《粒子滤波原理及应用》简介

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, f3 u- U6 p* R2 i* r) S《粒子滤波原理及应用》简介

4 C* }0 r8 B' G! i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。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 1 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。
- ^8 W  R/ T: b

: L2 Y5 h. f; v% ~1 q" ?推荐一本数字信号处理的书，关于Kalman滤波的MATLAB仿真。目录如下，
+ [0 l; {" L! d3 ]# E' a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
5 V+ J. _' K$ P  h" \1.3  粒子滤波的特点        2
2 M" V  A" f# X7 B2 L8 g. P1.4  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
* W% ?1 K: N( n/ R& s$ n% Q2.1  MATLAB简介        11
$ X; G( k9 u0 ^* H9 {# ?& h. M2.1.1  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
" S: f7 Z4 w2 g; b2.2  数据类型和数组        15
2.2.1  数据类型概述        16
0 ?1 [: W+ m5 I. i4 n1 A2.2.2  数组的创建        17
2.2.3  数组的属性        18
2.2.4  数组的操作        19
) X* @; b$ x; d0 V8 m2 ?2.2.5  结构体和元胞数组        22
. |+ q3 [4 _% d0 j$ [: W  x8 K; K  H8 t2.3  程序设计        23
2.3.1  条件语句        24
2 Z7 b: h( l( l% e  F; f6 F  V2.3.2  循环语句        25
2.3.3  函数        26
" u. ~8 i  d6 k1 P& i2.3.4  画图        28
  y6 v) d/ R8 E3 E2.4  常用的数学函数        30
8 b- N) B- p+ P' P: T2.5  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
: U9 l- ?' c2 w5 h3.1.3  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
9 R( h" J) g/ m3 D! c0 A+ t; M3.2.1  相关定义        37
3.2.2  大数定律        38
' O; V  I8 _( \0 `" b) t9 T3.2.3  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
4 T4 m; y$ T' |1 W3 t/ L3.5  几个重要的概率密度函数        44
+ J7 G1 K8 O1 t; r. o$ Z5 }3.5.1  均匀分布        44
. S4 V. s; b* _, W6 F3.5.2  指数分布        47
3.5.3  高斯分布        47
3.5.4  伽马分布        49
) q9 A1 m" S% ]2 B3.6  白噪声和有色噪声        52
3.6.1  白噪声和有色噪声的定义        52
' p+ @0 `  K4 o) Z3 {& b/ q3.6.2  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
9 K8 P$ Y8 m# a0 I4.1  蒙特卡洛概述        60
3 E' H& A1 s; I* L4.1.1  历史及发展        60
4.1.2  算法引例        60
4.2  蒙特卡洛方法        61
' _1 `  }  w( w" `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
! d6 u: a$ Y( D) ^& I4.3  模拟        65
2 \( Y- S0 w- u: M- a4.3.1  物理模拟        66
4.3.2  计算机模拟        67
4.4  蒙特卡洛的应用        76
8 n% D9 ~# |( s/ ~9 P4 X4.4.1  蒲丰针实验        76
- }" h/ J- m: F' f* V4.4.2  定积分的计算        78
4.5  小结        85
第5章  粒子滤波原理        86
# w7 ?; d) l0 k9 e$ Q5.1  算法引例        86
: c% N- f+ S8 p+ n. c" V% {+ ?5.2  系统建模        87
5 T+ K  K% j$ R1 n2 f5.2.1  状态方程和过程噪声        87
4 Z3 h' k& A, ?2 v3 ~5.2.2  观测方程和测量噪声        88
5.3  核心思想        89
5.3.1  均值思想        89
5.3.2  权重计算        90
5.4  优胜劣汰        92
5.4.1  随机重采样        93
5.4.2  多项式重采样        96
5.4.3  系统重采样        98
5.4.4  残差重采样        101
* o, K. w) Y* `3 [  c5.5  粒子滤波器        103
5.5.1  蒙特卡洛采样        103
  a/ }: s- k* |/ e4 o' H5.5.2  贝叶斯重要性采样        103
5.5.3  SIS滤波器        104
" j6 `* f& \5 ]. K5.5.4  Bootstrap/SIR滤波器        105
5.5.5  粒子滤波算法通用流程        107
7 I' \0 F  f- Y' K0 ~  d2 r5.6  粒子滤波仿真实例        108
2 s5 q( s9 i5 _7 i: i" g1 j5.6.1  一维系统建模        108
  X3 [% U: b. V( w5.6.2  一维系统仿真        108
1 x. H/ ?, S3 |5.6.3  数据分析        112
5.7  小结        118
; m" ]( l0 P/ Y3 o5 r; r( N5.8  参考文献        118
第6章  改进粒子滤波算法        119
6.1  基本粒子滤波存在的问题        119
6.2  建议密度函数        120
6.3  EPF算法        120
2 P# ], s) b% x3 V# k8 _) s6 c; r% W" U6.4  UPF算法        122
5 x/ f2 `- u6 F# N- N0 k3 w6.5  PF、EPF、UPF综合仿真对比        124
6.6  小结        137
+ q$ u$ ]; N5 D" W% @# B* k6.7  参考文献        138
第7章  粒子滤波在目标跟踪中的应用        139
9 C! ^0 _8 j7 Z/ h' J, J- k7.1  目标跟踪过程描述        139
: ^. q1 P. O8 n1 F7.2  单站单目标跟踪系统建模        140
( P" X; G- i# d' x" s, t+ R7.3  单站单目标观测距离的系统及仿真程序        142
7 |. `" V) ^% b  `" n+ B7.3.1  基于距离的系统模型        142
7.3.2  基于距离的跟踪系统仿真程序        143
7.4  单站单目标纯方位角度观测系统及仿真程序        149
5 x+ S4 r& X- s5 X8 D/ Q) c- x. k7.4.1  纯方位目标跟踪系统模型        149
6 {* \) [2 Z4 }% q& g7.4.2  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
5 V' P. R2 F: u, ~7.5.2  多站纯方位跟踪系统仿真程序        155
# M9 S- c' q8 Q' q8 O# i& U+ E7.6  非高斯模型下粒子滤波跟踪仿真        160
7.7  小结        166
# J( T( o& Z5 z第8章  粒子滤波在电池寿命估计中的应用        167
! L$ M% v9 w8 }* b* o8.1  电池寿命课题背景        167
2 q- p+ X, \; l9 [8.2  电池寿命预测模型        169
/ V9 N% _+ N/ S: q' _, H  `' R8.2.1  以容量衰减为基础的储存寿命模型        169
% A, m5 l- ?0 X- n! v, H8.2.2  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
- o7 [4 b4 Z) M0 ]' J, d* p7 d: f' |8.4  小结        179
/ B" x0 A9 {" H, n) f2 \1 C8.5  参考文献        179
' t, t1 X. T6 L# v/ J: t+ ~第9章  Simulink仿真        180
) ?$ q/ ]5 p4 X7 [9.1  Simulink概述        180
8 x! p  r; X9 e( c! C4 _; _: e9.1.1  Simulink启动        180
9.1.2  Simulink仿真设置        181
+ {3 M. `; I) U' @" G/ n9.1.3  Simulink模块库简介        186
, w  D! ]- r1 K/ d2 q+ a; z; K9.2  S函数        190
9.2.1  S函数原理        190
8 U: N( u# C. Q0 B9.2.2  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
# {* X6 A. A) f- u9.3.2  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

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