-
科学出版社
- 9787030841001
-
1版
-
2025-12
内容简介
本书分为四部分。第一部分(第1、2章及附录A)简要总结、回顾随机系统估计与控制的基本概念及其数学基础知识。第二部分(第3章)介绍经典的估计理论——静态参数估计理论,包括贝叶斯估计、极大似然估计、最小二乘估计以及融合估计。第三部分(第4~7章)介绍动态系统的滤波与平滑算法,核心是卡尔曼滤波理论,包括近年发展起来的非线性滤波算法,如UKF、CKF、粒子滤波,以及多模型自适应滤波和鲁棒H∞滤波等。第四部分(第8、9章)介绍随机系统的最优控制理论,包括经典的最小方差控制原理与现代的随机最优控制理论。除第1章外,其他各章都配有不同难易程度的思考与练习题。