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書較全面的介紹了Kalman濾波器基本原理、推導過程、以及在跟蹤領域中的應用。全書主要分成兩部分，第一部分為基礎知識，共包括5章。第1章介紹了Kalman濾波器的基本特點，應用領域等，並簡單介紹了本書的特點是提供了基於Kalman濾波器基本原理的全部Matlab來源程式。第2章簡單地介紹了Matlab語言使用方法和程式設計技巧。第3章介紹了最小二乘估計方法的基本原理和推導過程，並給出了幾種最小二乘估計方法不同的表達形式，它們是Kalman濾波器的理論基礎。第4章在第3章的基礎上，給出了基於線性系統的Kalman濾波器的遞推算法。第5章先給出了非線性的系統模型，然後給出了能夠應用於的線性系統的Kalman濾波器演算法，包括擴展Kalman濾波器、不敏Kalman濾波器。本書的第二部分為應用部分，共包括兩章，是作為前面基礎知識的必要補充，分別是第6章和第7章。第6章介紹了跟蹤系統的測量模型，並給出了在很多跟蹤系統發展研究中經常用到的模擬軌跡。第7章給出了機動目標的模型建模方法，包括常速度模型、常加速度模型、Singer模型、以及當前統計模型等。第8章給出了RFID系統的跟蹤方法。我們還給出了基於這個目標動力學統計特徵的自我調整動力學模型，通過大量的模擬研究表明該模型可以很好地適應目標的運動特徵。本章還包括基於前一章給出的移動目標軌跡、以及不同的運動模型對移動目標進行跟蹤的模擬研究。
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