《粒子滤波原理及应用》简介

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《粒子滤波原理及应用》简介

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。
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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，
; N' n* {" ^2 ?第1章  绪论        1
0 V' f- Z0 y/ W2 `  N& `. l1.1  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
: a% y7 d, M3 `" S8 r1.4  粒子滤波的应用领域        3
1.5  小结        7
" T+ r/ Q/ _; v/ K/ K" b& Q1.6  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
1 {& m% ]1 `" |. I( p$ |/ _! x5 V3 e2.1.2  MATLAB 7.10的系统简介        12
$ u7 s4 Q/ H" q6 K: K5 f' c$ I2.1.3  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
& R5 i# B- }& p/ M- N2.2.2  数组的创建        17
2.2.3  数组的属性        18
2.2.4  数组的操作        19
+ d$ }+ w3 p5 J( }: ~/ Y2.2.5  结构体和元胞数组        22
$ W0 D/ C8 D9 O7 c3 ]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
3 `2 u4 p3 r! q: ~2 e# E2.4  常用的数学函数        30
& [/ d* |1 b: k0 F: E. E2.5  编程基础实践        33
+ h" ]7 o/ z2 `2 |6 S5 n2.6  小结        34
第3章  概率论与数理统计基础        35
: o9 r( c" I/ Y! Q8 Y8 p4 j3.1  基本概念        35
- ^) y. i* P# ?5 P4 I3.1.1  随机现象        35
/ M2 e) S! ]; t6 ~3.1.2  随机试验        35
3.1.3  样本空间        36
5 J) P0 l2 W% Z) t, U2 Z3.1.4  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
* O7 C/ w0 k. r: e6 a. `) E2 G3.2.2  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
  j; }% d. r: g( m$ g% P: u3.3.2  全概率公式和贝叶斯公式        40
  n4 C/ k' d8 V$ m3 w/ y5 z! s1 b$ I3.4  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
* ?6 o! a0 N& j, I$ b3.5.4  伽马分布        49
3 ?; T5 n7 H! j3 L, y1 Q7 c8 C: K' ?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
% x9 W) H$ `( E3.6.2  白噪声和有色噪声的比较        53
* }' a6 C+ f, i: p- B1 ^& a# I3.7  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
- Z. U) x, Y/ W7 S/ d% A" A4.2.4  Monte Carlo的应用特征        65
4.3  模拟        65
, s( b+ t  o9 A  u4.3.1  物理模拟        66
( q7 @- Q2 z/ F2 j0 O4.3.2  计算机模拟        67
4.4  蒙特卡洛的应用        76
; s7 r2 `; h9 r8 E4.4.1  蒲丰针实验        76
4.4.2  定积分的计算        78
1 l  G0 \; p/ C4.5  小结        85
0 I9 l' S. f: p2 G- P8 \) g第5章  粒子滤波原理        86
  l5 @, @- h% U. J7 g, Z$ v- i5.1  算法引例        86
2 G! ^! b, x. s9 y5 P; u3 t# A5.2  系统建模        87
: M) T* F7 x" ]; O5.2.1  状态方程和过程噪声        87
7 V. C8 z) [$ K6 n3 [* ~5.2.2  观测方程和测量噪声        88
% a$ j. y- i  f3 c$ U5.3  核心思想        89
8 i9 h- y, H1 V1 g/ e3 m3 V5.3.1  均值思想        89
  K6 N0 o+ i: }% d! k: Y5.3.2  权重计算        90
5 g# k- E1 S. d& v- u  d3 S5.4  优胜劣汰        92
5.4.1  随机重采样        93
5.4.2  多项式重采样        96
8 ~) T; }( b% p3 T5.4.3  系统重采样        98
0 y  k# e8 B1 B+ y9 A% ^  }5.4.4  残差重采样        101
& E5 J, A  `1 Y: n9 t5.5  粒子滤波器        103
& b. c$ E. W- u5.5.1  蒙特卡洛采样        103
/ L/ h2 D) a+ p& P5.5.2  贝叶斯重要性采样        103
5.5.3  SIS滤波器        104
) s# h/ j, w* V5 H5.5.4  Bootstrap/SIR滤波器        105
' C% }2 H5 Q  `. T' X, ~- V5.5.5  粒子滤波算法通用流程        107
/ b/ e7 b9 m( H8 x! a5 O: ?5.6  粒子滤波仿真实例        108
9 o2 I) z& Y/ Y+ e/ f5.6.1  一维系统建模        108
) E. v2 Q9 F1 W6 r5.6.2  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
# L: T+ l3 R! g2 m# ]( r第6章  改进粒子滤波算法        119
% e& j7 m9 u% G% W* m6.1  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
. }4 t" S  j$ M: m2 l9 z6.4  UPF算法        122
6.5  PF、EPF、UPF综合仿真对比        124
: F1 J  {* l  B- x6.6  小结        137
6.7  参考文献        138
/ [8 C% q# X  n9 ~第7章  粒子滤波在目标跟踪中的应用        139
: @5 e+ N- ?$ q+ S0 \8 \- u7.1  目标跟踪过程描述        139
" b7 }9 F- H9 ]7.2  单站单目标跟踪系统建模        140
2 ?" ~6 X" Y4 `' ^& h, J7.3  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
: n- P4 Q% v3 _% {5 d* H; ~7.4  单站单目标纯方位角度观测系统及仿真程序        149
3 S- m$ y- k5 i: R3 g  d7.4.1  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
2 F3 `5 b) K% ?7 F6 a  O+ A7.7  小结        166
9 I+ ?& E) O: s9 d3 k: \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
: `0 U2 M) n, m9 S' K2 {+ x4 l) G8.2  电池寿命预测模型        169
1 g+ r+ x/ t2 ~! ^% z, J* |3 P8.2.1  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
) T, o; E9 G- g" Z4 {# W! K) t8.4  小结        179
1 r' H; K4 Z5 a8 B+ b" ]8 d5 c8.5  参考文献        179
' |. N) ^! T& k4 P第9章  Simulink仿真        180
9.1  Simulink概述        180
9.1.1  Simulink启动        180
6 b5 \' H  T; G9 C; Z" _9.1.2  Simulink仿真设置        181
9.1.3  Simulink模块库简介        186
: t9 @  H6 x% p' P% c9.2  S函数        190
+ n$ q: {, E$ W# u5 r& V8 h1 E6 b9.2.1  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
4 g/ t2 n1 q+ I" Z3 Z- Q8 K& r9.3.1  状态方程和观测方程的Simulink建模        194
% h$ j; u; C; W9.3.2  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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