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| 內容簡介： |
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本书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。
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| 關於作者： |
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黄小平，男，1984年生，现为高校教师，毕业于北京航空航天大学控制科学与工程专业，长期从事物联网、传感网的目标定位和跟踪技术研究，擅长Kalman滤波等状态估计算法。
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| 目錄：
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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
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