非线性系统滤波理论

第1章 绪论
1.1 引言
1.2卡尔曼滤波理论发展及应用
1.3 Sigma点卡尔曼滤波理论的发展及应用
1.4粒子滤波概述
1.4.1 粒子滤波的发展及应用
1.4.2粒子滤波的缺点及优化
参考文献
第2章 估计理论基础与线性系统卡尔曼滤波
2.1估计理论基础
2.1.1 *小二乘估计
2.1.2*小方差估计
2.1.3线性*小方差估计
2.2线性离散系统卡尔曼滤波
2.2.1 白噪声和有色噪声
2.2.2随机线性离散系统数学模型
2.2.3随机线性连续系统数学模型及其离散化
2.2.4 线性离散系统卡尔曼滤波基本方程
2.2.5线性离散系统卡尔曼滤波的直观推导
2.2.6 带确定控制项和量测偏差的卡尔曼滤波
2.2.7噪声相关的卡尔曼滤波
2.2.8有色噪声条件下的卡尔曼滤波
2.3卡尔曼滤波稳定性的判别和滤波发散的抑制
2.3.1稳定性的概念
2.3.2随机线性系统的可控性和可量测性
2.3.3 卡尔曼滤波稳定性的判别
2.3.4卡尔曼滤波发散的原因及克服方法
2.3.5线性离散系统的UD分解滤波
2.4自适应卡尔曼滤波
2.4.1相关法自适应滤波
2.4.2 Sage—Husa自适应卡尔曼滤波
2.4.3 基于极大似然准则的自适应卡尔曼滤波
参考文献
第3章 非线性系统*优滤波及次优滤波
3.1递推贝叶斯滤波
3.2非线性高斯系统*优滤波及次优滤波
3.2.1 非线性高斯系统*优滤波
3.2.2 非线性贝叶斯滤波所面临的挑战
3.2.3次优滤波
3.3非线性非高斯系统粒子滤波
参考文献
第4章 扩展卡尔曼滤波与强跟踪滤波
4.1非线性离散系统扩展卡尔曼滤波器
4.2强跟踪滤波器（STF）简介
4.2.1 STF的提出
4.2.2正交性原理
4.3带次优渐消因子的扩展卡尔曼滤波器（SFEKF）
4.3.1 *优渐消因子
4.3.2次优渐消因子
4.4带多重次优渐消因子的扩展卡尔曼滤波器（SMFEKF）
4.5相关噪声条件下的SMFEKF算法
4.6有色噪声干扰下的SMFEKF算法
4.6.1 系统噪声为有色噪声而量测噪声为白噪声情况下的SMFEKF
4.6.2 系统噪声为白噪声而量测噪声为有色噪声情况下的SMFEKF
参考文献
……
第5章 Sigma点卡尔曼滤波
第6章 Sigma点卡尔曼滤波技术新发展
第7章 粒子滤波
第8章 粒子滤波算法的优化
第9章 神经网络与滤波的结合及应用