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內容簡介： 由张园和沈鹤鸣共同主编的这本教材《卡尔曼滤波及其军事应用》主要介绍了估计理论及其在单机动目标跟踪中的应用。在估计理论中，重点介绍了现代估计理论（卡尔曼滤波），也兼顾了经典估计理论（ *小二乘估计、线性*小方差估计和*小方差估计）和非线性滤波方法（非线性系统线性化方法、 Unscented卡尔曼滤波和粒子滤波）。本书力求从工程应用的角度来阐述基本理论，尽量避免过深和抽象的数学背景，并注意知识的连贯性，力求做到由浅入深，循序渐进。 本书广泛参考了国内外研究、应用成果，融美国学者和苏联学者几种学派的理论于一体，并加进了作者多年来的教学经验、体会与科研成果，基本自成体系，既可作为本科或研究生教材，也可作为军事专业人员从事教学和科研的参考资料。 目錄： 第1章 绪论 1.1 卡尔曼滤波的概念 1.2 最优估计的含义 1.3 卡尔曼滤波产生的时代背景及特色 1.4 卡尔曼滤波的应用 1.4.1 在舰载指挥控制系统中的应用 1.4.2 在舰船综合导航系统中的应用 1.4.3 在核反应堆最优控制中的应用 第2章 经典估计理论 2.1 最小二乘估计 2.1.1 基本最小二乘估计 2.1.2 加权最小二乘估计 2.1.3 递推最小二乘估计 2.2 线性最小方差估计 2.3 最小方差估计 习题 第3章 离散线性系统的卡尔曼滤波基本方程 3.1 引言 3.1.1 卡尔曼滤波要求的性能指标 3.1.2 递推估计的基本思想 3.2 卡尔曼滤波方法的数学模型 3.3 卡尔曼滤波基本方程的推导 3.3.1 卡尔曼滤波器的结构 3.3.2 最佳增益矩阵的计算 3.3.3 卡尔曼滤波第（I）类基本方程 3.3.4 卡尔曼滤波第（Ⅱ）类基本方程 3.4 卡尔曼滤波的具体计算 3.4.1 第（I）类基本方程的计算 3.4.2 第（Ⅱ）类基本方程的计算 3.4.3 无验前估计时滤波方程的初始条件 3.5 卡尔曼滤波的特点与性质 3.5.1 卡尔曼滤波的特点 3.5.2 卡尔曼滤波的性质 3.6 α-β-γ滤波器 习题 第4章 离散线性系统卡尔曼滤波器的计算与仿真 4.1 简单系统举例 4.2 实际系统举例 4.2.1 简单离散系统的计算与仿真 4.2.2 具有控制作用的一般离散系统的计算与仿真 习题 第5章 卡尔曼滤波器的发散问题 5.1 卡尔曼滤波器发散的原因 5.2 克服卡尔曼滤波器发散的几种工程实用方法 5.2.1 冻结K（后）法 5.2.2 实际不发散滤波器的算法 5.2.3 实际不发散滤波器的新算法 习题 第6章 非线性滤波 6.1 扩展卡尔曼滤波 6.1.1 一般情况下的卡尔曼滤波 6.1.2 扩展卡尔曼滤波 6.2 无迹卡尔曼滤波算法 6.2.1 无迹变换基本原理 6.2.2 对称采样策略 6.2.3 无迹卡尔曼滤波算法 6.3 粒子滤波算法 6.3.1 蒙特卡罗积分 6.3.2 贝叶斯重要性采样 6.3.3 序贯重要性采样 6.3.4 重要性函数的选择 6.3.5 粒子滤波的退化现象与重采样技术 6.3.6 基本粒子滤波 习题 第7章 卡尔曼滤波在单机动目标跟踪中的应用 7.1 典型的机动目标模型 7.1.1 CV模型 7.1.2 CA模型 7.1.3 Singer模型 7.1.4 CS模型 7.1.5 CT模型 7.2 单机动目标跟踪算法 7.2.1 基于cs模型的卡尔曼滤波算法 7.2.2 S修正无迹卡尔曼滤波（SUKF）算法 7.2.3 Sigma点粒子滤波算法 7.2.4 仿真计算与结果分析 附录 正交投影 参考文献

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