《状态估计和系统识别》求取 ⇩

第一章 引论1

第二章 静态估计15

2.1 最小二乘方估计15

2.2 线性无偏最小方差估计19

2.3 最大似然估计36

2.4 巴叶斯估计43

参考文献57

第三章 线性系统的表示58

3.1 引言58

3.2 系统模型的分类62

3.3 线性模型(连续信号)64

3.4 线性模型(离散信号或采样信号)72

3.5 线性模型(随机信号)85

3.6 线性时变模型87

参考文献88

第四章 动态估计89

4.1 时间离散的动态递推估计93

4.2 时间连续的线性无偏最小方差估计，卡尔曼估计与维纳滤波117

4.3 应用中的一些推广132

参考文献154

第五章 最佳滤波的系统理论和误差分析156

5.1 系统的可观测性156

5.2 系统的可控制性166

5.3 例子--同步地球卫星的跟踪和控制173

5.4 最佳滤波器的稳定性179

5.5 最佳滤波的误差特性191

5.6 模型误差的敏感分析200

参考文献212

第六章 最佳滤波在应用中的一些问题214

6.1 关于最佳滤波的应用214

6.2 滤波的实时能力226

6.3 数值发散和平方根法254

6.4 真实发散和模型误差补偿技术265

参考文献274

第七章 自适应滤波276

7.1 问题的提出276

7.2 新息(Innovation)序列的基本性质277

7.3 最佳滤波器的检测284

7.4 自调节技术292

7.5 Q具有已知形式的协方差匹配技术301

参考文献307

第八章 线性系统的识别308

8.1 系统识别问题的提法308

8.2 相关技术316

8.3 伪随机二进制输入信号的系统识别321

8.4 最小二乘法332

8.5 广义最小二乘法识别344

8.6 最大似然识别351

附录 最优化方法简介361

8.7 随机逼近方法363

参考文献366