卡尔曼滤波原理及应用：MATLAB仿真 PDF 高清版

卡尔曼滤波原理及应用—MATLAB仿真主要介绍数字信号处理中的卡尔曼（Kalman）滤波算法及在相关领域应用。全书共7章。第1章为绪论。第2章介绍MATLAB算法仿真的编程基础。第3章介绍线性Kalman滤波。第4章讨论扩展Kalman滤波，并介绍其在目标跟踪和制导领域的应用和算法仿真。第5章介绍UKF滤波算法，同时也给出其应用领域内的算法仿真实例。第6章介绍了交互多模型Kalman滤波算法。第7章介绍Simulink环境下，如何通过模块库和S函数构建Kalman滤波器，并给出了系统是线性和非线性两种情况的滤波器设计方法。

目录

• 第1章 绪论1
• 1.1 滤波的基础知识1
• 1.2 Kalman滤波的背景1
• 1.3 Kalman滤波的发展过程2
• 1.4 Kalman滤波的应用领域4
• 第2章 MATLAB仿真基础6
• 2.1 MATLAB简介6
• 2.1.1 MATLAB发展历史6
• 2.1.2 MATLAB 7.1的系统简介7
• 2.1.3 M文件编辑器的使用10
• 2.2 数据类型和数组12
• 2.2.1 数据类型概述12
• 2.2.2 数组的创建13
• 2.2.3 数组的属性15
• 2.2.4 数组的操作16
• 2.2.5 结构体和元胞数组19
• 2.3 程序设计21
• 2.3.1 条件语句21
• 2.3.2 循环语句23
• 2.3.3 函数25
• 2.3.4 画图27
• 2.4 小结29
• 第3章 线性Kalman滤波30
• 3.1 Kalman滤波原理30
• 3.1.1 射影定理30
• 3.1.2 Kalman滤波器33
• 3.1.3 Kalman滤波的参数处理37
• 3.2 Kalman滤波在温度测量中的应用39
• 3.2.1 原理介绍39
• 3.2.2 MATLAB仿真程序42
• 3.3 Kalman滤波在自由落体运动目标跟踪中的应用44
• 3.3.1 状态方程的建立44
• 3.3.2 MATLAB仿真程序47
• 3.4 Kalman滤波在船舶GPS导航定位系统中的应用50
• 3.4.1 原理介绍50
• 3.4.2 MATLAB仿真程序53
• 3.5 Kalman滤波在石油地震勘探中的应用55
• 3.5.1 石油地震勘探白噪声反卷积滤波原理55
• 3.5.2 石油地震勘探白噪声反卷积滤波仿真实现57
• 3.5.3 MATLAB仿真程序58
• 3.6 Kalman滤波在视频图像目标跟踪中的应用60
• 3.6.1 视频图像处理的基本方法61
• 3.6.2 Kalman滤波对自由下落的皮球跟踪应用68
• 3.6.3 目标检测MATLAB程序70
• 3.6.4 Kalman滤波视频跟踪MATLAB程序72
• 第4章 扩展Kalman滤波77
• 4.1 扩展Kalman滤波原理77
• 4.1.1 局部线性化77
• 4.1.2 线性Kalman滤波79
• 4.2 简单非线性系统的扩展Kalman滤波器设计80
• 4.2.1 原理介绍80
• 4.2.2 标量非线性系统EKF的MATLAB程序83
• 4.3 EKF在目标跟踪中的应用84
• 4.3.1 目标跟踪数学建模84
• 4.3.2 基于观测距离的EKF目标跟踪算法85
• 4.3.3 基于距离的目标跟踪算法MATLAB程序87
• 4.3.4 基于EKF的纯方位目标跟踪算法89
• 4.3.5 纯方位目标跟踪算法MATLAB程序91
• 4.4 EKF在纯方位寻的导弹制导中的应用94
• 4.4.1 三维寻的制导系统94
• 4.4.2 EKF在寻的制导问题中的算法分析96
• 4.4.3 仿真结果97
• 4.4.4 寻的制导MATLAB程序99
• 第5章 无迹Kalman滤波103
• 5.1 无迹Kalman滤波原理103
• 5.1.1 无迹变换103
• 5.1.2 无迹Kalman滤波算法实现105
• 5.2 无迹Kalman滤波在单观测站目标跟踪中的应用107
• 5.2.1 原理介绍107
• 5.2.2 仿真程序108
• 5.3 UKF在匀加速度直线运动目标跟踪中的应用111
• 5.3.1 原理介绍111
• 5.3.2 仿真程序113
• 5.4 UKF与EKF算法的应用比较116
• 第6章 交互多模型Kalman滤波119
• 6.1 交互多模型Kalman滤波原理119
• 6.2 交互多模型Kalman滤波在目标跟踪中的应用122
• 6.2.1 问题描述122
• 6.2.2 IMM滤波器设计123
• 6.2.3 仿真分析124
• 6.2.4 IMM Kalman滤波算法MATLAB仿真程序126
• 第7章 Kalman滤波的Simulink仿真132
• 7.1 Simulink概述132
• 7.1.1 Simulink启动132
• 7.1.2 Simulink仿真设置134
• 7.1.3 Simulink模块库简介139
• 7.2 S函数143
• 7.2.1 S函数原理143
• 7.2.2 S函数的控制流程147
• 7.3 线性Kalman的Simulink仿真148
• 7.3.1 一维数据的Kalman滤波处理148
• 7.3.2 状态方程和观测方程的Simulink建模154
• 7.3.3 基于S函数的Kalman滤波器设计160
• 7.4 非线性Kalman滤波167
• 7.4.1 基于Simulink的EKF滤波器设计167
• 7.4.2 基于Simulink的UKF滤波器设计174
• 7.5 小结179