《粒子濾波原理及其套用》可作為高等院校信息工程、控制科學與工程、電子科學與工程、套用數學、管理工程和計算機科學與套用等學科有關研究的專題閱讀材料，也可供從事電子對抗、雷達、紅外、雷射和聲吶等聲光電感測器跟蹤，導航與定位、多感測器信息融合及機器人視覺、智慧型監視與圖像理解、無線感測網路與通信、空中交通管制和金融數據分析等領域研究工作的科學工作者和工程技術人員參考。
基本介紹
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
《粒子濾波原理及其套用》內容簡介：如何提高非線性非高斯動態系統的狀態估計和預測的精度是系統辨識、適應控制、模式識別、無線感測網路、通信、經濟等領域中都會遇到的問題。粒子濾波提供了解決這一問題的採樣遞推方法。《粒子濾波原理及其套用》結合作者自身的相關研究工作，全面系統地介紹了粒子濾波的主要概念、基本原理、典型算法、套用技術以及國際上有關研究的新成果和新動向。全書可分為理論篇（包含第1～4章）和套用篇（包含第5～7章）。第1章為緒論。第2章給出了動態系統常用的幾種濾波方法，主要分析濾波方法的思想，不對算法的適用性進行討論。第3章介紹了隨機採樣與粒子濾波方法，這是一種基於採樣濾波思想的M0nte-Carlo貝葉斯估計算法，本章還重點介紹算法如何利用序列重採樣實現狀態遞推估計。第4章討論了粒子濾波算法的改進算法，主要包括針對重採樣過程改進算法和針對似然函式選取的改進算法。第5章利用粒子濾波算法解決了機動目標跟蹤非線性問題。第6章討論了場景監視中的多視頻目標檢測，表明這類問題可以用粒子濾波算法來解決。第7章用粒子濾波算法研究非線性系統辨識與故障診斷問題。
圖書目錄
前言
第1章 緒論
1.1 粒子濾波算法簡介
1.2 粒子濾波算法的套用
1.3 粒子濾波算法的特點與發展
參考文獻
第2章 動態系統狀態模型與估計算法
2.1 動態系統狀態模型
2.2 非線性系統估計算法
參考文獻
第3章 隨機採樣與粒子濾波
3.1 貝葉斯估計理論
3.2 蒙特卡羅積分
3.3 重要性採樣
3.4 序列重要性採樣
3.5 粒子匱乏與重採樣
3.6 次優重要性採樣方法
3.7 隨機採樣濾波算法
3.8 算例仿真
參考文獻
第4章 粒子濾波改進算法
4.1 重採樣過程問題
4.2 粒子匱乏問題
4.3 計算複雜性問題
參考文獻
第5章 目標定位與跟蹤
5.1 機動目標跟蹤中的非線性問題
5.2 純角度跟蹤粒子濾波算法
5.3 雷達非高斯觀測噪聲粒子濾波跟蹤算法
5.4 閃爍噪聲下Rao－Blackwellised化粒子濾波算法
5.5 可變多目標粒子濾波跟蹤算法
5.6 本章 小結
參考文獻
第6章 視頻運動目標檢測與跟蹤
6.1 視頻目標檢測與跟蹤問題
6.2 視頻單目標多特徵融合粒子濾波跟蹤算法
6.3 機率模型視頻粒子濾波跟蹤算法
6.4 機率視頻多目標跟蹤算法
參考文獻
第7章 系統辨識與故障診斷
7.1 非線性系統辨識與變化檢測
7.2 系統參數辨識
7.3 評標決策
參考文獻
