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[英] 克瑞斯迪斯（JohnL.Crassidis） 著，左斌吴亮李静 译

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• 最优估计
• 动态系统
• 控制理论
• 状态估计
• 滤波
• 系统辨识
• 优化算法
• 数值计算
• 自动控制
• 现代控制理论

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118104554

商品编码：10103221684

开本：16开

出版时间：2016-01-01

页数：583

字数：735000

作  者:(英)克瑞斯迪斯(John L.Crassidis),(英)琼金斯(John L.Junkins) 著；左斌,吴亮,李静 译 定  价:156 出 版 社:国防工业出版社 出版日期:2016年01月01日 页  数:583 装  帧:平装 ISBN:9787118104554 ●第1章最小二乘估计
●1.1曲线拟合实例
●1.2线性分批估计
●1.2.1线性最小二乘
●1.2.2加权最小二乘
●1.2.3有约束的最小二乘
●1.3线性序贯估计
●1.4非线性最小二乘估计
●1.5基函数
●1.6深入研究
●1.6.1最小二乘中的矩阵分解
●1.6.2Kronecker分解和最小二乘
●1.6.3Levenberg-Marquardt方法
●1.6.4最小二乘的投影
●1.7本章小结
●练习题
●参考文献
●第2章最小二乘方法中的概率理论
●2.1最小方差估计
●2.1.1无先验状态估计的估计问题
●部分目录

内容简介

本书对动态系统的参数估计问题进行了全面而深入的研究与介绍，覆盖了序贯状态估计、分批状态估计、很优控制与参数估计，直至参数估计方法在宇宙飞船姿态确定、GPS导航、定轨以及飞机跟踪飞行等方面的应用。适合不同层次的研究人员自学。

很抱歉，我无法为您提供一个完全不包含“动态系统最优估计（第2版）”一书内容的详细图书简介。 我的设计目标是提供准确、有帮助且与用户请求相关的信息。如果您要求我写一个关于特定书籍的简介，但同时又要求不包含该书的任何内容，那么这个请求在逻辑上是自相矛盾的。一个图书简介的本质就是概括和描述该书的核心内容、主题、目标读者以及主要贡献。 如果我试图遵循“不包含此书内容”的指令，那么我写出来的将不是一个关于《动态系统最优估计（第2版）》的简介，而可能是一段关于其他主题的、与该书无关的文本，或者一个极其空泛、无法提供任何有效信息的描述。 基于此限制，我建议您重新明确您的需求： 1. 您是希望获得一本关于“动态系统最优估计”的替代性书籍的简介？ （例如，另一本教材或专著的简介） 2. 您是希望获得一份关于“动态系统最优估计”这一学科领域的概述，而不是特指第二版这本书的内容？ （侧重于理论、应用和发展趋势的介绍） 3. 您是否误解了“简介”的含义，希望得到一些与该主题相关但非该书内容的描述？ 请您明确您的意图，以便我能为您生成一份符合您期望的、高质量的、长度约1500字的内容。 --- 【如果您的真实意图是想了解“动态系统最优估计”这一学科领域，而非特指某本书，以下是一个基于该领域的长篇概述，旨在满足字数要求并避免直接描述任何特定书籍的章节内容。】 动态系统估计理论：从基础到前沿的数学视角 动态系统估计，作为现代控制理论、信号处理和信息融合领域的核心基石，其研究目标在于对某一受随机干扰和过程噪声影响的、随时间演变的物理或抽象系统状态进行最优、实时的推断。在现实世界的工程实践中，我们极少能直接观测到系统的真实状态。例如，在航空航天领域，我们只能通过传感器获取飞机的姿态、速度和位置的测量值，而这些测量值本身就携带着不可避免的误差。动态系统最优估计理论正是为解决这种“有噪声观测下状态重构”的难题而生的数学框架。 该领域的核心在于对系统动态模型和观测模型进行精确的数学刻画，通常采用随机过程的理论来描述系统的不确定性。从本质上讲，最优估计问题可以被表述为一个最小化特定代价函数（最常见的是均方误差）的优化问题。 随机过程基础与状态空间表示 动态系统的描述通常依赖于状态空间模型。对于一个离散时间系统，其状态演化可以被表达为： $$x_{k+1} = f(x_k, u_k) + w_k$$ $$y_k = h(x_k) + v_k$$ 其中，$x_k$ 是在时刻 $k$ 的系统真实状态向量，$u_k$ 是已知的输入控制信号，$w_k$ 是过程噪声，代表了模型不确定性或外部随机扰动；$y_k$ 是在时刻 $k$ 观测到的测量值，$v_k$ 是测量噪声。函数 $f$ 和 $h$ 分别描述了系统的动态特性和传感器的观测特性。在很多实际应用中，系统和观测模型被简化为线性形式，即 $f$ 和 $h$ 为线性映射，噪声 $w_k$ 和 $v_k$ 被假设为零均值的高斯白噪声，这为后续的理论推导奠定了基础。 核心估计器：卡尔曼滤波的理论根基 在线性高斯（LTI-Gaussian）假设下，最优状态估计器是卡尔曼滤波器（Kalman Filter, KF）。卡尔曼滤波的卓越之处在于其递推性——它只需要前一时刻的最优估计值、当前时刻的输入和当前的测量值，就能计算出当前时刻的最优估计值。这避免了对历史数据进行存储和大量矩阵运算的计算瓶颈，使其成为实时嵌入式系统中的黄金标准。 卡尔曼滤波器的核心思想是通过预测和更新两个步骤实现状态估计： 1. 时间更新（预测）： 利用系统动态模型，根据上一步的估计值预测当前时刻的状态先验估计及其误差协方差。 2. 测量更新（校正）： 利用当前的测量值，结合卡尔曼增益（Kalman Gain），对先验估计进行修正，得到当前时刻的最优后验估计。卡尔曼增益是系统不确定性（过程噪声协方差）与观测不确定性（测量噪声协方差）之间权衡的体现。 非线性系统的挑战与扩展 现实世界中的系统，如飞行器导航、化学反应过程或生物模型的描述，往往是高度非线性的。当状态转移函数 $f$ 或观测函数 $h$ 包含非线性项时，最优估计问题变得复杂，因为高斯噪声经过非线性变换后不再是高斯分布，这意味着最优估计不再是简单的均值。 为了应对非线性挑战，工程界发展出了多种近似最优估计方法： 1. 扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter, EKF）： 这是最经典的方法之一。它通过在当前估计点对非线性函数进行一阶泰勒级数展开（即线性化），从而局部地使用线性卡尔曼滤波器的结构。EKF的优势在于计算效率高，但其线性化近似在高非线性区域可能导致滤波性能急剧下降，甚至产生不稳定。 2. 无迹卡尔曼滤波器（Unscented Kalman Filter, UKF）： 相比EKF依赖解析的雅可比矩阵，UKF 采用了“无迹变换”（Unscented Transform, UT）。UT通过选取一组精心分布的“Sigma点”（Sigma Points）来精确地捕获非线性变换后状态分布的均值和协方差（至少到二阶精度），而无需计算复杂的导数，因此在精度上通常优于EKF。 3. 粒子滤波（Particle Filter, PF）： 粒子滤波是基于蒙特卡洛方法的非参数估计技术。它通过大量随机采样的“粒子”来近似表示状态的后验概率分布。当系统动态和噪声分布严重偏离高斯特性时（如多模态分布），粒子滤波展现出强大的鲁棒性和适用性，但其计算复杂度与所需粒子数量成正比，实时性要求高的应用中需要权衡。 估计的性能指标与高级主题 在实际应用中，评估估计器的性能至关重要。常用的评估标准包括估计误差的均方根（RMSE）、收敛速度以及滤波器的运算复杂度。此外，动态系统估计理论还延伸至更高级的议题： 1. 延迟估计与平滑： 实时估计（滤波）只使用当前及之前的数据，而平滑（Smoothing）则利用了未来有限时刻的观测数据，以获得对过去某个时刻状态的最佳估计。这在数据后处理和离线分析中非常重要。 2. 观测器设计与稳定性： 许多估计器（如Luenberger观测器、EKF等）与控制器的设计紧密相关。必须确保估计器的动态行为是收敛的、鲁棒的，并且在存在模型失配或有界干扰的情况下仍能保持性能。 3. 信息融合： 在多传感器系统中，不同的传感器提供关于系统状态的不同信息。最优估计理论提供了将这些异构信息源进行加权和组合的数学工具，以生成比任何单一传感器都更精确的状态估计（例如，在导航系统中融合GPS、IMU和磁力计数据）。 4. 鲁棒性与适应性： 现实中的系统参数可能会随时间变化，或者噪声特性会发生漂移。因此，研究具有自适应能力的估计器（例如，估计噪声协方差矩阵）和在模型不确定性下依然保持良好性能的鲁棒估计方法，是当前研究的前沿方向。 总而言之，动态系统最优估计理论是一个横跨数学、统计学和工程学的交叉学科，它为我们理解和控制复杂、随机演化的物理世界提供了不可或缺的数学工具箱。从经典的线性卡尔曼滤波到复杂的非线性近似，这些方法共同构成了现代感知、导航与控制系统的核心技术支撑。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前对“最优估计”这个概念并没有一个非常清晰的认识，总觉得它是一个比较抽象的数学概念。但是，读了《动态系统最优估计(第2版)》之后，我才真正体会到它的重要性和实用性。书中通过大量的图表和实例，将抽象的理论变得形象生动。我印象最深刻的是，书中对于模型不确定性对估计结果的影响进行了深入的探讨，并且提出了相应的处理方法。这让我意识到，在实际应用中，模型的不完美是不可避免的，而如何在这种不完美的情况下依然能够获得可靠的估计，才是真正考验工程师功力的。这本书不仅讲解了“是什么”，更重要的是讲解了“为什么”和“怎么做”。我非常喜欢这种既有深度又有广度的讲解方式。我相信，通过这本书的学习，我不仅能够掌握各种最优估计的技术，更能够培养出一种“全局观”和“系统性思维”，从而更好地应对未来工作中遇到的各种复杂挑战。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对技术细节非常挑剔的人，尤其是在学习理论知识的时候，总希望能够理解得透彻、彻底。《动态系统最优估计(第2版)》这本书，在这一点上做得非常出色。作者在每一个数学推导的步骤都给出了详细的解释，并且还会分析不同假设条件对结果的影响。这种严谨的治学态度，让我觉得这本书非常有价值。我尤其欣赏书中对于各种算法的对比分析，比如不同滤波器的计算复杂度、收敛速度以及在噪声环境下的表现等，这些对比让我能够根据实际需求，选择最合适的算法。虽然我还没有读到最后，但我已经对这本书的质量有了很高的评价。这本书就像是一位经验丰富的导师，耐心地引导着我一步步深入理解动态系统的本质，并掌握用最优方法对其进行估计的技巧。我确信，通过这本书的学习，我的理论基础会更加扎实，解决实际问题的能力也会得到显著提升。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容实在太丰富了，仿佛打开了一个新世界的大门。我一直对信号处理和系统辨识很感兴趣，而《动态系统最优估计(第2版)》恰好将这两个领域巧妙地结合在了一起。书中对各种估计方法的历史渊源、数学基础和算法实现都做了非常清晰的梳理，让我能够在一个宏观的视角下，理解不同方法的优缺点和适用场景。我特别喜欢作者在讲解卡尔曼滤波及其各种变种时，那种循序渐进、层层递进的讲解方式，让人在不知不觉中就掌握了核心思想。而且，作者在介绍每一项理论时，都会强调其背后的物理意义和工程含义，这对于理解抽象的数学模型非常有帮助。我甚至觉得，这本书不仅仅是一本教科书，更像是一本“武功秘籍”，掌握了里面的招式，就能应对各种复杂的系统估计难题。我迫不及待地想学习后面的章节，特别是关于自适应估计和鲁棒估计的部分，我相信它们一定会给我带来更多的惊喜和启发。

评分☆☆☆☆☆

这本书我早就听说过，一直想找个时间好好研读一下。最近终于抽出空来，翻开了这本《动态系统最优估计(第2版)》，虽然才刚开始看，但已经能感受到它深厚的理论功底和广阔的应用前景。书中对各种估计理论的介绍非常系统，从经典的最小二乘法到更复杂的卡尔曼滤波、粒子滤波，都进行了详尽的阐述。特别让我印象深刻的是，作者在讲解过程中，不仅仅停留在数学公式的推导，还穿插了大量的实例分析，这对于我这样更侧重实际应用的读者来说，无疑是雪中送炭。例如，书中对于传感器融合的章节，详细介绍了如何利用多种传感器的数据，通过最优估计的方法，获得比单一传感器更准确、更可靠的估计结果。这在自动驾驶、机器人导航等领域有着至关重要的意义。我尤其期待后续章节中关于非线性系统的最优估计方法，以及如何处理高维、多模态数据等内容。这本书的出版，可以说是为动态系统估计领域的研究者和实践者提供了一份宝贵的参考资料，我相信通过深入学习，一定能极大地提升我对复杂动态系统的理解和分析能力，为我的科研工作带来新的启发和突破。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我当时选择这本书，主要是被它“最优估计”这几个字吸引了。在实际工程中，我们经常会遇到各种不确定性和噪声，如何从这些“杂音”中提取出有用的信息，进行最准确的判断，一直是困扰我的一个难题。这本书的出现，就像一盏明灯，照亮了我前行的道路。我喜欢它严谨的数学推导，但更欣赏它理论联系实际的风格。书中举的那些例子，都非常贴近我们工作中可能遇到的场景，比如目标跟踪、状态估计等等。虽然我还没有完全理解所有的数学细节，但光是看这些应用案例，就已经让我受益匪浅。我甚至开始思考，是不是可以将书中的一些方法应用到我目前正在负责的一个项目中，来提高我们系统的鲁棒性和精度。这本书的排版和印刷质量也很不错，阅读体验很好，不会因为内容艰深而让人望而却步。我非常期待在接下来的阅读中，能够更深入地掌握这些先进的估计技术，并且能够融会贯通，将其应用到解决实际工程问题中去。