【内容简介】
本书主要介绍数字信号处理中的卡尔曼（Kalman）滤波算法及其在相关领域应用中的相关内容。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中的应用和算法仿真。第5章介绍无迹Kalman滤波，同时给出在应用领域中的算法仿真实例。第6章介绍交互多模型Kalman滤波算法。第7章介绍在Simulink环境下，如何通过模块库和S函数构建Kalman滤波器，并给出系统在线性和非线性两种情况下的滤波器设计方法。
【目录】
第1章 绪论1
1.1 滤波的含义1
1.2 Kalman滤波的背景2
1.3 估计的相关方法3
1.3.1 最小二乘法3
1.3.2 极大似然估计5
1.3.3 维纳滤波6
1.3.4 Kalman滤波7
1.3.5 Kalman滤波衍生算法9
1.3.6 粒子滤波10
1.4 Kalman滤波的应用领域11
参考文献12
第2章 MATLAB编程基础14
2.1 MATLAB简介14
2.1.1 MATLAB发展历史14
2.1.2 MATLAB使用简介16
2.1.3 M文件编辑器的使用19
2.2 数据类型和数组21
2.2.1 数据类型概述21
2.2.2 数组的创建22
2.2.3 数组的属性24
2.2.4 数组的操作25
2.2.5 结构体和元胞数组28
2.3 程序设计30
2.3.1 条件语句30
2.3.2 循环语句32
2.3.3 函数34
2.4 数据可视化36
2.4.1 坐标轴设置36
2.4.2 线绘制38
2.4.3 直方图和饼图41
2.4.4 动画功能45
参考文献48
第3章 线性Kalman滤波50
3.1 Kalman滤波原理50
3.1.1 射影定理50
3.1.2 Kalman滤波器52
3.1.3 Kalman滤波的参数处理57
3.2 Kalman滤波在温度测量中的应用59
3.2.1 原理介绍59
3.2.2 MATLAB仿真程序61
3.3 Kalman滤波在自由落体运动目标跟踪中的应用63
3.3.1 状态方程的建立63
3.3.2 MATLAB仿真程序67
3.4 Kalman滤波在船舶GPS导航定位系统中的应用69
3.4.1 原理介绍69
3.4.2 MATLAB仿真程序72
3.5 Kalman滤波在石油地震勘探中的应用74
3.5.1 石油地震勘探白噪声反卷积滤波原理74
3.5.2 石油地震勘探白噪声反卷积滤波仿真实现76
3.5.3 MATLAB仿真程序77
3.6 Kalman滤波在视频图像目标跟踪中的应用80
3.6.1 视频图像处理的基本方法80
3.6.2 Kalman滤波对自由下落的皮球跟踪应用90
3.6.3 目标检测MATLAB程序92
3.6.4 Kalman滤波视频跟踪MATLAB程序94
3.7 奶牛尾部图像目标跟踪98
3.7.1 目标运动建模98
3.7.2 奶牛运动跟踪算法100
3.7.3 奶牛尾部跟踪算法程序103
参考文献106
第4章 扩展Kalman滤波108
4.1 扩展Kalman滤波原理108
4.1.1 局部线性化108
4.1.2 线性Kalman滤波110
4.2 简单非线性系统的扩展Kalman滤波器设计111
4.2.1 原理介绍111
4.2.2 标量非线性系统扩展Kalman滤波的MATLAB程序114
4.3 扩展Kalman滤波在目标跟踪中的应用115
4.3.1 目标跟踪数学建模115
4.3.2 基于观测距离的扩展Kalman滤波目标跟踪算法116
4.3.3 基于距离的目标跟踪算法MATLAB程序118
4.3.4 基于扩展Kalman滤波的纯方位目标跟踪算法120
4.3.5 纯方位目标跟踪算法MATLAB程序122
4.4 扩展Kalman滤波在纯方位寻的导弹制导中的应用124
4.4.1 三维寻的制导系统124
4.4.2 扩展Kalman滤波在寻的制导问题中的算法分析126
4.4.3 仿真结果128
4.4.4 寻的制导MATLAB程序129
4.5 扩展Kalman滤波在电池寿命估计中的应用133
4.5.1 电池寿命预测模型133
4.5.2 数据加载136
4.5.3 扩展Kalman程序及计算结果138
参考文献142
第5章 无迹Kalman滤波144
5.1 无迹Kalman滤波原理144
5.1.1 无迹变换144
5.1.2 无迹Kalman滤波算法实现146
5.2 无迹Kalman滤波在单观测站目标跟踪中的应用147
5.2.1 原理介绍147
5.2.2 仿真程序149
5.3 无迹Kalman滤波在匀加速度直线运动目标跟踪中的应用152
5.3.1 原理介绍152
5.3.2 仿真程序154
5.4 无迹Kalman滤波与扩展Kalman滤波算法的应用比较157
5.5 无迹Kalman滤波算法在电池寿命估计中的应用162
参考文献166
第6章 交互多模型Kalman滤波168
6.1 交互多模型Kalman滤波原理168
6.2 交互多模型Kalman滤波在目标跟踪中的应用171
6.2.1 问题描述171
6.2.2 交互多模型滤波器设计172
6.2.3 仿真分析173
6.2.4 交互多模型Kalman滤波算法MATLAB仿真程序175
参考文献180
第7章 Kalman滤波的Simulink仿真182
7.1 Simulink概述182
7.1.1 Simulink启动182
7.1.2 Simulink仿真设置184
7.1.3 Simulink模块库简介188
7.2 S函数193
7.2.1 S函数原理193
7.2.2 S函数的控制流程197
7.3 线性Kalman的Simulink仿真198
7.3.1 一维数据的Kalman滤波处理198
7.3.2 状态方程和观测方程的Simulink建模204
7.3.3 基于S函数的Kalman滤波器设计209
7.4 非线性Kalman滤波217
7.4.1 基于Simulink的扩展Kalman滤波器设计217
7.4.2 基于Simulink的无迹Kalman滤波器设计223
参考文献228
【作者简介】
黄小平，男，江西上饶人，安徽大学互联网学院教师，农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心主要成员，研究方向为数字信号处理、人工智能、物联网和机器视觉及其应用。主持和参与国家科技部重点研发计划、安徽省科技厅和教育厅自然科学、校企合作横向课题等多项研究项目，发表SCI/EI论文10余篇，出版专著3部，获发明专利3项。王岩，女，辽宁阜新人，航空大学自动化科学与电气工程学院副教授，硕士生导师。近年来在机器视觉、图像处理、网络控制系统等领域进行了深入的研究，作为负责人主持和参加国家自然科学、973项目子课题、863项目、横向课题等多项研究项目。以第一作者撰写学术著作1部，参编3部。以第一作者在国内外学术期刊及国际会议发表论文40余篇，其中国际杂志15篇，被SCI收录15篇，EI收录30余篇。
