图书介绍
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- 方洋旺，潘进著 著
- 出版社： 西安：西北工业大学出版社
- ISBN：756122124X
- 出版时间：2006
- 标注页数：293页
- 文件大小：12MB
- 文件页数：308页
- 主题词：随机系统－系统分析
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图书目录
第1章 绪论1
1.1 随机系统分析理论研究的历史与现状1
1.2 随机系统分析的研究内容4
1.3 本书内容5
第2章 随机过程及分析7
2.1 随机过程定义及基本类型7
2.1.1 随机过程定义及分类7
2.1.2 随机过程的概率描述8
2.1.3 随机过程的数字特征9
2.1.4 几类重要的随机过程10
2.2.1 平稳过程的概念11
2.2 平稳过程11
2.2.2 平稳过程相关函数的性质12
2.2.3 平稳过程的各态历经性13
2.2.4 平稳过程的谱分析14
2.3 Markov过程16
2.3.1 Markov过程（链）的定义16
2.3.2 Markov过程的转移概率和概率分布16
2.3.3 状态离散的纯不连续Markov过程19
2.3.4 状态连续的纯不连续Markov过程21
2.4 白噪声过程22
2.4.1 白噪声的定义22
2.4.2 带限白噪声和高斯白噪声22
2.5 均方可积性和可微性23
2.5.1 均方收敛性24
2.5.2 均方连续性24
2.5.3 均方可积性25
2.5.4 均方可微性26
2.5.5 Ito随机积分和随机微分方程27
第3章 随机线性系统分析32
3.1 引言32
3.2 随机线性系统数学模型32
3.2.1 连续时间随机线性系统32
3.2.2 离散时间随机线性系统34
3.3.1 问题描述36
3.3 连续时间随机线性系统状态向量矩36
3.3.2 冲激响应函数法37
3.3.3 概率矩微分方程38
3.4 离散时间随机线性系统状态向量矩41
3.5 随机线性系统状态向量分布函数45
3.5.1 第一特征函数计算45
3.5.2 概率密度函数计算47
第4章 随机非线性系统分析51
4.1 引言51
4.2 随机非线性系统数学模型51
4.2.1 连续时间随机非线性系统51
4.2.2 离散时间随机非线性系统52
4.3.1 非线性函数的一般线性化53
4.3 随机非线性系统统计线性化53
4.3.2 非线性函数的统计线性化54
4.3.3 随机非线性系统统计线性化模型58
4.4 随机非线性系统的矩分析58
4.4.1 冲激响应函数法59
4.4.2 逼近概率矩微分方程60
4.4.3 离散时间随机非线性系统状态向量的矩62
4.5 随机非线性系统的状态向量分布函数65
4.6 状态向量分布转移函数69
4.7 逼近概率特征71
4.8 中心矩及累积量78
5.1.1 随机跳变系统模型81
第5章 随机跳变系统概率分析81
5.1 随机跳变系统数学模型及分类81
5.1.2 随机跳变系统分类82
5.2 离散Markov结构参数过程83
5.2.1 独立随机跳变系统83
5.2.2 分散转移随机跳变系统85
5.2.3 集中转移随机跳变系统86
5.3 离散Markov结构参数序列（链）86
5.4 分散转移随机跳变系统状态过程的概率密度函数88
5.4.1 连续时间情形88
5.4.2 离散时间情形92
5.5 集中转移随机跳变系统状态过程的概率密度函数93
5.6 随机跳变系统状态过程概率方程96
5.7 随机跳变系统的概率矩方程98
5.7.1 非线性随机跳变系统的概率矩98
5.7.2 线性随机跳变系统的概率矩101
第6章 随机线性系统最优估计103
6.1 引言103
6.2 Bayes点估计理论103
6.3 连续时间随机系统Kalman滤波108
6.4 连续时间随机系统线性最优滤波器110
6.4.1 相关噪声情形110
6.4.2 有色量测噪声情形113
6.4.3 惯性量测情形118
6.5 连续时间随机线性最优滤波器的一般形式120
6.6 连续时间随机线性最优预测与最优平滑121
6.6.1 最优预测121
6.6.2 最优平滑122
6.7 H∞滤波器设计122
6.7.1 数学模型123
6.7.2 H∞滤波器设计算法123
6.7.3 鲁棒H∞滤波器设计算法126
6.8 离散时间随机系统最优滤波器128
6.8.1 一般白噪声情形128
6.8.2 惯性量测情形131
6.8.3 有色噪声情形132
6.9.1 最优预测134
6.9 离散时间随机系统最优预测和平滑134
6.9.2 最优平滑136
第7章 随机非线性系统最优估计141
7.1 引言141
7.2 后验概率142
7.3 后验概率密度函数方程146
7.4 非线性滤波的逼近算法152
7.5 Gauss逼近法154
7.6 准最优非线性滤波器157
7.6.1 直接线性化法157
7.6.2 统计线性化法158
7.7.1 直接线性化法159
7.7 带有不完全确定参数的准最优线性滤波器159
7.7.2 统计线性化法160
第8章 随机系统自适应最优滤波162
8.1 基于Bayes方法的自适应滤波162
8.1.1 一般Bayes自适应滤波方法162
8.1.2 基于并行处理的参数自适应滤波164
8.1.3 系统结构和参数自适应滤波167
8.2 扩展状态的参数自适应滤波169
8.3 基于噪声估计器的自适应滤波172
8.3.1 定常噪声估计器情形172
8.3.2 时变噪声统计估计器情形175
8.4 基于白噪声估计器的自适应滤波177
9.1.1 数学模型181
第9章 条件最优滤波器与最优预测器181
9.1 引言181
9.1.2 条件最优滤波器的基本思想182
9.1.3 可允许滤波器类182
9.1.4 条件最优滤波和预测问题提法183
9.2 条件最优滤波器183
9.3 线性系统条件最优滤波器188
9.4 条件最优预测器（外推）191
9.4.1 一般条件最优预测器192
9.4.2 线性条件最优预测器192
10.1.1 数学模型197
10.1 引言197
第10章 连续时间随机跳变系统最优滤波197
10.1.2 结构参数与状态向量的概率特性198
10.1.3 结构参数与状态最优估计199
10.2 后验概率密度方程199
10.3 跳变时刻不确定的最优状态估计206
10.3.1 问题提出206
10.3.2 一般最优滤波结构及算法207
10.3.3 Gauss逼近最优滤波器208
10.3.4 随机线性跳变系统的最优滤波算法210
10.4 两结构随机跳变系统的最优状态估计211
10.4.1 问题描述211
10.4.2 最优滤波器的结构与算法212
10.4.3 特例分析213
10.5 跳变时刻确定的最优状态估计214
10.6 跳变时刻可测定的两结构随机跳变系统状态估计217
10.6.1 两结构最优滤波器结构与算法217
10.6.2 特例分析218
第11章 离散时间随机跳变系统最优滤波219
11.1 引言219
11.2 离散时间随机跳变系统的结构辨识和状态估计220
11.3 逼近最优滤波器224
11.4 线性随机跳变系统的最优滤波225
11.4.1 一般线性随机跳变系统226
11.4.3 实例研究228
11.4.2 特殊情形228
11.5 带有跳变干扰观测的随机系统的自适应滤波232
第12章 多传感器信息融合中的最优状态估计237
12.1 引言237
12.1.1 信息融合的定义238
12.1.2 信息融合的特点239
12.1.3 多传感器信息融合的层次240
12.1.4 多传感器信息融合的方法241
12.1.5 多传感器信息融合的结构242
12.1.6 多传感器信息融合的主要内容243
12.1.7 多传感器信息融合的应用领域244
12.2 多传感器极大后验融合估计准则245
12.1.8 多传感器信息融合的发展趋势245
12.3 集中式多传感器信息融合系统中的最优状态估计247
12.4 分布式多传感器信息融合系统中的最优状态估计250
12.5 混合式多传感器信息融合系统中的最优状态估计251
12.6 多级式多传感器系统中的分层估计252
12.7 多传感器信息融合稳态最优平滑器和预报器254
第13章 随机系统分析应用实例256
13.1 “空一空”导弹最优自寻的控制256
13.1.1 数学模型256
13.1.2 最优状态估计258
13.2.1 数学模型261
13.2 在惯性导航初始对准中的应用261
13.2.2 最优状态估计应用264
13.2.3 仿真研究268
13.3 在舰船航迹估计中的应用269
13.3.1 系统模型269
13.3.2 船舶航迹最优估计274
13.4 空战中机动目标角坐标估计276
13.4.1 问题描述276
13.4.2 数学模型277
13.4.3 最优角坐标估计算法278
名词索引281
参考文献283