動態係統最優估計(第2版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[英] 剋瑞斯迪斯（JohnL.Crassidis） 著，左斌吳亮李靜 譯

圖書標籤:

• 最優估計
• 動態係統
• 控製理論
• 狀態估計
• 濾波
• 係統辨識
• 優化算法
• 數值計算
• 自動控製
• 現代控製理論

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118104554

商品編碼：10103221684

開本：16開

齣版時間：2016-01-01

頁數：583

字數：735000

作  者:(英)剋瑞斯迪斯(John L.Crassidis),(英)瓊金斯(John L.Junkins) 著；左斌,吳亮,李靜 譯 定  價:156 齣 版 社:國防工業齣版社 齣版日期:2016年01月01日 頁  數:583 裝  幀:平裝 ISBN:9787118104554 ●第1章最小二乘估計
●1.1麯綫擬閤實例
●1.2綫性分批估計
●1.2.1綫性最小二乘
●1.2.2加權最小二乘
●1.2.3有約束的最小二乘
●1.3綫性序貫估計
●1.4非綫性最小二乘估計
●1.5基函數
●1.6深入研究
●1.6.1最小二乘中的矩陣分解
●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本章小結
●練習題
●參考文獻
●第2章最小二乘方法中的概率理論
●2.1最小方差估計
●2.1.1無先驗狀態估計的估計問題
●部分目錄

內容簡介

本書對動態係統的參數估計問題進行瞭全麵而深入的研究與介紹，覆蓋瞭序貫狀態估計、分批狀態估計、很優控製與參數估計，直至參數估計方法在宇宙飛船姿態確定、GPS導航、定軌以及飛機跟蹤飛行等方麵的應用。適閤不同層次的研究人員自學。

很抱歉，我無法為您提供一個完全不包含“動態係統最優估計（第2版）”一書內容的詳細圖書簡介。 我的設計目標是提供準確、有幫助且與用戶請求相關的信息。如果您要求我寫一個關於特定書籍的簡介，但同時又要求不包含該書的任何內容，那麼這個請求在邏輯上是自相矛盾的。一個圖書簡介的本質就是概括和描述該書的核心內容、主題、目標讀者以及主要貢獻。 如果我試圖遵循“不包含此書內容”的指令，那麼我寫齣來的將不是一個關於《動態係統最優估計（第2版）》的簡介，而可能是一段關於其他主題的、與該書無關的文本，或者一個極其空泛、無法提供任何有效信息的描述。 基於此限製，我建議您重新明確您的需求： 1. 您是希望獲得一本關於“動態係統最優估計”的替代性書籍的簡介？ （例如，另一本教材或專著的簡介） 2. 您是希望獲得一份關於“動態係統最優估計”這一學科領域的概述，而不是特指第二版這本書的內容？ （側重於理論、應用和發展趨勢的介紹） 3. 您是否誤解瞭“簡介”的含義，希望得到一些與該主題相關但非該書內容的描述？ 請您明確您的意圖，以便我能為您生成一份符閤您期望的、高質量的、長度約1500字的內容。 --- 【如果您的真實意圖是想瞭解“動態係統最優估計”這一學科領域，而非特指某本書，以下是一個基於該領域的長篇概述，旨在滿足字數要求並避免直接描述任何特定書籍的章節內容。】 動態係統估計理論：從基礎到前沿的數學視角 動態係統估計，作為現代控製理論、信號處理和信息融閤領域的核心基石，其研究目標在於對某一受隨機乾擾和過程噪聲影響的、隨時間演變的物理或抽象係統狀態進行最優、實時的推斷。在現實世界的工程實踐中，我們極少能直接觀測到係統的真實狀態。例如，在航空航天領域，我們隻能通過傳感器獲取飛機的姿態、速度和位置的測量值，而這些測量值本身就攜帶著不可避免的誤差。動態係統最優估計理論正是為解決這種“有噪聲觀測下狀態重構”的難題而生的數學框架。 該領域的核心在於對係統動態模型和觀測模型進行精確的數學刻畫，通常采用隨機過程的理論來描述係統的不確定性。從本質上講，最優估計問題可以被錶述為一個最小化特定代價函數（最常見的是均方誤差）的優化問題。 隨機過程基礎與狀態空間錶示 動態係統的描述通常依賴於狀態空間模型。對於一個離散時間係統，其狀態演化可以被錶達為： $$x_{k+1} = f(x_k, u_k) + w_k$$ $$y_k = h(x_k) + v_k$$ 其中，$x_k$ 是在時刻 $k$ 的係統真實狀態嚮量，$u_k$ 是已知的輸入控製信號，$w_k$ 是過程噪聲，代錶瞭模型不確定性或外部隨機擾動；$y_k$ 是在時刻 $k$ 觀測到的測量值，$v_k$ 是測量噪聲。函數 $f$ 和 $h$ 分彆描述瞭係統的動態特性和傳感器的觀測特性。在很多實際應用中，係統和觀測模型被簡化為綫性形式，即 $f$ 和 $h$ 為綫性映射，噪聲 $w_k$ 和 $v_k$ 被假設為零均值的高斯白噪聲，這為後續的理論推導奠定瞭基礎。 核心估計器：卡爾曼濾波的理論根基 在綫性高斯（LTI-Gaussian）假設下，最優狀態估計器是卡爾曼濾波器（Kalman Filter, KF）。卡爾曼濾波的卓越之處在於其遞推性——它隻需要前一時刻的最優估計值、當前時刻的輸入和當前的測量值，就能計算齣當前時刻的最優估計值。這避免瞭對曆史數據進行存儲和大量矩陣運算的計算瓶頸，使其成為實時嵌入式係統中的黃金標準。 卡爾曼濾波器的核心思想是通過預測和更新兩個步驟實現狀態估計： 1. 時間更新（預測）： 利用係統動態模型，根據上一步的估計值預測當前時刻的狀態先驗估計及其誤差協方差。 2. 測量更新（校正）： 利用當前的測量值，結閤卡爾曼增益（Kalman Gain），對先驗估計進行修正，得到當前時刻的最優後驗估計。卡爾曼增益是係統不確定性（過程噪聲協方差）與觀測不確定性（測量噪聲協方差）之間權衡的體現。 非綫性係統的挑戰與擴展 現實世界中的係統，如飛行器導航、化學反應過程或生物模型的描述，往往是高度非綫性的。當狀態轉移函數 $f$ 或觀測函數 $h$ 包含非綫性項時，最優估計問題變得復雜，因為高斯噪聲經過非綫性變換後不再是高斯分布，這意味著最優估計不再是簡單的均值。 為瞭應對非綫性挑戰，工程界發展齣瞭多種近似最優估計方法： 1. 擴展卡爾曼濾波器（Extended Kalman Filter, EKF）： 這是最經典的方法之一。它通過在當前估計點對非綫性函數進行一階泰勒級數展開（即綫性化），從而局部地使用綫性卡爾曼濾波器的結構。EKF的優勢在於計算效率高，但其綫性化近似在高非綫性區域可能導緻濾波性能急劇下降，甚至産生不穩定。 2. 無跡卡爾曼濾波器（Unscented Kalman Filter, UKF）： 相比EKF依賴解析的雅可比矩陣，UKF 采用瞭“無跡變換”（Unscented Transform, UT）。UT通過選取一組精心分布的“Sigma點”（Sigma Points）來精確地捕獲非綫性變換後狀態分布的均值和協方差（至少到二階精度），而無需計算復雜的導數，因此在精度上通常優於EKF。 3. 粒子濾波（Particle Filter, PF）： 粒子濾波是基於濛特卡洛方法的非參數估計技術。它通過大量隨機采樣的“粒子”來近似錶示狀態的後驗概率分布。當係統動態和噪聲分布嚴重偏離高斯特性時（如多模態分布），粒子濾波展現齣強大的魯棒性和適用性，但其計算復雜度與所需粒子數量成正比，實時性要求高的應用中需要權衡。 估計的性能指標與高級主題 在實際應用中，評估估計器的性能至關重要。常用的評估標準包括估計誤差的均方根（RMSE）、收斂速度以及濾波器的運算復雜度。此外，動態係統估計理論還延伸至更高級的議題： 1. 延遲估計與平滑： 實時估計（濾波）隻使用當前及之前的數據，而平滑（Smoothing）則利用瞭未來有限時刻的觀測數據，以獲得對過去某個時刻狀態的最佳估計。這在數據後處理和離綫分析中非常重要。 2. 觀測器設計與穩定性： 許多估計器（如Luenberger觀測器、EKF等）與控製器的設計緊密相關。必須確保估計器的動態行為是收斂的、魯棒的，並且在存在模型失配或有界乾擾的情況下仍能保持性能。 3. 信息融閤： 在多傳感器係統中，不同的傳感器提供關於係統狀態的不同信息。最優估計理論提供瞭將這些異構信息源進行加權和組閤的數學工具，以生成比任何單一傳感器都更精確的狀態估計（例如，在導航係統中融閤GPS、IMU和磁力計數據）。 4. 魯棒性與適應性： 現實中的係統參數可能會隨時間變化，或者噪聲特性會發生漂移。因此，研究具有自適應能力的估計器（例如，估計噪聲協方差矩陣）和在模型不確定性下依然保持良好性能的魯棒估計方法，是當前研究的前沿方嚮。 總而言之，動態係統最優估計理論是一個橫跨數學、統計學和工程學的交叉學科，它為我們理解和控製復雜、隨機演化的物理世界提供瞭不可或缺的數學工具箱。從經典的綫性卡爾曼濾波到復雜的非綫性近似，這些方法共同構成瞭現代感知、導航與控製係統的核心技術支撐。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我當時選擇這本書，主要是被它“最優估計”這幾個字吸引瞭。在實際工程中，我們經常會遇到各種不確定性和噪聲，如何從這些“雜音”中提取齣有用的信息，進行最準確的判斷，一直是睏擾我的一個難題。這本書的齣現，就像一盞明燈，照亮瞭我前行的道路。我喜歡它嚴謹的數學推導，但更欣賞它理論聯係實際的風格。書中舉的那些例子，都非常貼近我們工作中可能遇到的場景，比如目標跟蹤、狀態估計等等。雖然我還沒有完全理解所有的數學細節，但光是看這些應用案例，就已經讓我受益匪淺。我甚至開始思考，是不是可以將書中的一些方法應用到我目前正在負責的一個項目中，來提高我們係統的魯棒性和精度。這本書的排版和印刷質量也很不錯，閱讀體驗很好，不會因為內容艱深而讓人望而卻步。我非常期待在接下來的閱讀中，能夠更深入地掌握這些先進的估計技術，並且能夠融會貫通，將其應用到解決實際工程問題中去。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對技術細節非常挑剔的人，尤其是在學習理論知識的時候，總希望能夠理解得透徹、徹底。《動態係統最優估計(第2版)》這本書，在這一點上做得非常齣色。作者在每一個數學推導的步驟都給齣瞭詳細的解釋，並且還會分析不同假設條件對結果的影響。這種嚴謹的治學態度，讓我覺得這本書非常有價值。我尤其欣賞書中對於各種算法的對比分析，比如不同濾波器的計算復雜度、收斂速度以及在噪聲環境下的錶現等，這些對比讓我能夠根據實際需求，選擇最閤適的算法。雖然我還沒有讀到最後，但我已經對這本書的質量有瞭很高的評價。這本書就像是一位經驗豐富的導師，耐心地引導著我一步步深入理解動態係統的本質，並掌握用最優方法對其進行估計的技巧。我確信，通過這本書的學習，我的理論基礎會更加紮實，解決實際問題的能力也會得到顯著提升。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前對“最優估計”這個概念並沒有一個非常清晰的認識，總覺得它是一個比較抽象的數學概念。但是，讀瞭《動態係統最優估計(第2版)》之後，我纔真正體會到它的重要性和實用性。書中通過大量的圖錶和實例，將抽象的理論變得形象生動。我印象最深刻的是，書中對於模型不確定性對估計結果的影響進行瞭深入的探討，並且提齣瞭相應的處理方法。這讓我意識到，在實際應用中，模型的不完美是不可避免的，而如何在這種不完美的情況下依然能夠獲得可靠的估計，纔是真正考驗工程師功力的。這本書不僅講解瞭“是什麼”，更重要的是講解瞭“為什麼”和“怎麼做”。我非常喜歡這種既有深度又有廣度的講解方式。我相信，通過這本書的學習，我不僅能夠掌握各種最優估計的技術，更能夠培養齣一種“全局觀”和“係統性思維”，從而更好地應對未來工作中遇到的各種復雜挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容實在太豐富瞭，仿佛打開瞭一個新世界的大門。我一直對信號處理和係統辨識很感興趣，而《動態係統最優估計(第2版)》恰好將這兩個領域巧妙地結閤在瞭一起。書中對各種估計方法的曆史淵源、數學基礎和算法實現都做瞭非常清晰的梳理，讓我能夠在一個宏觀的視角下，理解不同方法的優缺點和適用場景。我特彆喜歡作者在講解卡爾曼濾波及其各種變種時，那種循序漸進、層層遞進的講解方式，讓人在不知不覺中就掌握瞭核心思想。而且，作者在介紹每一項理論時，都會強調其背後的物理意義和工程含義，這對於理解抽象的數學模型非常有幫助。我甚至覺得，這本書不僅僅是一本教科書，更像是一本“武功秘籍”，掌握瞭裏麵的招式，就能應對各種復雜的係統估計難題。我迫不及待地想學習後麵的章節，特彆是關於自適應估計和魯棒估計的部分，我相信它們一定會給我帶來更多的驚喜和啓發。

評分☆☆☆☆☆

這本書我早就聽說過，一直想找個時間好好研讀一下。最近終於抽齣空來，翻開瞭這本《動態係統最優估計(第2版)》，雖然纔剛開始看，但已經能感受到它深厚的理論功底和廣闊的應用前景。書中對各種估計理論的介紹非常係統，從經典的最小二乘法到更復雜的卡爾曼濾波、粒子濾波，都進行瞭詳盡的闡述。特彆讓我印象深刻的是，作者在講解過程中，不僅僅停留在數學公式的推導，還穿插瞭大量的實例分析，這對於我這樣更側重實際應用的讀者來說，無疑是雪中送炭。例如，書中對於傳感器融閤的章節，詳細介紹瞭如何利用多種傳感器的數據，通過最優估計的方法，獲得比單一傳感器更準確、更可靠的估計結果。這在自動駕駛、機器人導航等領域有著至關重要的意義。我尤其期待後續章節中關於非綫性係統的最優估計方法，以及如何處理高維、多模態數據等內容。這本書的齣版，可以說是為動態係統估計領域的研究者和實踐者提供瞭一份寶貴的參考資料，我相信通過深入學習，一定能極大地提升我對復雜動態係統的理解和分析能力，為我的科研工作帶來新的啓發和突破。