卡尔曼滤波原理及应用——MATLAB仿真基本信息

书    名 卡尔曼滤波原理及应用——MATLAB仿真 作    者 黄小平、王岩
出版社 电子工业出版社 出版时间 2015年6月
页    数 188 页 定    价 39.8 元
开    本 16 开 ISBN 9787121263101

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

卡尔曼滤波原理及应用——MATLAB仿真造价信息

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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。

卡尔曼滤波原理及应用——MATLAB仿真常见问题

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    EKF是对非线性系统模型(方程)进行的线性化近似,以利用KF算法进行滤波估计。而UKF是对状态的概率统计近似,即设计少量的σ点,由σ点经由非线性函数的传播,计算出随机向量一、二阶统计特性的传播,对于高...

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卡尔曼滤波原理及应用——MATLAB仿真文献

自适应卡尔曼滤波在建筑物变形监测中的应用 自适应卡尔曼滤波在建筑物变形监测中的应用

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大小:454KB

页数: 3页

评分: 4.8

本文参考有关文献并结合西安高新区SOHU同盟北楼D7点沉降量观测数据分析实例。以卡尔曼滤波的4个特点(见本文末)。介绍了自适应卡尔曼滤波系统在建筑物变形监测的预测预报方面的应用及其优越性。

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卡尔曼滤波拟合椭圆在地铁隧道断面监测中的应用 卡尔曼滤波拟合椭圆在地铁隧道断面监测中的应用

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大小:454KB

页数: 3页

评分: 4.5

最小二乘法拟合椭圆过程中,把所有样本点都当作准确值,但当拟合点中出现噪声和孤立点时,拟合出的椭圆误差较大,而最小平方中值法具有较好的稳健性,但该方法计算量大,计算不方便。针对这种情况,笔者首先使用最小平方中值法拟合出一组椭圆参数,然后利用中位数法剔除孤立点,最后使用卡尔曼滤波方法修正椭圆的参数,通过模拟实例和工程实例,证明该算法能够剔除孤立点,并且拟合出的椭圆具有较小的形状误差,因此该方法可以推广到实际工程中应用。

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卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的,包含噪声的,对物体位置的观察序列(可能有偏差)预测出物体的位置的坐标及速度。在很多工程应用(如雷达、计算机视觉)中都可以找到它的身影。同时,卡尔曼滤波也是控制理论以及控制系统工程中的一个重要课题。

例如,对于雷达来说,人们感兴趣的是其能够跟踪目标。但目标的位置、速度、加速度的测量值往往在任何时候都有噪声。卡尔曼滤波利用目标的动态信息,设法去掉噪声的影响,得到一个关于目标位置的好的估计。这个估计可以是对当前目标位置的估计(滤波),也可以是对于将来位置的估计(预测),也可以是对过去位置的估计(插值或平滑)。

目标跟踪示例代码:(具体解释请见参考资料 )

Z=(1:100); %观测值

noise=randn(1,100); %方差为1的高斯噪声

Z=Z+noise;

X=[0;0]; %状态

P=[1 0;0 1]; %状态协方差矩阵

F=[1 1;0 1]; %状态转移矩阵

Q=[0.0001,0;0,0.0001]; %状态转移协方差矩阵

H=[1 0]; %观测矩阵

R=1; %观测噪声方差

figure;

hold on;

for i=1:100

X_ = F*X;

P_ = F*P*F'+Q;

K = P_*H'/(H*P_*H'+R);

X = X_+K*(Z(i)-H*X_);

P = (eye(2)-K*H)*P_;

plot(X(1), X(2)); %画点,横轴表示位置,纵轴表示速度

end

目标定位跟踪原理及应用——MATLAB仿真基本信息

作译者:黄小平,王岩,缪鹏程

出版时间:2018-12

千 字 数:403

版次:01-01

页 数:252

开本:16开

I S B N :9787121353451

纸质书定价:¥59.0

目标定位跟踪原理及应用——MATLAB仿真内容简介

本书主要介绍目标定位原理、定位算法仿真及对动态目标跟踪过程中涉及的状态估计方法。为方便读者快速掌握定位跟踪的算法原理,本书采用“原理介绍 实例应用 MATLAB程序仿真 注释”的方式,方便读者阅读和理解。本书共分8章,第1章介绍MATLAB仿真基础,尤其是数组的相关操作对算法仿真至关重要;第2章简介目标定位跟踪系统,包括观测系统、定位的概念、目标跟踪等;第3章介绍目标定位算法,重点介绍质心定位算法和基于测距的定位算法;第4章介绍线性Kalman滤波;第5章介绍非线性Kalman滤波;第6章介绍粒子滤波;第7章介绍多目标跟踪算法;第8章介绍Simulink仿真。

本书可以作为电子信息类专业的本科生和硕士、博士研究生“数字信号处理”课程的教材,也可以作为从事雷达、无线传感器网络、数字信号处理的教师和科研人员的参考书。

目标定位跟踪原理及应用——MATLAB仿真作者简介

黄小平,男,1984年6月生,江西省上饶县人,北京交通大学自动化本科,北京航空航天大学控制科学与工程硕士,博士就读于中国科学技术大学计算机应用专业,主要研究信号与信息处理。著有《卡尔曼滤波原理及应用——MATLAB仿真》、《粒子滤波原理及应用——MATLAB仿》。

本书深入浅出地阐述了MATLAB软件设计的基础知识、使用方法及其在电气工程和控制系统中的应用。全书共分为12章,主要内容包括MATLAB概述、MATLAB数值运算、程序设计、图形处理功能、SIMULINK基础、MATLAB在电路中的基本应用、直流稳态电路的仿真分析、动态电路的时域仿真分析、正弦交流电路的仿真分析、线性系统的数学模型、线性系统的仿真分析、离散系统的仿真分析。本书结合作者在长期教学和科研工作中的经验与体会,讲述了应用MATLAB软件建模、仿真以及调试中的一些技巧,从而使读者能够快速地分析问题与解决问题。

本书具有示例丰富、语言简洁、实用性强、简单易学等特点,可以作为高等学校计算机、自动控制、信息工程、电子工程等相关专业的参考书,也可供从事电气工程、控制工程及计算机仿真等领域的工程技术人员和科研人员参考。

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