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90千字 字数
2018-12-01 发行日期
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主编推荐语

本书深入剖析多种目标位置与状态估计方法及算法。

内容简介

本书主要介绍对静态和运动目标位置进行估计的方法，以及对运动目标的状态进行估计的算法，主要有最小二乘估计、Kalman滤波、扩展Kalman滤波、无迹Kalman滤波以及粒子滤波等，同时也介绍了多目标运动跟踪的状态估计方法。

目录

  • 版权信息
  • 内容简介
  • 前 言
  • 第1章 MATLAB仿真基础
  • 1.1 MATLAB简介
  • 1.1.1 MATLAB发展历史
  • 1.1.2 MATLAB 7.1系统
  • 1.1.3 M-File编辑器的使用
  • 1.2 数据类型和数组
  • 1.2.1 数据类型概述
  • 1.2.2 数组的创建
  • 1.2.3 数组的属性
  • 1.2.4 数组的操作
  • 1.2.5 结构体和元胞数组
  • 1.3 程序设计
  • 1.3.1 条件语句
  • 1.3.2 循环语句
  • 1.3.3 函数
  • 1.3.4 画图
  • 1.4 小结
  • 第2章 目标定位跟踪系统概述
  • 2.1 观测系统
  • 2.1.1 基本概念
  • 2.1.2 坐标系
  • 2.1.3 典型的观测站
  • 2.2 定位
  • 2.2.1 模糊定位
  • 2.2.2 精确定位
  • 2.2.3 典型的定位系统
  • 2.3 目标跟踪
  • 2.3.1 多观测站系统架构
  • 2.3.2 跟踪过程描述
  • 2.3.3 跟踪轨迹
  • 2.4 跟踪的数学模型
  • 2.4.1 匀速直线运动
  • 2.4.2 匀加速运动
  • 2.5 小结
  • 第3章 目标定位算法
  • 3.1 非测距的定位算法
  • 3.1.1 质心定位算法
  • 3.1.2 加权质心定位算法
  • 3.1.3 网格定位算法
  • 3.2 基于测距的定位算法
  • 3.2.1 最小二乘原理
  • 3.2.2 最小二乘定位算法
  • 3.2.3 基于RSSI测距的定位算法
  • 3.2.4 基于TOA/TDOA的目标定位算法
  • 3.3 基于角度测量的定位算法
  • 3.3.1 双站角度定位
  • 3.3.2 三角测量法定位
  • 3.4 移动目标定位算法
  • 3.4.1 移动目标计算机仿真建模
  • 3.4.2 基于距离观测的运动目标定位
  • 3.4.3 纯方位角的运动目标定位
  • 3.5 小结
  • 第4章 线性Kalman滤波
  • 4.1 Kalman滤波原理
  • 4.1.1 射影定理
  • 4.1.2 Kalman滤波器
  • 4.1.3 Kalman滤波的参数处理
  • 4.2 Kalman滤波用于一维观测信号去噪
  • 4.2.1 信号测量滤波原理
  • 4.2.2 一维Kalman滤波的应用仿真
  • 4.3 Kalman滤波在自由落体运动目标跟踪中的应用
  • 4.3.1 状态方程的建立
  • 4.3.2 自由落体跟踪仿真
  • 4.4 Kalman滤波在船舶GPS导航定位系统中的应用
  • 4.4.1 GPS导航系统原理介绍
  • 4.4.2 导航定位系统仿真
  • 4.5 Kalman滤波在视频图像目标跟踪中的应用
  • 4.5.1 视频捕获和录制
  • 4.5.2 视频导入和显示
  • 4.5.3 对视频帧的操作
  • 4.5.4 Kalman滤波对自由下落的皮球跟踪应用
  • 4.6 小结
  • 第5章 非线性Kalman滤波
  • 5.1 扩展Kalman滤波
  • 5.1.1 EKF的基本思想
  • 5.1.2 非线性系统的线性化
  • 5.1.3 EKF的滤波原理
  • 5.2 EKF的应用及仿真
  • 5.2.1 EKF应用于一维非线性系统
  • 5.2.2 基于距离观测的目标跟踪EKF状态估计
  • 5.2.3 纯方位角目标跟踪EKF状态估计
  • 5.2.4 EKF在纯方位寻的导弹制导中的应用
  • 5.3 无迹Kalman滤波
  • 5.3.1 UKF的基本思想
  • 5.3.2 无迹变换
  • 5.3.3 UKF的滤波过程
  • 5.4 UKF的应用及仿真
  • 5.4.1 UKF在单站观测站目标跟踪中的应用
  • 5.4.2 UKF在六维匀加速直线运动目标跟踪系统中的应用
  • 5.5 小结
  • 第6章 粒子滤波
  • 6.1 粒子滤波简介
  • 6.1.1 粒子滤波的发展历史
  • 6.1.2 粒子滤波的特点
  • 6.1.3 粒子滤波的应用领域
  • 6.2 蒙特卡洛原理
  • 6.2.1 蒙特卡洛的基本思想
  • 6.2.2 蒙特卡洛的理论基础
  • 6.2.3 蒙特卡洛的应用实例
  • 6.3 粒子滤波原理
  • 6.3.1 蒙特卡洛采样原理
  • 6.3.2 贝叶斯重要性采样
  • 6.3.3 序列重要性采样滤波器
  • 6.3.4 Bootstrap/SIR滤波器
  • 6.3.5 权值计算方法
  • 6.4 粒子滤波经典采样算法
  • 6.4.1 随机重采样
  • 6.4.2 多项式重采样
  • 6.4.3 系统重采样
  • 6.4.4 残差重采样
  • 6.5 粒子滤波的应用
  • 6.5.1 粒子滤波应用于一维非线性系统
  • 6.5.2 粒子滤波应用于高斯模型目标跟踪系统
  • 6.5.3 粒子滤波应用于非高斯模型目标跟踪系统
  • 6.6 小结
  • 第7章 多目标跟踪算法
  • 7.1 多目标跟踪系统建模
  • 7.1.1 单站多目标跟踪系统建模
  • 7.1.2 单站多目标跟踪系统仿真
  • 7.1.3 多站多目标跟踪系统建模
  • 7.1.4 多站多目标跟踪系统仿真
  • 7.2 多目标跟踪分类算法
  • 7.2.1 多目标数据融合概述
  • 7.2.2 近邻法分类算法及程序
  • 7.2.3 近邻法用于目标跟踪中的航迹关联及算法程序
  • 7.2.4 k-近邻法分类算法
  • 7.3 多目标跟踪算法
  • 7.3.1 基于Kalman滤波的多目标跟踪算法
  • 7.3.2 基于粒子滤波的多目标状态估计
  • 7.4 小结
  • 第8章 Simulink仿真
  • 8.1 Simulink概述
  • 8.1.1 Simulink启动
  • 8.1.2 Simulink仿真设置
  • 8.1.3 Simulink模块库简介
  • 8.2 S函数
  • 8.2.1 S函数原理
  • 8.2.2 S函数的控制流程
  • 8.3 目标跟踪的Simulink仿真
  • 8.3.1 状态方程和观测方程的Simulink建模
  • 8.3.2 基于S函数的Kalman滤波器设计及其在跟踪中的应用
  • 8.3.3 基于S函数的粒子滤波器设计及其在跟踪中的应用
  • 8.4 小结
  • 反侵权盗版声明
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出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。