.3 無跡Kalman濾波在勻加速度直線運動目標跟踪中的應用 152

5.3.1 原理介紹 152

5.3.2 仿真程序 154

5.4 無跡Kalman濾波與擴展Kalman濾波算法的應用比較 157

5.5 無跡Kalman濾波算法在電池壽命估計中的應用 162

參考文獻 166

6章 交互多模型Kalman濾波 168

6.1 交互多模型Kalman濾波原理 168

6.2 交互多模型Kalman濾波在目標跟踪中的應用 171

6.2.1 問題描述 171

6.2.2 交互多模型濾波器設計 172

6.2.3 仿真分析 173

6.2.4 交互多模型Kalman濾波算法MATLAB仿真程序 175

參考文獻 180

7章 Kalman濾波的Simulink仿真 182

7.1 Simulink概述 182

7.1.1 Simulink啟動 182

7.1.2 Simulink仿真設置 184

7.1.3 Simulink模塊庫簡介 188

7.2 S函數 193

7.2.1 S函數原理 193

7.2.2 S函數的控制流程 197

7.3 線性Kalman的Simulink仿真 198

7.3.1 一維數據的Kalman濾波處理 198

7.3.2 狀態方程和觀測方程的Simulink建模 204

7.3.3 基於S函數的Kalman濾波器設計 209

7.4 非線性Kalman濾波 217

7.4.1 基於Simulink的擴展Kalman濾波器設計 217

7.4.2 基於Simulink的無跡Kalman濾波器設計 223

參考文獻 228