鲁棒融合卡尔曼虑波理论及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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邓自立，齐文娟，张鹏 著

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• 卡尔曼滤波
• 鲁棒融合
• 信息融合
• 滤波理论
• 自适应滤波
• 雷达信号处理
• 导航定位
• 目标跟踪
• 传感器融合
• 系统辨识

出版社： 哈尔滨工业大学出版社

ISBN：9787560356204

版次：1

商品编码：11859611

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-01-01

用纸：胶版纸

内容简介

　　《鲁棒融合卡尔曼滤波理论及应用》系统地介绍由作者提出的带不确定噪声方差和不确定模型参数的多传感器系统鲁棒信息融合Kalman滤波理论，并给出了在目标跟踪系统中的仿真应用。《鲁棒融合卡尔曼滤波理论及应用》内容包括局部、集中式与分布式融合、状态融合与观测融合、加权融合、协方差交叉融合鲁棒Kalman滤波，方法包括作者提出的极大极小鲁棒Kalman滤波方法、虚拟噪声补偿技术、鲁棒性分析的Lyapunov方程方法、改进的协方差交叉融合鲁棒Kalman滤波方法、鲁棒精度概念和鲁棒精度分析方法及鲁棒Kalman滤波的收敛性分析方法。

目录

第1章 绪论
1.1最优信息融合Kalman滤波
1.2不确定系统鲁棒信息融合Kalman滤波
参考文献
第2章 最优和鲁棒估计方法
2.1WLS估计方法
2.2LUMV估计方法
2.3LMV估计方法——正交投影方法
2.4最优加权状态融合估计方法
2.4.1按矩阵加权最优状态融合估计方法
2.4.2按标量加权最优状态融合估计方法
2.4.3按对角阵加权最优状态融合估计方法
2.5最优加权观测融合估计方法
2.5.1加权观测融合数据压缩准则
2.5.2两种加权观测融合算法
2.5.3平均加权观测融合算法
2.5.4加权观测融合算法的全局最优性
2.6一种极大极小鲁棒估计方法
2.7用虚拟噪声补偿模型误差鲁棒估计方法
2.7.1带不确定模型参数和噪声方差系统鲁棒Kalman滤波方法
2.7.2带乘性噪声和不确定噪声方差系统鲁棒Kalman滤波方法
2.7.3带丢失观测和不确定噪声方差系统鲁棒Kalman滤波方法
2.7.4带丢包和不确定噪声方差系统鲁棒Kalman滤波方法
2.7.5带随机参数阵和不确定噪声方差系统鲁棒Kalman滤波方法
2.8协方差交叉（CI）融合估计方法
2.8.1协方差椭圆及其性质
2.8.2CI融合估计的几何原理
2.8.3CI融合算法推导
2.8.4最优参数w的选择
2.8.5CI融合估值器的鲁棒性
2.8.6改进的CI融合估值器
2.8.7多传感器系统CI融合估计
2.8.8CI融合估值与局部和三种加权融合估值精度比较
参考文献
第3章 最优Kalman滤波
3.1引言
3.2状态空间模型与ARMA模型
3.2.1状态空间模型与Kalman滤波问题
3.2.2ARMA模型与状态空间模型的关系
3.3最优Kalman滤波
3.3.1Kalman滤波器和预报器
3.3.2Kalman平滑器
3.3.3信息滤波器
3.4Kalman滤波的稳定性
3.5稳态Kalman滤波
3.5.1稳态Kalman估值器
3.5.2稳态Kalman滤波的收敛性
3.6白噪声估值器
3.7相关噪声时变系统最优Kalman滤波和白噪声估值器
3.7.1最优Kalman滤波器和预报器
3.7.2超前N步最优Kalman预报器
3.7.3最优Kalman平滑器
3.7.4最优白噪声估值器
3.8相关噪声定常系统稳态Kalman滤波和白噪声估值器
参考文献
第4章 最优融合Kalman滤波
4.1引言
4.2全局最优集中式和去集中式融合Kalman滤波器
4.2.1集中式融合Kalman滤波器
4.2.2全局最优去集中式融合Kalman滤波器
4.2.3带相关噪声集中式融合Kalman滤波器
4.2.4带相关噪声集中式融合稳态Kalman滤波器
4.3全局最优加权观测融合Kalman滤波
4.3.1加权观测融合Kalman滤波算法1
4.3.2加权观测融合Kalman滤波算法2
4.3.3两种加权观测融合算法的全局最优性
4.3.4两种加权观测融合稳态Kalman滤波算法
4.4带相关噪声加权观测融合Kalman滤波
4.4.1输入噪声与观测噪声去相关处理
4.4.2两种加权观测融合Kalman滤波算法
4.4.3两种加权观测融合算法的全局最优性
4.4.4两种加权观测融合稳态Kalman滤波算法
4.5加权观测融合白噪声反卷积估值器
4.5.1加权观测融合时变白噪声反卷积估值器
4.5.2加权观测融合稳态白噪声反卷积估值器
4.6最优加权状态融合Kalman滤波和白噪声反卷积
4.6.1局部最优Kalman滤波器和预报器及互协方差阵Lyapunov方程
4.6.2局部多步Kalman预报器及互协方差阵
4.6.3局部最优Kalman平滑器及互协方差阵
4.6.4三种最优加权状态融合Kalman估值器
4.6.5最优加权融合白噪声反卷积估值器
4.7最优加权状态融合稳态Kalman滤波和白噪声反卷积
4.8带不同局部模型时变系统最优融合Kalman估值器
4.8.1问题提出——一个启发性的目标跟踪系统例子
4.8.2带不同局部模型时变系统局部最优Kalman估值器
4.8.3带不同局部模型时变系统最优融合Kalman估值器
4.9带不同局部模型定常系统最优融合稳态Kalman估值器
4.10带不同局部模型最优融合白噪声反卷积估值器
4.10.1一个启发性例子——带不同局部模型的白噪声反卷积融合估计问题
4.10.2带不同局部模型时变系统最优白噪声反卷积融合器
4.10.3带不同局部模型定常系统稳态最优白噪声反卷积融合器
参考文献
第5章 不确定系统鲁棒融合Kalman滤波
5.1引言
5.2不确定噪声方差系统鲁棒加权融合时变和稳态Kalman滤波器
5.2.1局部鲁棒时变Kalman滤波器
5.2.2鲁棒加权融合时变Kalman滤波器
5.2.3鲁棒精度分析
5.2.4鲁棒局部和融合稳态Kalman滤波器
5.2.5仿真例子
5.3不确定噪声方差系统鲁棒加权融合时变和稳态Kalman预报器
5.3.1局部鲁棒时变Kalman预报器
5.3.2鲁棒加权融合时变Kalman预报器
5.3.3鲁棒精度分析
5.3.4鲁棒局部和融合稳态Kalman预报器
5.3.5鲁棒性检验方法和保守性小的噪声方差上界的选择
5.3.6仿真例子
5.4不确定噪声方差系统鲁棒加权融合时变和稳态Kalman平滑器
5.4.1局部鲁棒时变Kalman平滑器
5.4.2加权融合鲁棒时变Kalman平滑器
5.4.3鲁棒精度分析
5.4.4鲁棒局部和加权融合稳态Kalman平滑器
5.4.5仿真例子
5.5不确定噪声方差系统鲁棒加权融合稳态Kalman滤波器
5.5.1局部鲁棒稳态Kalman滤波器
5.5.2加权融合鲁棒稳态Kalman滤波器
5.5.3鲁棒精度分析
5.5.4仿真例子
5.6不确定噪声方差系统鲁棒加权融合稳态Kalman平滑器
5.6.1局部鲁棒稳态Kalman平滑器
5.6.2加权融合鲁棒稳态Kalman平滑器
5.6.3加权观测融合鲁棒稳态Kalman平滑器
5.6.4仿真例子
5.7带不确定公共干扰噪声系统集中式融合鲁棒Kalman滤波器
5.7.1鲁棒集中式融合时变Kalman滤波器
5.7.2鲁棒局部和集中式融合稳态Kalman滤波器
5.7.3鲁棒精度分析
5.7.4仿真例子
5.8带不确定公共干扰噪声系统加权观测融合鲁棒Kalman预报器
5.8.1鲁棒加权观测融合时变Kalman预报器
5.8.2鲁棒局部和融合稳态Kalman预报器
5.8.3鲁棒精度分析
5.8.4仿真例子
5.9序贯协方差交叉融合鲁棒时变和稳态Kalman滤波器
5.9.1局部鲁棒时变Kalman滤波器
5.9.2批处理协方差交叉（BCI）融合鲁棒时变Kalman滤波器
5.9.3SCI融合鲁棒时变Kalman滤波器
5.9.4鲁棒精度分析
5.9.5鲁棒局部和融合稳态Kalman滤波器
5.9.6关于序贯融合次序的灵敏性分析
5.9.7仿真例子
5.10并行协方差交叉融合鲁棒稳态Kalman滤波器
5.10.1局部鲁棒稳态Kalman滤波器
5.10.2PCI融合鲁棒稳态Kalman融合器的结构
5.10.3PCI鲁棒融合器中两传感器CI鲁棒融合器的分布
5.10.4PCI和SCI鲁棒融合器的计算时间比较
5.10.5PCI融合鲁棒稳态Kalman滤波器的鲁棒性和精度分析
5.11不确定模型参数系统鲁棒CI融合稳态Kalman滤波器
5.11.1局部鲁棒稳态Kalman滤波器
5.11.2鲁棒CI融合稳态Kalman滤波器
5.11.3仿真例子
5.12不确定模型参数系统鲁棒集中式融合稳态Kalman预报器
5.12.1集中式融合和局部鲁棒稳态Kalman预报器
5.12.2仿真例子
5.13不确定模型参数和噪声方差系统鲁棒加权观测融合稳态Kalman滤波器
5.13.1加权观测融合和局部鲁棒稳态Kalman滤波器
5.13.2加权观测融合鲁棒稳态Kalman滤波器的鲁棒性
5.13.3仿真例子
5.14不确定参数和噪声方差系统鲁棒加权观测融合稳态Kalman预报器
5.14.1加权观测融合鲁棒稳态Kalman预报器
5.14.2集中式融合鲁棒稳态Kalman预报器
5.14.3仿真例子
5.15不确定参数和噪声方差系统鲁棒稳态Kalman滤波器
5.15.1保守稳态Kalman滤波器
5.15.2鲁棒稳态Kalman滤波器
5.15.3仿真例子
5.16不确定参数和噪声方差系统鲁棒集中式融合稳态Kalman滤波器
5.16.1鲁棒融合稳态Kalman滤波器
5.16.2仿真例子
5.17不确定噪声方差系统保性能鲁棒稳态Kalman预报器
5.17.1保性能鲁棒融合稳态Kalman预报器
5.17.2仿真例子
5.18不确定噪声方差系统鲁棒Kalman滤波理论的推广应用问题
5.19小结
参考文献
……
第6章 分簇传感网络系统鲁棒融合Kalman滤波器
第7章 鲁棒融合Kalman滤波理论创新与某些开放问题

前言/序言

《高精度导航系统中的传感器融合技术研究》 一、引言 在现代高精度导航系统中，单一传感器往往难以满足日益严苛的性能要求。例如，GPS信号在城市峡谷、隧道等区域容易受到遮挡或干扰，导致定位精度下降甚至丢失；惯性测量单元（IMU）虽然在短时间内能够提供高频的姿态和位置变化信息，但其固有的漂移特性使得长时间的独立使用无法保证精度。为了克服这些局限性，将多种不同类型、不同原理的传感器数据进行有机融合，从而获得比任何单一传感器更优越的定位、导航与姿态确定（PNT）能力，已成为当前导航技术研究的核心方向之一。 本文旨在深入探讨高精度导航系统中传感器融合的关键技术，重点聚焦于实现更高鲁棒性和更佳性能的融合算法。我们将从理论基础出发，梳理传感器融合的典型框架，详细分析不同传感器模型的特点及误差特性，并在此基础上，引入先进的滤波理论，阐述其在解决非线性、非高斯等复杂环境下的传感器融合问题上的优势。随后，文章将重点介绍一种具有高鲁棒性的融合策略，并结合实际应用场景，深入分析其在无人驾驶、航空航天、机器人等领域的潜在价值和发展前景。 二、传感器融合的基础理论与模型 传感器融合的核心在于将来自不同传感器的原始数据进行整合，提取出更为精确、可靠的估计量。这需要对每个传感器的特性有深入的理解，并建立相应的数学模型。 1. 传感器模型 GPS (Global Positioning System)： GPS接收机通过接收来自导航卫星的信号，计算出接收机相对于地心的三维位置。其测量模型主要包括伪距测量模型和载波相位测量模型。伪距测量模型直接反映了接收机到卫星的距离，受卫星钟差、接收机钟差、大气延迟、多径效应等影响。载波相位测量模型则利用了卫星信号的载波相位信息，能够实现更高的相对定位精度，但其测量值存在整周模糊度问题，需要额外的处理来解算。 IMU (Inertial Measurement Unit)： IMU通常包含陀螺仪和加速度计。陀螺仪测量角速度，加速度计测量比力（即重力加速度与平台自身加速度的矢量和）。对IMU的测量进行积分可以获得姿态、角速度、线速度和位置信息。然而，由于传感器本身的噪声和制造误差，积分过程会累积误差，导致姿态和位置发生漂移。IMU的误差模型需要考虑零偏、尺度因子、轴不对准等因素。 视觉传感器 (Vision Sensors)： 如摄像头（单目、双目）和激光雷达（LiDAR）。摄像头可以获取图像信息，通过特征提取、光流跟踪、立体匹配等方法可以估计相机的运动轨迹和场景的三维结构，常用于视觉里程计（Visual Odometry, VO）或视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）。LiDAR能够直接测量距离，通过点云配准、特征提取等方法可以实现精确定位和建图。视觉传感器对环境光照、纹理、遮挡等因素较为敏感。 轮式里程计 (Wheel Odometry)： 通过测量车轮的转动角度来估算车辆的行驶距离和转向角。其优点是成本低、易于实现，但容易受到车轮打滑、地面不平整等因素的影响，导致误差累积。 磁力计 (Magnetometer)： 测量地球磁场强度，用于提供航向信息。磁力计易受周围环境的磁场干扰，例如金属物体、电力线等，导致测量值产生偏差。 2. 状态向量的定义 在传感器融合中，通常需要定义一个状态向量来表示系统的真实状态。对于高精度导航系统，状态向量可能包括： 位置 (Position)： 在三维空间中的坐标 $(x, y, z)$。 姿态 (Attitude)： 可以用四元数、欧拉角或旋转矩阵表示，描述载体的方向。 速度 (Velocity)： 在载体坐标系或导航坐标系下的线速度 $(v_x, v_y, v_z)$ 和角速度 $(omega_x, omega_y, omega_z)$。 传感器零偏 (Sensor Biases)： 如IMU的陀螺仪零偏和加速度计零偏，以及其他传感器的漂移参数。 3. 融合框架 常见的传感器融合框架包括： 集中式融合 (Centralized Fusion)： 将所有传感器的原始数据汇集到一个中心处理器，进行统一的滤波和估计。这种方式可以充分利用所有传感器信息，但对计算资源要求较高，且鲁棒性可能受制于单一处理单元。 分布式融合 (Decentralized Fusion)： 每个传感器或传感器组独立进行处理，然后将局部估计结果进行融合。这种方式降低了对中心处理器的依赖，提高了系统的模块化和鲁棒性，但信息共享和一致性是关键挑战。 三、先进的滤波理论在传感器融合中的应用 为了从包含噪声和不确定性的传感器数据中提取出最优的系统状态估计，滤波算法至关重要。 1. 扩展卡尔曼滤波 (Extended Kalman Filter, EKF) EKF是处理非线性系统的标准方法。它通过在当前状态估计点对非线性系统模型和测量模型进行线性化（使用雅可比矩阵），然后应用标准的卡尔曼滤波算法。 系统模型： $ mathbf{x}_k = f(mathbf{x}_{k-1}, mathbf{u}_{k-1}) + mathbf{w}_{k-1} $ 测量模型： $ mathbf{z}_k = h(mathbf{x}_k) + mathbf{v}_k $ 其中，$mathbf{x}_k$ 为状态向量，$mathbf{u}_{k-1}$ 为控制输入，$f$ 为系统动力学函数，$h$ 为测量函数，$mathbf{w}_{k-1}$ 和 $mathbf{v}_k$ 分别为过程噪声和测量噪声。 EKF通过对 $f$ 和 $h$ 进行一阶泰勒展开并忽略高阶项来实现线性化。其优点是概念清晰，计算量适中，在许多应用中表现良好。然而，当非线性度很高时，线性化可能引入较大的误差，导致滤波性能下降甚至发散。 2. 无迹卡尔曼滤波 (Unscented Kalman Filter, UKF) UKF是一种更有效地处理非线性系统的方法。它不进行线性化，而是通过一组精心选择的“sigma点”来传播状态的均值和协方差。这些sigma点能够更好地捕捉非线性变换对概率分布的影响，通常能比EKF获得更精确的估计，尤其是在非线性度较高的情况下。UKF在计算上与EKF相当，但避免了计算雅可比矩阵的复杂性和潜在的不准确性。 3. 粒子滤波 (Particle Filter, PF) PF是一种基于蒙特卡罗方法的随机近似算法，特别适用于处理非线性、非高斯的问题。它用一组带权重的粒子来表示状态的后验概率分布。通过重采样和重要性采样等步骤，PF能够近似任意复杂概率分布。PF的优点在于其通用性和处理强非线性和非高斯噪声的能力，但其计算复杂度通常远高于EKF和UKF，且粒子数量的选择对性能至关重要。 4. 因子图优化 (Factor Graph Optimization) 与基于滤波的递推估计不同，因子图优化是一种全局优化的方法，常用于SLAM等场景。它将待估计的状态变量和观测值构建成一个因子图，然后通过最小化因子（例如，IMU预积分误差、GPS测量误差、视觉重定位误差等）的平方和来获得最优的状态估计。因子图优化能够有效地融合历史信息，并对误差进行全局校正，从而获得更准确、更一致的轨迹。 四、高鲁棒性传感器融合策略 在复杂的实际环境中，传感器数据可能存在异常值（outliers）、数据丢失、甚至传感器故障。因此，发展具有高鲁棒性的融合策略至关重要。 1. 异常值检测与剔除 残差分析： 在EKF或UKF框架下，计算测量残差（实际测量值与预测测量值之差），如果残差超出预设阈值，则认为该测量存在异常。 假设检验： 利用统计学方法，如卡方检验、RANSAC (Random Sample Consensus) 等，来判断观测数据是否符合模型，从而识别和剔除异常值。 基于模型的鲁棒估计： 如M-estimators、Huber函数等，这些函数对大的误差项赋予较小的权重，从而降低异常值对估计的影响。 2. 基于不确定度加权的方法 多传感器数据的协方差融合： 将不同传感器的估计结果及其不确定度（通常用协方差矩阵表示）进行加权融合。权重的分配应与传感器的置信度相关，例如，当GPS信号弱时，其权重应降低。 自适应增益控制： 根据实时的传感器状态和环境条件，动态调整滤波器的增益或噪声协方差矩阵，以适应传感器性能的变化。 3. 多模态融合与一致性约束 多源信息的一致性检查： 在融合过程中，定期检查不同传感器提供的信息是否相互矛盾。例如，IMU提供的速度变化与轮式里程计提供的速度估计是否大致吻合。 利用先验信息： 引入地图信息、交通规则、环境先验知识等，对融合结果进行约束和修正。 模型切换与选择： 根据当前环境和传感器状态，自动选择最适合的传感器模型或融合算法。例如，在GPS信号良好时，优先依赖GPS；在GPS失效时，则切换到IMU和视觉里程计的融合。 4. 优化的状态表示与误差建模 IMU预积分 (IMU Pre-integration)： 针对IMU的集成误差，引入IMU预积分技术。它将一段时间内的IMU测量值进行积分，得到相对位姿变化，并对累积误差进行建模。这种方法能够有效地将IMU数据融入到非线性优化框架中，显著提高精度和鲁棒性。 噪声协方差的精确建模： 对各个传感器的噪声特性进行深入分析和建模，准确估计其过程噪声协方差矩阵和测量噪声协方差矩阵，这是实现高精度融合的基础。 五、应用场景分析 高精度传感器融合技术在高精度导航领域具有广泛的应用前景。 1. 无人驾驶汽车 在无人驾驶系统中，车辆需要精确感知自身的位置、姿态和速度，以便进行路径规划、决策和控制。融合GPS、IMU、激光雷达、摄像头、轮式里程计等多传感器信息，能够提供全天候、全方位的环境感知能力，保证行车安全。例如，在GPS信号丢失的隧道或城市峡谷中，IMU、激光雷达和视觉传感器可以协同工作，实现厘米级甚至毫米级的定位。 2. 航空航天 在航空器（飞机、无人机）、航天器（卫星、探测器）的导航中，高精度和高可靠性的PNT信息是任务成功的关键。IMU、星敏感器、GNSS（全球导航卫星系统，包括GPS、GLONASS、Galileo、北斗等）的融合，能够提供稳定、精确的导航信息，即使在GPS信号受干扰或受限的区域也能保持定位能力。 3. 机器人导航与定位 在室内或室外环境中，机器人需要精确的自身定位和环境建图能力。融合激光雷达、摄像头、IMU、轮式里程计等传感器，使得机器人能够进行自主导航、避障和任务执行。例如，在复杂的仓库环境中，激光雷达提供高精度的距离测量，IMU提供平滑的姿态信息，摄像头则可以辅助识别路标和特征点，共同构建高精度的地图和实现定位。 4. 移动测量与测绘 车载激光扫描系统、无人机摄影测量等移动测量平台，需要高精度的运动轨迹来生成高精度的三维模型。将GNSS、IMU、激光雷达、相机等传感器进行融合，可以获得厘米级甚至毫米级的轨迹精度，从而生成高质量的地理空间数据。 六、结论与展望 传感器融合是实现高精度、高鲁棒性导航的关键技术。本文从传感器模型、滤波理论、鲁棒性策略等多个维度，深入探讨了高精度导航系统中传感器融合的技术要点。通过对不同传感器特性的理解，选择合适的滤波算法，并引入先进的鲁棒性处理技术，可以显著提升导航系统的整体性能，克服单一传感器的局限性。 未来，随着传感器技术的发展和计算能力的提升，传感器融合的研究将继续朝着以下方向发展： 更先进的滤波与优化算法： 探索更高效、更精确的非线性滤波算法，以及基于图优化的全局一致性方法。 深度学习在融合中的应用： 利用深度学习强大的特征提取和模式识别能力，实现更智能、更自适应的传感器数据融合。 多模态传感器的协同感知： 深入研究不同模态传感器之间的互补性和冗余性，实现更强的环境理解和态势感知能力。 面向极端环境的融合技术： 研发在GPS拒止、强磁干扰、恶劣天气等极端环境下依然能够稳定工作的融合算法。 安全性与可靠性保障： 进一步加强对融合系统的安全性、可靠性以及故障诊断与容错能力的研究。 通过不断的技术创新和深入的研究，高精度传感器融合技术必将为无人驾驶、智能制造、智慧城市等未来关键领域的发展提供强有力的支撑。

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这本《鲁棒融合卡尔曼滤波理论及应用》的书，我拿到手的时候，着实是抱着极大的好奇心。封面设计比较简洁，深蓝色搭配银色的字体，透露着一种严谨和专业感。翻开前几页，我注意到作者的序言写得很恳切，字里行间流露出对这个领域的热情和深入研究的决心。虽然我对卡尔曼滤波本身并非完全陌生，但“鲁棒”这个词的加入，让我意识到这本书将要探讨的，是如何在不确定和存在干扰的环境下，依然保持滤波器的有效性和可靠性。我猜想，在实际应用中，尤其是在一些高精度、高可靠性要求的场景，比如自动驾驶、航空航天、甚至是一些复杂的工业控制系统，传统的卡尔曼滤波可能会面临挑战，而鲁棒性正是解决这些问题的关键。我期待书中能够详细阐述鲁棒性在卡尔曼滤波中的具体体现，比如如何处理异常值、传感器故障、模型不确定性等问题。我非常好奇作者是如何将理论推导和实际应用结合起来的，是否会有丰富的案例分析，能够帮助读者更好地理解抽象的数学模型。这本书的篇幅看起来也不算薄，这让我对内容的深度和广度有了更高的期望。

评分☆☆☆☆☆

翻开《鲁棒融合卡尔曼滤波理论及应用》这本书，我脑海中立刻浮现出各种需要在复杂环境下进行精确状态估计的场景。例如，在无人机导航中，如何处理GPS信号丢失或者干扰？在机器人感知中，如何融合来自视觉、激光雷达等多种传感器的信息，同时应对传感器本身的噪声和环境的突变？这些都是“鲁棒融合”所能解决的关键问题。我期待这本书能提供一套系统性的理论框架，来解释“鲁棒性”是如何被引入卡尔曼滤波的，以及各种鲁棒卡尔曼滤波算法的优劣势。我非常好奇书中是否会深入探讨一些先进的鲁棒滤波技术，比如基于贝叶斯推理的鲁棒方法，或者使用机器学习技术来增强滤波器的鲁棒性。同时，书中对于“融合”部分的阐述也让我很感兴趣，我希望它能详细介绍如何在鲁棒卡尔曼滤波的框架下，实现不同类型传感器数据的有效融合，并处理传感器之间的时空不对齐问题。如果是能够包含一些算法的理论分析，例如收敛性、精度、计算复杂度等方面的评估，那就更完美了。

评分☆☆☆☆☆

拿到《鲁棒融合卡尔曼滤波理论及应用》这本书，我立马被其书名所吸引，因为它直接触及了我目前在工程实践中遇到的一个痛点：如何在存在不确定性和噪声的复杂环境下，依然能够获得可靠的状态估计。卡尔曼滤波本身是经典的状态估计算法，但其对模型精度和输入噪声的敏感性，常常使得它在实际应用中表现不尽如人意。因此，“鲁棒”二字给了我很大的期望，我猜测这本书将深入探讨如何设计和实现能够抵抗各种不确定性因素的卡尔曼滤波算法。而“融合”这个词，则让我联想到多传感器信息融合的应用场景。我期待书中能够详细介绍如何将鲁棒卡尔曼滤波的思想应用于多传感器融合系统中，以克服单一传感器带来的局限性，并提高整体系统的精度和可靠性。我非常好奇的是，书中是否会提供一些具体的算法实现细节，比如如何处理异常值、传感器失效等情况，以及这些算法在实际中的性能表现。如果书中能够包含一些图文并茂的实例，能够直观地展示鲁棒融合卡尔曼滤波的优势，那就更好了。

评分☆☆☆☆☆

说实话，拿到《鲁棒融合卡尔曼滤波理论及应用》这本书，我的第一感觉是它可能是一本非常“学院派”的书，充满了严谨的数学推导和理论分析。我平常的工作涉及到一些需要实时估计和跟踪的系统，虽然用过卡尔曼滤波，但总感觉在一些噪声干扰比较大的情况下，滤波器的性能会明显下降，甚至出现发散。因此，“鲁棒”这个词立刻吸引了我，我猜测这本书的重点在于如何让卡尔曼滤波在面对不确定性和异常数据时，依然能够给出相对准确的估计。我尤其感兴趣的是书中是否会讲解一些非线性的鲁棒卡尔曼滤波方法，因为很多实际系统是非线性的。另外，“融合”这个词也让我联想到多传感器数据融合。我推测书中会探讨如何将来自不同传感器的、可能包含噪声或异常值的数据，通过鲁棒的卡尔曼滤波方法进行有效的融合，从而获得比单一传感器更精确、更可靠的状态估计。书中是否有相关的算法设计和实现上的指导，对于实际应用来说会非常有帮助。我希望书中的内容能够循序渐进，从基础理论讲到高级应用，并且能够提供一些可供参考的伪代码或者算法流程图，方便我进一步学习和实践。

评分☆☆☆☆☆

初次接触《鲁棒融合卡尔曼滤波理论及应用》这本书，我的第一印象是它似乎是一本能够填补我知识空白的“硬核”读物。我一直对数据融合在多传感器系统中的作用非常感兴趣，而卡尔曼滤波无疑是其中的核心技术之一。然而，在阅读一些现有的文献时，我常常会遇到一些关于滤波效果不如预期的困境，这很可能就与“鲁棒性”不足有关。这本书的书名直接点明了“鲁棒融合”，这让我觉得它非常有针对性。我推测书中会深入讲解各种鲁棒滤波的策略，例如基于概率假设检验的鲁棒卡尔曼滤波，或者采用更强的数学工具来处理不确定性。我非常好奇的是，作者在“融合”这个概念上会如何与“鲁棒”结合。是针对多源异构数据的融合，还是对同一类数据进行多通道的鲁棒融合？书中会不会介绍一些新的融合算法，或者对现有算法进行改进，以增强其在复杂环境下的表现？我希望作者能够提供清晰的推导过程，并且在理论部分之后，能够有实际的仿真或者工程案例来验证这些方法的有效性。这本书的排版和图示也很重要，如果能有清晰的数学公式和直观的图表，将极大地帮助我理解那些复杂的理论。