最優(yōu)估計(jì)理論及其應(yīng)用：建模、濾波、信息融合估計(jì)

定　價(jià)：￥45.00

作　者：	鄧自立著
出版社：	哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787560321523	出版時(shí)間：	2005-06-30	包裝：	平裝
開(kāi)本：	26cm	頁(yè)數(shù)：	490	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　國(guó)家自然科學(xué)基金（60374026）資助。本書用現(xiàn)代時(shí)間序列分析方法提出了關(guān)于系統(tǒng)狀態(tài)或信號(hào)的最優(yōu)估計(jì)和最優(yōu)融合估計(jì)的新理論、新方法和新算法，并給出在目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)中的仿真應(yīng)用。

作者簡(jiǎn)介

　　鄧自立，1938年9月生于哈爾濱。1962年畢業(yè)于黑龍江大學(xué)數(shù)學(xué)系?，F(xiàn)為黑龍江大學(xué)自動(dòng)化系教授、《信息與控制》雜志編委。主要從事現(xiàn)代控制理論和現(xiàn)代時(shí)間序列分析的研究。在國(guó)內(nèi)外發(fā)表學(xué)術(shù)論文300余篇．其中所提出的白噪聲估計(jì)理論發(fā)表在自動(dòng)控制理論國(guó)際權(quán)威刊物《Automatica》上。出版專著六部。專著《現(xiàn)代時(shí)間序列分析及其應(yīng)用——建模、濾波、去卷、預(yù)報(bào)和控制》（1989）將現(xiàn)代控制理論和傳統(tǒng)時(shí)間序列分析相結(jié)合開(kāi)拓一門新興邊緣學(xué)科。專著《最優(yōu)濾波理論及其應(yīng)用》（2000）、《卡爾曼濾波與維納濾波》（2001）、《自校正濾波理論及其應(yīng)用》（2003）和《最優(yōu)估計(jì)理論及其應(yīng)用》（2005）構(gòu)成現(xiàn)代時(shí)間序列分析方法完整的理論體系。曾獲黑龍江省科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)、國(guó)家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)、教育部科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)。曾獲原國(guó)家教委和國(guó)家科委頒發(fā)的“金馬獎(jiǎng)”及全國(guó)高等學(xué)校先進(jìn)科技工作者稱號(hào)、獲國(guó)務(wù)院頒發(fā)的政府特殊津貼，被授予黑龍江省優(yōu)秀專家稱號(hào)。

圖書目錄

緒論
參考文獻(xiàn)
第一章 ARMA模型和狀態(tài)空間模型
1.1 引言
1.2 隨機(jī)過(guò)程
1.3 自回歸滑動(dòng)平均（ARMA）模型
1.4 ARMA過(guò)程的展式
1.5 ARMA過(guò)程的相關(guān)函數(shù)
1.6 狀態(tài)空間模型
參考文獻(xiàn)
第二章最小二乘法參數(shù)估計(jì)
2.1 遞推最小二乘（RLS）法
2.2 遞推增廣最小二乘（RELS）法
2.3 ARMA模型參數(shù)估計(jì)的兩段RLS-RELS算法——改進(jìn)的RELS算法
2.4 ARMA模型參數(shù)估計(jì)的兩段RLS-LS算法
2.5 CARMA模型的三段RLS-LS-LS參數(shù)估計(jì)算法
2.6 向量CAR模型的多重RLS參數(shù)估計(jì)算法
2.7 向量CAR模型的多維RLS參數(shù)估計(jì)算法
2.8 向量CARMA模型的多重和多維RELS參數(shù)估計(jì)算法
2.9 向量CARMA模型的兩段RLS-RELS參數(shù)估計(jì)算法
2.10 向量CARMA模型的兩段RLS-RELS參數(shù)估計(jì)算法
2.11 偏差補(bǔ)償遞推最小二乘（BCRLS）法
2.12 帶有色觀測(cè)噪聲的AR模型參數(shù)估計(jì)的RELS算法
2.13 求MA模型參數(shù)的Gevers-Wouters算法
參考文獻(xiàn)
第三章 Kalman濾波
3.1 引論
3.2 射影理論
3.3 Kalman濾波器和預(yù)報(bào)順
3.4 Kalman平滑器
3.5 白噪聲估值器及在信號(hào)處理中的應(yīng)用
3.6 穩(wěn)態(tài)Kalman濾波
3.7 帶相關(guān)噪聲的時(shí)變系統(tǒng)最優(yōu)Kalman濾波和最優(yōu)白噪聲估值器
3.8 帶相關(guān)噪聲定常系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)Kalman濾波和穩(wěn)態(tài)白噪聲估值器
3.9 基于Kalman濾波的時(shí)域Wiener濾波器設(shè)計(jì)方法
3.10 統(tǒng)一的和通用的Kalman濾波理論和白噪聲估計(jì)理論
參考文獻(xiàn)
第四章 ARMA時(shí)間序列預(yù)報(bào)
4.1 Hilbert空間的射影運(yùn)算
4.2 單變量ARMA過(guò)程的Wiener-Kolmogorow預(yù)報(bào)器
4.3 單變量Box-Jenkins遞推預(yù)報(bào)器
4.4 單變量Astrom預(yù)報(bào)方法
4.5 非平穩(wěn)ARMA過(guò)程的Wiener預(yù)報(bào)器
……
第五章現(xiàn)代時(shí)間序列分析方法及其應(yīng)用
第六章基于經(jīng)典Kalman濾波的信息融合濾波理論
第七章基于現(xiàn)代時(shí)間序列分析方法的協(xié)方差信息融合濾波理論
參考文獻(xiàn)