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| 內容簡介： |
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本书可以作为电子信息类专业的本科生和硕士、博士研究生数字信号处理课程的教材，也可以作为从事雷达、无线传感器网络、数字信号处理的教师和科研人员的参考书。
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| 關於作者： |
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黄小平，男，1984年6月生，江西省上饶县人，北京交通大学自动化本科，北京航空航天大学控制科学与工程硕士，博士就读于中国科学技术大学计算机应用专业，主要研究信号与信息处理。著有《卡尔曼滤波原理及应用MATLAB仿真》、《粒子滤波原理及应用MATLAB仿》。
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| 目錄：
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第1章MATLAB仿真基础
11MATLAB简介
111MATLAB发展历史
112MATLAB 71系统
113M-File编辑器的使用
12数据类型和数组
121数据类型概述
122数组的创建
123数组的属性
124数组的操作
125结构体和元胞数组
13程序设计
131条件语句
132循环语句
133函数
134画图
14小结
第2章目标定位跟踪系统概述
21观测系统
211基本概念
212坐标系
213典型的观测站
22定位
221模糊定位
222精确定位
223典型的定位系统
23目标跟踪
231多观测站系统架构
232跟踪过程描述
233跟踪轨迹
24跟踪的数学模型
241匀速直线运动
242匀加速运动
25小结
第3章目标定位算法
31非测距的定位算法
311质心定位算法
312加权质心定位算法
313网格定位算法
32基于测距的定位算法
321最小二乘原理
322最小二乘定位算法
323基于RSSI测距的定位算法
324基于TOATDOA的目标定位算法
33基于角度测量的定位算法
331双站角度定位
332三角测量法定位
34移动目标定位算法
341移动目标计算机仿真建模
342基于距离观测的运动目标定位
343纯方位角的运动目标定位
35小结
第4章线性Kalman滤波
41Kalman滤波原理
411射影定理
412Kalman滤波器
413Kalman滤波的参数处理
42Kalman滤波用于一维观测信号去噪
421信号测量滤波原理
422一维Kalman滤波的应用仿真
43Kalman滤波在自由落体运动目标跟踪中的应用
431状态方程的建立
432自由落体跟踪仿真
44Kalman滤波在船舶GPS导航定位系统中的应用
441GPS导航系统原理介绍
442导航定位系统仿真
45Kalman滤波在视频图像目标跟踪中的应用
451视频捕获和录制
452视频导入和显示
453对视频帧的操作
454Kalman滤波对自由下落的皮球跟踪应用
46小结
第5章非线性Kalman滤波
51扩展Kalman滤波
511EKF的基本思想
512非线性系统的线性化
513EKF的滤波原理
52EKF的应用及仿真
521EKF应用于一维非线性系统
522基于距离观测的目标跟踪EKF状态估计
523纯方位角目标跟踪EKF状态估计
524EKF在纯方位寻的导弹制导中的应用
53无迹Kalman滤波
531UKF的基本思想
532无迹变换
533UKF的滤波过程
54UKF的应用及仿真
541UKF在单站观测站目标跟踪中的应用
542UKF在六维匀加速直线运动目标跟踪系统中的应用
55小结
第6章粒子滤波
61粒子滤波简介
611粒子滤波的发展历史
612粒子滤波的特点
613粒子滤波的应用领域
62蒙特卡洛原理
621蒙特卡洛的基本思想
622蒙特卡洛的理论基础
623蒙特卡洛的应用实例
63粒子滤波原理
631蒙特卡洛采样原理
632贝叶斯重要性采样
633序列重要性采样滤波器
634BootstrapSIR滤波器
635权值计算方法
64粒子滤波经典采样算法
641随机重采样
642多项式重采样
643系统重采样
644残差重采样
65粒子滤波的应用
651粒子滤波应用于一维非线性系统
652粒子滤波应用于高斯模型目标跟踪系统
653粒子滤波应用于非高斯模型目标跟踪系统
66小结
第7章多目标跟踪算法
71多目标跟踪系统建模
711单站多目标跟踪系统建模
712单站多目标跟踪系统仿真
713多站多目标跟踪系统建模
714多站多目标跟踪系统仿真
72多目标跟踪分类算法
721多目标数据融合概述
722近邻法分类算法及程序
723近邻法用于目标跟踪中的航迹关联及算法程序
724k-近邻法分类算法
73多目标跟踪算法
731基于Kalman滤波的多目标跟踪算法
732基于粒子滤波的多目标状态估计
74小结
第8章Simulink仿真
81Simulink概述
811Simulink启动
812Simulink仿真设置
813Simulink模块库简介
82S函数
821S函数原理
822S函数的控制流程
83目标跟踪的Simulink仿真
831状态方程和观测方程的Simulink建模
832基于S函数的Kalman滤波器设计及其在跟踪中的应用
833基于S函数的粒子滤波器设计及其在跟踪中的应用
84小结
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本书咨询联系方式：lhy@pheicomcn。
前言
随着科技的发展，在雷达、声呐、无线领域，对目标位置锁定的研究在各应用场合有着重要的价值。所有传感器测量的数据都是受到噪声污染的，噪声不能消除，只能最大限度地降低。在目标跟踪中，传感器一般都采集观测站与目标之间的距离、角度等信息，这些信息往往会受到高斯或非高斯噪声的干扰，导致观测站不能准确地估计目标的状态，常用的补偿措施就是滤波。
在现代时间序列里，常用的滤波算法有最小二乘定位算法、Kalman滤波、粒子滤波等。这些经典的算法已经广泛应用在雷达、声呐、无线传感器网络等领域中。本书主要结合实际应用，如单观测站与多观测站情况下对目标进行状态估计研究，这里的状态主要指的是目标的位置、速度和加速度信息。对目标的状态估计算法，笔者已在电子工业出版社出版的《卡尔曼滤波原理及应用MATLAB仿真》和《粒子滤波原理及应用MATLAB仿真》两本书中做了详细的描述。本书在写作风格上沿袭了前两本，期望能得到广大读者的认同。
参加本书编写的还有王岩、缪鹏程、胡敦、许蓓蓓、李学森、章华、罗伟、丁成祥、黄平森、高福仙等。本书得以撰写，在很大程度上要感谢我的恩师王岩老师，她给了我一个很好的研究课题，在研究生期间对我的谆谆教诲和无微不至的关怀，让我学到了很多知识，在我遇到困难时给我指点迷津，提出很多建设性的意见供我参考。本书的编辑也得到了北航同课题组的学弟、学妹们的帮助，感谢他们查阅并提供的资料，在此特别感谢钱琛、王夏静、段九鼎、杨刚、徐建伟、王驭风、严芬菲、刘涛、聂金平、陈冰洁、田龙飞、李超等。最后感谢我的妻子许蓓蓓的理解和支持，感谢可爱的女儿给我写作的精神动力！
希望本书对相关领域的研究者有所帮助。由于作者水平有限，书中难免有疏忽及错误之处，恳请读者提出宝贵意见。我的邮箱是xiaoping_444@126.com。
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