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粒子滤波原理及应用matlab仿真pdf下载-粒子滤波原理及应用pdf电子完整版

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编辑点评:

本书可以作为电子信息类专业高年级本科生和硕士、博士研究生数字信号处理课程或粒子滤波原理的教材,也可以作为从事雷达、无线传感器网络、数字信号处理的教师和科研人员的参考书。

粒子滤波原理及应用pdf

内容介绍

黄小平、王岩、缪鹏程编著的《粒子滤波原理及应用–MATLAB仿真》主要介绍粒子滤波的基本原理及其在非线性系统中的应用。为方便读者快速掌握粒子滤波的精髓,本书采用原理介绍+实例应用+MATLAB程序仿真+中文注释相结合的方式,向读者介绍滤波的原理和实现过程。本书共9章,第l章绪论,介绍粒子滤波的发展状况:第2章简略地介绍MATLAB算法仿真

编程基础,便于零基础的读者学习后续章节介绍的原

理;第3章介绍与粒子滤波相关的概率论基础;第4章介绍蒙特卡洛的基本原理;第5章介绍粒子滤波的基本原理:第6章介绍粒子滤波的改进算法,主要是EPF算法和UPF算法。第7章和第8章为粒子滤波在目标跟

踪、电池参数估计中的应用:第9章为Simulink环境下粒子滤波器的设计。

作者简介

黄小平,男,1984年6月生,江西省上饶县人,本科毕业于北京交通大学自动化专业,硕士毕业于北京航空航天大学控制科学与工程专业,博士就读于中国科学技术大学计算机应用专业,主要研究信号与信息处理,著有《卡尔曼滤波原理及应用——MATLAB仿真》、《粒子滤波原理及应用——MATLAB仿真》。

绪论

    1.1粒子滤波的发展历史滤波是系统的状态估计问题,要求系统观测具备时间序列的条件。参数估计主要在科学理论、工程应用及金融财经领域广泛应用。滤波的先决条件是给系统建立数学模型,包括状态方程和观测方程。通常,系统模型具有复杂的非线性和非高斯分布的特性19060年, Kalman先生提出了经典的卡尔曼滤波器( Kalman filter,KF),为线性高斯问题提供了一种最优解决方法。迄今,卡尔曼滤波器仍然被广泛采用,成为解决现实应用问题的标准框架。然而,在现实世界中,科学领域中的实际问题大都具有非线性特性,使得非线性滤波问题广泛存在于现实问题中,对于这些非线性问题,卡尔曼滤波都无能为力。

    在1979年, Anderson和 Moore提出的扩展卡尔曼滤波( the extended kalman filter.

    EKF)田是解决非线性系统滤波的利器,该滤波算法的基本原理是将非线性的测量方程和状态方程用 Taylor公式展开,得到阶线性化的结果,这个过程是一种近似,因为它抛弃了高阶项,也就是很多文献中提到的截断误差问题,用这个近似的方程来表征原有系统的方程,可能会导致滤波发散Julier和 Hamann在1996年发表的论文介绍了一种对高斯分布的近似方法,后来被命名为无迹卡尔曼滤波( the Unscented Kalman filter,UKF),该方法基于无迹变换与EKF的算法框架。其基本思想是:近似一种高斯分布比近似任何一种非线性方程容易得多,因此UKF不对系统模型进行线性化,从而能够更加真实地反映整个系统的特性,对于任意的非线性系统使用UKF都能够获得精确到三阶矩的系统后验均值和协方差估计,但是UKF的使用具有一定的局限性。由于它以EKF框架为基础,与EKF一样对非线性系统的后验概率密度进行高斯假设,对于一股的非高斯分布模型仍然不适用。2000年,Wan和 Nelson扩展了无迹卡尔曼滤波的使用,即既能同时估计动态系统的状态又能估计模型参数。但是很不幸的是,无迹卡尔曼滤波依然受限于高斯分布条件,不能用在非高斯分布的场景。

    日前,更为流行的解决通用滤波问题的方法是采用贯序的蒙特卡洛方法( Sequential MonteCarlo method),也叫粒子滤波(见参考文献Doue998, Doucet200. ordon1993)D5,粒子滤波方法允许一个完整的状态后验分布表现,这样任何统计学上的数据,如均值、模、峭度、方差,均能容易地计算得到。粒子滤波很强大,强大到能处理任意非线性模型,任意声分布粒子滤波算法的出现最早要追溯到20世纪40年代 Metropolis等人提出的蒙特卡洛方法( Monte Carlo Method),20世纪70年代,蒙特卡洛方法首次用于解决非线性滤波问题,

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图书目录

第1章 绪论1

1.1 粒子滤波的发展历史1

1.2 粒子滤波的现状及趋势2

1.3 粒子滤波的特点2

1.4 粒子滤波的应用领域3

1.5 小结7

1.6 参考文献7

第2章 编程基础11

2.1 MATLAB简介11

2.1.1 MATLAB发展历史11

2.1.2 MATLAB 7.10的系统简介12

2.1.3 M-File编辑器的使用14

2.2 数据类型和数组15

2.2.1 数据类型概述16

2.2.2 数组的创建17

2.2.3 数组的属性18

2.2.4 数组的操作19

2.2.5 结构体和元胞数组22

2.3 程序设计23

2.3.1 条件语句24

2.3.2 循环语句25

2.3.3 函数26

2.3.4 画图28

2.4 常用的数学函数30

2.5 编程基础实践33

2.6 小结34

第3章 概率论与数理统计基础35

3.1 基本概念35

3.1.1 随机现象35

3.1.2 随机试验35

3.1.3 样本空间36

3.1.4 随机事件、随机变量36

3.2 概率与频率37

3.2.1 相关定义37

3.2.2 大数定律38

3.2.3 中心极限定律39

3.3 条件概率39

3.3.1 相关概念39

3.3.2 全概率公式和贝叶斯公式40

3.4 数字特征41

3.5 几个重要的概率密度函数44

3.5.1 均匀分布44

3.5.2 指数分布47

3.5.3 高斯分布47

3.5.4 伽马分布49

3.6 白噪声和有色噪声52

3.6.1 白噪声和有色噪声的定义52

3.6.2 白噪声和有色噪声的比较53

3.7 小结59

第4章 蒙特卡洛原理60

4.1 蒙特卡洛概述60

4.1.1 历史及发展60

4.1.2 算法引例60

4.2 蒙特卡洛方法61

4.2.1 主要步骤61

4.2.2 随机数的产生62

4.2.3 Monte Carlo方法的收敛性63

4.2.4 Monte Carlo的应用特征65

4.3 模拟65

4.3.1 物理模拟66

4.3.2 计算机模拟67

4.4 蒙特卡洛的应用76

4.4.1 蒲丰针实验76

4.4.2 定积分的计算78

4.5 小结85

第5章 粒子滤波原理86

5.1 算法引例86

5.2 系统建模87

5.2.1 状态方程和过程噪声87

5.2.2 观测方程和测量噪声88

5.3 核心思想89

5.3.1 均值思想89

5.3.2 权重计算90

5.4 优胜劣汰92

5.4.1 随机重采样93

5.4.2 多项式重采样96

5.4.3 系统重采样98

5.4.4 残差重采样101

5.5 粒子滤波器103

5.5.1 蒙特卡洛采样103

5.5.2 贝叶斯重要性采样103

5.5.3 SIS滤波器104

5.5.4 Bootstrap/SIR滤波器105

5.5.5 粒子滤波算法通用流程107

5.6 粒子滤波仿真实例108

5.6.1 一维系统建模108

5.6.2 一维系统仿真108

5.6.3 数据分析112

5.7 小结118

5.8 参考文献118

第6章 改进粒子滤波算法119

6.1 基本粒子滤波存在的问题119

6.2 建议密度函数120

6.3 EPF算法120

6.4 UPF算法122

6.5 PF、EPF、UPF综合仿真对比124

6.6 小结137

6.7 参考文献138

第7章 粒子滤波在目标跟踪中的应用139

7.1 目标跟踪过程描述139

7.2 单站单目标跟踪系统建模140

7.3 单站单目标观测距离的系统及仿真程序142

7.3.1 基于距离的系统模型142

7.3.2 基于距离的跟踪系统仿真程序143

7.4 单站单目标纯方位角度观测系统及仿真程序149

7.4.1 纯方位目标跟踪系统模型149

7.4.2 纯方位跟踪系统仿真程序150

7.5 多站单目标纯方位角度观测系统及仿真程序153

7.5.1 多站纯方位目标跟踪系统模型153

7.5.2 多站纯方位跟踪系统仿真程序155

7.6 非高斯模型下粒子滤波跟踪仿真160

7.7 小结166

第8章 粒子滤波在电池寿命估计中的应用167

8.1 电池寿命课题背景167

8.2 电池寿命预测模型169

8.2.1 以容量衰减为基础的储存寿命模型169

8.2.2 以阻抗增加、功率衰退为基础的储存寿命模型171

8.2.3 以阻抗增加、功率衰退为基础的循环寿命模型171

8.2.4 以容量衰减为基础的循环寿命模型172

8.3 基于粒子滤波的电池寿命预测仿真程序172

8.4 小结179

8.5 参考文献179

第9章 Simulink仿真180

9.1 Simulink概述180

9.1.1 Simulink启动180

9.1.2 Simulink仿真设置181

9.1.3 Simulink模块库简介186

9.2 S函数190

9.2.1 S函数原理190

9.2.2 S函数的控制流程193

9.3 目标跟踪的Simulink仿真194

9.3.1 状态方程和观测方程的Simulink建模194

9.3.2 基于S函数的粒子滤波器设计及其在跟踪中的应用197

9.4 小结204

前言

粒子滤波,又名贯序的蒙特卡洛方法。它不像卡尔曼滤波那样从提出到成名基本都是由数学家鲁道夫卡尔曼( Rudolf Emil Kalman,1930.5-20167)主导的,粒子滤波则是由一群又一群的学者推动并发展壮大的。1996年, Del moral在《非线性滤波:相互作用粒子解》一文中提出“粒子滤波”这一术语:刘军(北大数学系本科毕业,统计学领域的“大牛”,年仅35岁便成为哈弗大学终身正教授)在1998年提出“贯序的蒙特卡洛方法”:2000年,俄勒冈研究生院的鲁道夫范德莫维( Rudolph van der Merwe)、剑桥大学的阿尔诺( Amaud doucet)、加州大学伯克利分校的南多弗雷塔斯( Nando de freitas)等提出“无迹粒子滤波”,粒子滤波是一个很新的算法并深受国内外研究者追捧本书主要介绍粒子滤波的基本原理及其在非线性系统中的应用。粒子滤波是基于概率统计的,因此在介绍粒子滤波之前重点介绍了蒙特卡洛原理,在深入了解蒙特卡洛的统计学原理之后,读者可以较轻松地理解粒子滤波的原理和方法。粒子滤波是近年来发展比较迅速的滤波算法,它在处理噪声方面有着任何滤波器都无法比拟的优点,即任何线性或非线性的系统模型、高斯或非高斯的噪声模型,粒子滤波都能有效地应用和处理本书主要由两部分构成:粒子滤波的原理和粒子滤波在非线性系统中的应用。在介绍原理的同时也给出了算法的程序代码,方便读者对照公式理解程序,同时也能从程序代码和主释中反过来理解算法原理,因此,它是粒子滤波方面的研究者快速上手并进入相关研究领域的快捷工具。对于有一定基础的研究者,可以在本书提供代码的基础上,做算法的进一步改进和优化与任何滤波器一样,粒子滤波最主要的用途在于处理噪声,降低噪声带来的干扰。所有传感器测量的数据都是受到噪声污染的,噪声不能消除,只能最大限度地降低。例如,在日标跟踪中,传感器一般都采集观测站与目标之间的距离、角度等信息,这些信息往往会受到高斯噪声或非高斯噪声的干扰,导致观测站不能准确地估计目标的状态。常用的补偿措施就是滤波在现代时间序列里,常用的滤波算法有最小二乘估计,卡尔曼滤波,粒子滤波等。这些经典的算法已经广泛应用在雷达,声呐、无线传感器网络等领域中。本书主要结合实际中的应

    用,如单观测站、多观测站情况下,对目标进行状态估计研究,希望对相关领域的研究者有所帮助写作本书其实是很偶然的,这要从我研究生毕业那一刻说起,毕业之初在 MATLAB中文论坛上发表过几篇关于卡尔曼滤波和粒子滤波的帖子,后来很多人找我,向我发邮件求助。再后来工作逐渐繁忙,我没有时间一一回复大家,于是萌生了写一本教程的想法,让大家看教程多省事啊。于是,我将自己在研究生阶段如何在“黑暗”中摸索的痛苦经历和学习内容,用通俗易懂的学生语言写出来。在写教程的过程中,感觉越写内容越多,无奈只好整理成两本,将卡尔曼滤波和粒子滤波分开了。目前《卡尔曼滤波原理及应用》已经于2015年7月在电子1业出版社出版,作为一本学术性强的科研参考书销量已经突破8500册,这算是一个小成功了。

    本书是前一本书的姊妹篇,写作风格也沿袭了上一本书,期望能得到广大读者的认同本书能得以撰写,在很大程度上要感谢我的导师王岩老师,她给了我一个很好的研究课题,井给了我学术上的指导,让我少走了很多弯路。本书的编写中,在核心原理推导、章节内容的编排等方面都得到了王老师的参与及支持,再次表示特别的谢意!参与本书编辑和撰写工作的还有王岩、缪鹏程、聂金平、闫芬菲、陈冰洁、田龙飞、李超、李超、王夏静、杨刚钱琛、罗伟、许蓓蓓、汪本干、陈冬杰、丁成样和杨振新,本书的编辑和勘误,得到了北航同课题组的实验室学弟学妹的帮助,还得到了广大网友的支持和鼓励。最后感谢我的妻子许蓓蓓的理解和支持,感谢可爱女儿黄悦昕给我写作的精神动力!

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