第1章 預備知識
1.1 矩陣和行列式初步
1.2 概率論初步
1.3 最小二乘初步
練習
第2章 卡爾曼濾波簡單推導
2.1 模型
2.2 最優準則
2.3 預測一校正公式
2.4 卡爾曼濾波過程
練習
第3章 正交投影和卡爾曼濾波
3.1 最優估計的正交性
3.2 新息序列
3.3 最小方差估計
3.4 卡爾曼濾波方程
3.5 實時跟蹤
練習
第4章 係統噪聲和量測噪聲相關的卡爾曼濾波
4.1 仿射模型
4.2 最優估計算子
4.3 額外數據對最優估計的影響
4.4 卡爾曼濾波方程推導
4.5 實時應用
4.6 綫性確定／隨機係統
練習
第5章 有色噪聲
5.1 處理思路
5.2 誤差估計
5.3 卡爾曼濾波過程
5.4 係統白噪聲
5.5 實時應用
練習
第6章 極限（穩態）卡爾曼濾波
6.1 處理思路
6.2 主要結論
6.3 幾何收斂
6.4 實時應用
練習
第7章 序貫算法和平方根算法
7.1 序貫算法
7.2 平方根算法
7.3 實時應用箕法
練習
第8章 擴展卡爾曼濾波和係統辨識
8.1 擴展卡爾曼濾波
8.2 衛星軌道估計
8.3 自適應係統辨識
8.4 一個常值參數辨識的例子
8.5 改進的擴展卡爾曼濾波
8.6 時變參數辨識
練習
第9章 濾波方程解耦
9.1 解耦公式
9.2 實時跟蹤
9.3 α—β—γ跟蹤器
9.4 一個例子
練習
第10章 區間係統的卡爾曼濾波
10.1 區間數學
10.1.1 區間及其特性
10.1.2 區間運算
10.1.3 有理區間函數
10.1.4 區間期望和方差
10.2 區間卡爾曼濾波
10.2.1 區間卡爾曼濾波方案
10.2.2 次優區間卡爾曼濾波
10.2.3 目標跟蹤的例子
10.3 加權平均區間卡爾曼濾波
練習
第11章 小波卡爾曼濾波
11.1 小波初步
11.1.1 小波基礎
11.1.2 離散小波變換和濾波器組
11.2 信號估計和分解
11.2.1 隨機信號的估計和分解
11.2.2 一個隨機遊走的例子
練習
第12章 附錄
12.1 卡爾曼平滑器
12.2 α—β—γ—θ跟蹤器
12.3 自適應卡爾曼濾波
12.4 自適應卡爾曼濾波在維納濾波中的應用
12.5 卡爾曼—布希濾波
12.6 隨機最優控製
12.7 平方根濾波及其脈動陣列實現
參考文獻
練習答案和提示
索引
· · · · · · (收起)