Fixed Interval Smoothing for State Space Models

Fixed Interval Smoothing for State Space Models pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Kluwer Academic Pub
作者:Weinert, Howard L.
出品人:
页数:129
译者:
出版时间:2001-2
价格:$ 236.17
装帧:HRD
isbn号码:9780792372998
丛书系列:
图书标签:
  • 状态空间模型
  • 固定间隔平滑
  • 卡尔曼滤波
  • 时间序列分析
  • 最优估计
  • 随机过程
  • 信号处理
  • 系统识别
  • 统计推断
  • 自适应滤波
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具体描述

Fixed-interval smoothing is a method of extracting useful information from inaccurate data. It has been applied to problems in engineering, the physical sciences, and the social sciences, in areas such as control, communications, signal processing, acoustics, geophysics, oceanography, statistics, econometrics, and structural analysis. This monograph addresses problems for which a linear stochastic state space model is available, in which case the objective is to compute the linear least-squares estimate of the state vector in a fixed interval, using observations previously collected in that interval. The author uses a geometric approach based on the method of complementary models. Using the simplest possible notation, he presents straightforward derivations of the four types of fixed-interval smoothing algorithms, and compares the algorithms in terms of efficiency and applicability. Results show that the best algorithm has received the least attention in the literature. Fixed Interval Smoothing for State Space Models: * includes new material on interpolation, fast square root implementations, and boundary value models; * is the first book devoted to smoothing; * contains an annotated bibliography of smoothing literature; * uses simple notation and clear derivations; * compares algorithms from a computational perspective; * identifies a best algorithm. Fixed Interval Smoothing for State Space Models will be the primary source for those wanting to understand and apply fixed-interval smoothing: academics, researchers, and graduate students in control, communications, signal processing, statistics and econometrics.

好的,这是一份关于一本名为《随机过程下的最优估计与控制》的图书简介: --- 图书名称: 随机过程下的最优估计与控制 图书简介 本书深入探讨了随机系统在不确定性环境下的行为建模、状态估计以及最优控制策略的设计与实现。该领域是现代控制理论、信号处理、金融工程以及运筹学等多个学科交叉的核心内容。本书的撰写旨在为具有一定概率论和线性代数基础的研究者、工程师和高级学生提供一个全面且深入的理论框架和实用工具箱。 第一部分:随机过程基础与系统建模 本书首先构建了理解随机系统的数学基础。我们从概率论的严谨性出发,系统地回顾了马尔可夫过程、维纳过程(布朗运动)以及泊松过程等基本随机过程的性质和演化规律。这些基础工具是分析和建模实际物理、经济或工程系统随机扰动的基石。 随后,我们转向系统建模。重点阐述了如何利用随机微分方程(SDEs)来描述连续时间动态系统,并介绍了离散时间系统中的差分方程模型。本书强调了系统辨识的挑战性,即如何从有限的观测数据中推断出精确的系统动态特性。针对线性系统,我们引入了状态空间表示法,并讨论了系统矩阵、可观测性和可控性在随机环境下的重要意义。对于非线性系统,则引入了雅可比线性化和泰勒级数展开等近似方法,为后续的估计和控制打下基础。 第二部分:最优状态估计理论 在随机系统中,系统的真实状态往往无法直接测量,只能通过带有噪声的观测数据进行间接推断。本部分聚焦于最优估计问题,即如何在观测数据的约束下,以最小化某种误差准则的方式估计系统的瞬时状态。 核心章节详细阐述了卡尔曼滤波(Kalman Filtering)的理论与实践。对于线性系统,我们严格推导了卡尔曼滤波器的递推公式,展示了它如何结合系统动力学预测和测量信息融合,达到最优线性无偏估计的性能。书中不仅涵盖了标准卡尔曼滤波器,还扩展讨论了其在离散时间系统中的应用以及算法的数值稳定性问题。 对于现实中普遍存在的非线性系统,本书深入分析了扩展卡尔曼滤波器(EKF)和无迹卡尔曼滤波器(UKF)。EKF通过在当前估计点对系统进行一阶线性化,而UKF则采用更为精细的Sigma点采样策略来近似状态的均值和协方差。本书对比了这两种方法在处理强非线性问题时的精度和计算复杂度。此外,针对高维或极度非线性系统,我们也介绍了基于粒子滤波(Particle Filtering)的蒙特卡洛方法,展示了如何利用序列重要性采样(Sequential Importance Resampling, SIR)来处理非高斯、多模态的后验分布估计问题。 第三部分:随机最优控制 在状态估计的基础上,本部分转向如何利用这些估计信息来制定最优的控制策略,以最小化预期的性能指标(如控制能量或误差方差)。 我们首先引入了随机最优控制的数学框架,特别是基于最小化二次型代价函数(LQG)的问题。通过引入庞特里亚金最小化原理的随机版本,以及著名的分离原理(Separation Principle),本书证明了在线性高斯系统中,最优控制问题可以分解为独立的最优估计(卡尔曼滤波)和最优反馈控制(线性二次调节器 LQR)两部分,这极大地简化了实际工程中的设计难度。 对于更一般的非线性系统,我们探讨了动态规划在随机控制中的应用,特别是贝尔曼方程(Bellman Equation)的随机形式——汉密尔顿-雅可比-贝尔曼(HJB)方程。鉴于HJB方程的解析解通常难以获得,书中详细介绍了求解HJB方程的数值近似方法,如值迭代法和策略迭代法。此外,我们还涵盖了模型预测控制(MPC)在随机系统中的应用,展示了如何通过在线优化和滚动时域求解来实现对模型不确定性的鲁棒管理。 第四部分:应用与前沿探讨 最后一部分将理论知识与实际应用相结合,并展望了该领域的前沿发展。 本书详细分析了随机系统在金融建模中的应用,包括布朗运动在期权定价中的作用,以及如何利用卡尔曼滤波来估计隐藏的金融资产波动率。在导航与定位领域,我们讨论了惯性导航系统(INS)与全球定位系统(GPS)数据融合中的滤波器设计挑战。 在探讨前沿时,我们关注了鲁棒控制和适应性控制在应对模型误差和外部干扰时的策略。特别是,本书介绍了如何结合“最坏情况”分析来设计能容忍较大模型不确定性的控制器,以及在线估计系统参数的自适应方法。 本书特色 本书的特点在于其理论的严谨性与应用的实用性并重。每一章节都包含丰富的数学推导和清晰的物理或工程背景解释。书中穿插了大量的数值算例和仿真结果,帮助读者直观理解复杂理论概念。对于希望深入研究随机系统理论,并致力于开发下一代智能感知与决策系统的读者而言,本书提供了不可或缺的理论基础和工程指南。 ---

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