实例介绍
【实例简介】
贝叶斯估计与跟踪实用指南pdf
Bayesian Estimation and Tracking 园冒国后固目 Bayesian Estimation and Tracking A practical Guide 内容简介 非高斯系统估计的文献一般都存在缺少实用方法的缺点,而高斯方法又缺乏严密、有组织的推导 《贝叶斯估计与跟踪实用指南》一书设法解决这个领域中的不足,为读者提供全面的高斯噪声与非高斯 噪声驱动的线性与非线性动态系统估计方法的介绍。 本书特点在于提供了贝叶斯估计与跟踪的统一方法,重点强调了在贝叶斯框架下所有跟踪算法的推导 过程,还给出了用于计算加权密度积分的高效的数值方法,包括加权高斯积分的线性与非线性卡尔曼滤波 器,以及非高斯情况下的粒子滤波器。作者首先给出每种估计方法基本原理的详细推导过程,然后分步骤 对每一种方法进行详细说明,使得跟踪滤波器的编码更简单易懂。 本书利用了案例分析来展示所研究内容的应用。此外,该书还为每个算法提供了框图,让读者可以自 己开发 MATLAB估计方法软件工具箱。 《贝叶斯估计与跟踪实用指南》是一本优秀的估计与跟踪方法课程的研究生教材。本书还适用于估 计与跟踪领域的科学研究人员、数学研究人员和工程技术人员,对他们具有重要的实际应用价值。对广大 科技工作者来说,也是一本非常有价值的参考书。 作者简介 安东,J霍格,博土,美国约翰霍普金斯大学应用物理实验室科研人员,他为防空和导弹防御系 (AMDD)提出了先进的目标跟踪方法。霍格博士的研究领域包括目标跟踪,信号和阵列处理与处理 设计,主动、被动雷达和声纳设计,数字通信和编码理论以及时间频率分析。 责任编辑:牛旭东xinwu@ndip.cn 责任校对:苏向颖 上架建议:计算机视觉 封面设计:蒋秀芹 httpt//www.ndip.en ISBN978-7-118-09321-6 WILEY WILEY eEs Copies of this book sold without a Wiley sticker on the cover are 9W78z118m0932161> unauthorized and illegal 定价:79.00元 装备科技译著出版基金 贝叶斯估计与跟踪实用指南 Bayesian Estimation and Tracking: A Practical Guide [美] Anton J.Haug著 王欣于晓译 图F荤版社 北京 著作权合同登记图字:军-2013-200号 图书在版编目(CIP)数据 贝叶斯估计与跟踪实用指南/(美)豪格 (Hang,A.J)著;王欣,于晓译.一北京:国防工业 出版社,2014.5 (高新科技译丛) 书名原文 Bayesian estimation and tracking:a practical guide ISBN978-7-118-09321-6 I.①贝…Ⅱ.①豪…②王…③于…Ⅲ.①贝叶斯 估计-指南②贝叶斯估计一应用一目标跟踪一指南Ⅳ ①0211.67-62②TN953-62 中国版本图书馆CIP数据核字(2014)第068301号 Authorized translation from the English language edition, entitled Bayesian Estimation and Tracking, ISBN 978-0-470-62170-7, by Anton J. Haug, published by John Wiley Sons Copyright C 2012 by John Wiley Sons, Inc. All rights reserved. This translation published under license. No part of this book may be repro- duced in any form without the written permission of the original copyrights holder Copies of this book sold without a Wiley sticker on the cover are unauthorized and illegal 本书简体中文版由 John Wiley&sons,lno.授权国防工业出版社独家出版。版权所有, 侵权必究。 阍前有:原社出版发行 (北京市海淀区紫竹院南路23号邮政编码100048) 北京嘉恒彩色印刷有限责任公司 新华书店经售 开本710×10001/16印张19%字数370千字 2014年5月第1版第1次印刷印数1—2000册定价79.00元 本书如有印装错误,我社负责调换) 国防书店:(010)88540777 发行邮购:(010)88540776 发行传真:(010)88540755行业务:(010)88540717 前言 本书以基本原理为出发点,阐述了贝叶斯估计滤波器的完整的发展历程。 书中硏究了由高斯噪声和非髙斯噪声驱动的线性、非线性动态系统。这里假设 动态系统是连续的,因为只有在研究离散滤波器的时候,才会在离散时间对系统 进行观测。本书的主要目标是给读者提供过去60年来所提出的大部分贝叶斯 估计方法的一致性的全面描述,以表明每种以贝叶斯范式为基础的基本思想是 如何与条件密度相关的。 学习本书内容需要的预备知识包括线性代数、贝叶斯概率理论以及有限差 分和插值的数值方法。书中第2章介绍了所有这些主题以及掌握书中其它内容 所需的基础知识 书中涵盖的部分内容来自于马里兰大学帕克分校数学系的一门研究生课 程。该门课程的主要目的是让学生自己开发目标跟踪算法的 MATLAB工具箱。 课后给学生们提出一些特定的跟踪问题,要求编写一个或多个 MATLAB子程序 来实现某些跟踪方法。一般来说,学生开发的子程序是独立的,并且可以应用于 多种难度不大的跟踪问题(例如,纯方位跟踪)。本书不包含任何习题集,使用 本书的读者可以根据需要来调整跟踪问题的作业。此外,本书包含4个相当复 杂的实用案例,使用本书的老师可以选择其中之一作为编码作业的框架。第一 个案例贯穿本书的第Ⅱ和第Ⅲ部分;其余的3个案例则被分成了单独的章节,构 成了本书的第Ⅳ部分。 本书有两个鲜明特点:①运用大量的表格和图形,给出每种估计方法基本原 理的详细推导过程;②每种方法都有非常详细的分步指导,使得跟踪滤波器的编 码简单且易于理解。 递推贝叶斯估计可以求解转移函数或变换函数的加权条件密度积分。转移 函数反映动态状态向量随时间变化的路径,变换函数将状态向量变换成观测向 量。有多种求解积分的数值方法,每种都有不同的估计方法。本书第Ⅱ部分和 第Ⅲ部分的每个章节都涵盖求解这些积分的一个或多个数值逼近方法,第Ⅱ部 分是高斯加权积分的卡尔曼滤波器方法,第Ⅲ部分是未知密度的加权密度积分 的粒子滤波器方法。 本书是作者在此领域多年研究的成果,希望能为贝叶斯估计和跟踪研究做 出贡献。同时,也希望在研究改进这些方法并将其应用到新领域、解决新问题的 基础上,本书能够开拓贝叶斯估计和跟踪研究的新方向。 Anton J. haug 目录 刊言 Ⅲ 第Ⅰ部分预备知识 第1章简介…………………………………………3 1.1贝叶斯推理… 1.2贝叶斯层次估计法 1.3本书研究范畴 1.3.I目标 1.3.2章节概述… 1.4用 MATLAB⑧进行建模和仿真 参考文献… 第2章数学基础 2.1矩阵线性代数简介 999 2.1.1矢量与矩阵的约定与记法… 2.1.2和与乘积……………………………………………………10 2.1.3矩阵的逆… 2.1.4分块矩阵的逆 11 2.1.5矩阵的平方根………………………………… 2.2矢量点发生器………… 12 2.3多参数多维非线性函数估计………………………………15 2.3.1标量非线性函数估计 15 2.3.2多维非线性函数估计 18 2.4多变量统计概述… …23 2.4.1一般定义 3 2.4.2高斯密度………………………………………25 参考文献………………………………………………………31 第3章贝叶斯估计的基本概念 ……33 3.1贝叶斯估计 3.2点估计式 34 3.3基于概率密度函数的递推贝叶斯滤波器… 36 3.4基于状态均值和协方差的递推贝叶斯估计 ,,,着. 38 3.4.1状态矢量预测…… 39 3.4.2状态矢量更新… 40 3.5一般估计方法讨论………………………………42 参考文献 43 第4章实用案例:初步探讨 4.1仿真、估计与评价过程 ,,,,,,,.,,,.非,,..,,鲁非· 4.2利用DFAR浮标场进行匀速运动目标跟踪的场景仿真………45 4.2.1船舶动态模型………………………45 4.2.2多浮标观测模型 46 4.2.3场景属性………………………………46 4.3 DIFAR浮标信号处理 4.4DFAR似然函数……………………………………………53 参考文献 55 第Ⅱ部分高斯假设:卡尔曼滤波估计器 第5章高斯噪声:高斯加权分布的多维积分 59 5.1第3章中重要结论总结 5.2回顾卡尔曼滤波器校正(更新)方程的推导…………61 5.3贝叶斯点预测积分求解高斯密度 5.3.1利用仿射变换来简化流程… 64 5.3.2求解高斯加权积分的一般方法 66 参考文献…………………………68 第6章线性卡尔曼滤波器 70 6.1线性动态模型……………………………………………70 6.2线性观测模型… 71 6.3线性卡尔曼滤波器… 6.4IKF在 DIFAR浮标方位估计中的应用 ,,·,,,·.,,,..,.1.,· Ⅵ 参考文献 74 第7章线性化卡尔曼滤波器:扩展卡尔曼滤波器… 76 7.1一维情况………………76 7.1.1-维状态预测 76 7.1.2一维状态估计误差方差预测 77 7.1.3一维观测预测方程 7.1.4一维预测方程的变换…… 78 7.1.5一维线性化EKF过程 7.2多维情况…… …………………80 7.2.1状态预测方程 81 7.2.2状态协方差预测方程………………………81 7.2.3观测预测方程…… 83 7.2.4多维预测方程的变换 83 7.2.5线性化多维扩展卡尔曼滤波器过程……… 85 7.2.6二阶扩展卡尔曼滤波器… 86 7.3多维协方差预测方程的另一种推导…… 7.4EKF在DFAR船舶跟踪的应用案例分析 88 7.4.1船舶运动动态模型…………………………88 7.4.2 DIFAR浮标观测模型………… 88 7.4.3初始化卡尔曼滤波器族中所有滤波器 90 7.4.4选定加速度噪声参数………………………91 7.4.5EKF跟踪滤波器结果 参考文献……93 第8章 Sigma点类别:有限差分卡尔曼滤波器……94 8.1一维有限差分卡尔曼滤波器………………………………94 8.1.1一维有限差分状态预测 …94 8.1.2一维有限差分状态预测……………………………96 8.1.3一维有限差分观测预测方程… 96 8.1.4一维有限差分卡尔曼滤波器过程………………………96 8.1.5简化的一维有限差分预测方程 97 8.2多维有限差分卡尔曼滤波器……………………………98 8.2.1多维有限差分状态预测… 98 8.2.2多维有限差分状态协方差预测 100 8.2.3多维有限差分观测预测方程 101 Ⅶ 【实例截图】
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Bayesian Estimation and Tracking 园冒国后固目 Bayesian Estimation and Tracking A practical Guide 内容简介 非高斯系统估计的文献一般都存在缺少实用方法的缺点,而高斯方法又缺乏严密、有组织的推导 《贝叶斯估计与跟踪实用指南》一书设法解决这个领域中的不足,为读者提供全面的高斯噪声与非高斯 噪声驱动的线性与非线性动态系统估计方法的介绍。 本书特点在于提供了贝叶斯估计与跟踪的统一方法,重点强调了在贝叶斯框架下所有跟踪算法的推导 过程,还给出了用于计算加权密度积分的高效的数值方法,包括加权高斯积分的线性与非线性卡尔曼滤波 器,以及非高斯情况下的粒子滤波器。作者首先给出每种估计方法基本原理的详细推导过程,然后分步骤 对每一种方法进行详细说明,使得跟踪滤波器的编码更简单易懂。 本书利用了案例分析来展示所研究内容的应用。此外,该书还为每个算法提供了框图,让读者可以自 己开发 MATLAB估计方法软件工具箱。 《贝叶斯估计与跟踪实用指南》是一本优秀的估计与跟踪方法课程的研究生教材。本书还适用于估 计与跟踪领域的科学研究人员、数学研究人员和工程技术人员,对他们具有重要的实际应用价值。对广大 科技工作者来说,也是一本非常有价值的参考书。 作者简介 安东,J霍格,博土,美国约翰霍普金斯大学应用物理实验室科研人员,他为防空和导弹防御系 (AMDD)提出了先进的目标跟踪方法。霍格博士的研究领域包括目标跟踪,信号和阵列处理与处理 设计,主动、被动雷达和声纳设计,数字通信和编码理论以及时间频率分析。 责任编辑:牛旭东xinwu@ndip.cn 责任校对:苏向颖 上架建议:计算机视觉 封面设计:蒋秀芹 httpt//www.ndip.en ISBN978-7-118-09321-6 WILEY WILEY eEs Copies of this book sold without a Wiley sticker on the cover are 9W78z118m0932161> unauthorized and illegal 定价:79.00元 装备科技译著出版基金 贝叶斯估计与跟踪实用指南 Bayesian Estimation and Tracking: A Practical Guide [美] Anton J.Haug著 王欣于晓译 图F荤版社 北京 著作权合同登记图字:军-2013-200号 图书在版编目(CIP)数据 贝叶斯估计与跟踪实用指南/(美)豪格 (Hang,A.J)著;王欣,于晓译.一北京:国防工业 出版社,2014.5 (高新科技译丛) 书名原文 Bayesian estimation and tracking:a practical guide ISBN978-7-118-09321-6 I.①贝…Ⅱ.①豪…②王…③于…Ⅲ.①贝叶斯 估计-指南②贝叶斯估计一应用一目标跟踪一指南Ⅳ ①0211.67-62②TN953-62 中国版本图书馆CIP数据核字(2014)第068301号 Authorized translation from the English language edition, entitled Bayesian Estimation and Tracking, ISBN 978-0-470-62170-7, by Anton J. Haug, published by John Wiley Sons Copyright C 2012 by John Wiley Sons, Inc. All rights reserved. This translation published under license. No part of this book may be repro- duced in any form without the written permission of the original copyrights holder Copies of this book sold without a Wiley sticker on the cover are unauthorized and illegal 本书简体中文版由 John Wiley&sons,lno.授权国防工业出版社独家出版。版权所有, 侵权必究。 阍前有:原社出版发行 (北京市海淀区紫竹院南路23号邮政编码100048) 北京嘉恒彩色印刷有限责任公司 新华书店经售 开本710×10001/16印张19%字数370千字 2014年5月第1版第1次印刷印数1—2000册定价79.00元 本书如有印装错误,我社负责调换) 国防书店:(010)88540777 发行邮购:(010)88540776 发行传真:(010)88540755行业务:(010)88540717 前言 本书以基本原理为出发点,阐述了贝叶斯估计滤波器的完整的发展历程。 书中硏究了由高斯噪声和非髙斯噪声驱动的线性、非线性动态系统。这里假设 动态系统是连续的,因为只有在研究离散滤波器的时候,才会在离散时间对系统 进行观测。本书的主要目标是给读者提供过去60年来所提出的大部分贝叶斯 估计方法的一致性的全面描述,以表明每种以贝叶斯范式为基础的基本思想是 如何与条件密度相关的。 学习本书内容需要的预备知识包括线性代数、贝叶斯概率理论以及有限差 分和插值的数值方法。书中第2章介绍了所有这些主题以及掌握书中其它内容 所需的基础知识 书中涵盖的部分内容来自于马里兰大学帕克分校数学系的一门研究生课 程。该门课程的主要目的是让学生自己开发目标跟踪算法的 MATLAB工具箱。 课后给学生们提出一些特定的跟踪问题,要求编写一个或多个 MATLAB子程序 来实现某些跟踪方法。一般来说,学生开发的子程序是独立的,并且可以应用于 多种难度不大的跟踪问题(例如,纯方位跟踪)。本书不包含任何习题集,使用 本书的读者可以根据需要来调整跟踪问题的作业。此外,本书包含4个相当复 杂的实用案例,使用本书的老师可以选择其中之一作为编码作业的框架。第一 个案例贯穿本书的第Ⅱ和第Ⅲ部分;其余的3个案例则被分成了单独的章节,构 成了本书的第Ⅳ部分。 本书有两个鲜明特点:①运用大量的表格和图形,给出每种估计方法基本原 理的详细推导过程;②每种方法都有非常详细的分步指导,使得跟踪滤波器的编 码简单且易于理解。 递推贝叶斯估计可以求解转移函数或变换函数的加权条件密度积分。转移 函数反映动态状态向量随时间变化的路径,变换函数将状态向量变换成观测向 量。有多种求解积分的数值方法,每种都有不同的估计方法。本书第Ⅱ部分和 第Ⅲ部分的每个章节都涵盖求解这些积分的一个或多个数值逼近方法,第Ⅱ部 分是高斯加权积分的卡尔曼滤波器方法,第Ⅲ部分是未知密度的加权密度积分 的粒子滤波器方法。 本书是作者在此领域多年研究的成果,希望能为贝叶斯估计和跟踪研究做 出贡献。同时,也希望在研究改进这些方法并将其应用到新领域、解决新问题的 基础上,本书能够开拓贝叶斯估计和跟踪研究的新方向。 Anton J. haug 目录 刊言 Ⅲ 第Ⅰ部分预备知识 第1章简介…………………………………………3 1.1贝叶斯推理… 1.2贝叶斯层次估计法 1.3本书研究范畴 1.3.I目标 1.3.2章节概述… 1.4用 MATLAB⑧进行建模和仿真 参考文献… 第2章数学基础 2.1矩阵线性代数简介 999 2.1.1矢量与矩阵的约定与记法… 2.1.2和与乘积……………………………………………………10 2.1.3矩阵的逆… 2.1.4分块矩阵的逆 11 2.1.5矩阵的平方根………………………………… 2.2矢量点发生器………… 12 2.3多参数多维非线性函数估计………………………………15 2.3.1标量非线性函数估计 15 2.3.2多维非线性函数估计 18 2.4多变量统计概述… …23 2.4.1一般定义 3 2.4.2高斯密度………………………………………25 参考文献………………………………………………………31 第3章贝叶斯估计的基本概念 ……33 3.1贝叶斯估计 3.2点估计式 34 3.3基于概率密度函数的递推贝叶斯滤波器… 36 3.4基于状态均值和协方差的递推贝叶斯估计 ,,,着. 38 3.4.1状态矢量预测…… 39 3.4.2状态矢量更新… 40 3.5一般估计方法讨论………………………………42 参考文献 43 第4章实用案例:初步探讨 4.1仿真、估计与评价过程 ,,,,,,,.,,,.非,,..,,鲁非· 4.2利用DFAR浮标场进行匀速运动目标跟踪的场景仿真………45 4.2.1船舶动态模型………………………45 4.2.2多浮标观测模型 46 4.2.3场景属性………………………………46 4.3 DIFAR浮标信号处理 4.4DFAR似然函数……………………………………………53 参考文献 55 第Ⅱ部分高斯假设:卡尔曼滤波估计器 第5章高斯噪声:高斯加权分布的多维积分 59 5.1第3章中重要结论总结 5.2回顾卡尔曼滤波器校正(更新)方程的推导…………61 5.3贝叶斯点预测积分求解高斯密度 5.3.1利用仿射变换来简化流程… 64 5.3.2求解高斯加权积分的一般方法 66 参考文献…………………………68 第6章线性卡尔曼滤波器 70 6.1线性动态模型……………………………………………70 6.2线性观测模型… 71 6.3线性卡尔曼滤波器… 6.4IKF在 DIFAR浮标方位估计中的应用 ,,·,,,·.,,,..,.1.,· Ⅵ 参考文献 74 第7章线性化卡尔曼滤波器:扩展卡尔曼滤波器… 76 7.1一维情况………………76 7.1.1-维状态预测 76 7.1.2一维状态估计误差方差预测 77 7.1.3一维观测预测方程 7.1.4一维预测方程的变换…… 78 7.1.5一维线性化EKF过程 7.2多维情况…… …………………80 7.2.1状态预测方程 81 7.2.2状态协方差预测方程………………………81 7.2.3观测预测方程…… 83 7.2.4多维预测方程的变换 83 7.2.5线性化多维扩展卡尔曼滤波器过程……… 85 7.2.6二阶扩展卡尔曼滤波器… 86 7.3多维协方差预测方程的另一种推导…… 7.4EKF在DFAR船舶跟踪的应用案例分析 88 7.4.1船舶运动动态模型…………………………88 7.4.2 DIFAR浮标观测模型………… 88 7.4.3初始化卡尔曼滤波器族中所有滤波器 90 7.4.4选定加速度噪声参数………………………91 7.4.5EKF跟踪滤波器结果 参考文献……93 第8章 Sigma点类别:有限差分卡尔曼滤波器……94 8.1一维有限差分卡尔曼滤波器………………………………94 8.1.1一维有限差分状态预测 …94 8.1.2一维有限差分状态预测……………………………96 8.1.3一维有限差分观测预测方程… 96 8.1.4一维有限差分卡尔曼滤波器过程………………………96 8.1.5简化的一维有限差分预测方程 97 8.2多维有限差分卡尔曼滤波器……………………………98 8.2.1多维有限差分状态预测… 98 8.2.2多维有限差分状态协方差预测 100 8.2.3多维有限差分观测预测方程 101 Ⅶ 【实例截图】
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