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圖書(shū)簡(jiǎn)介

本書(shū)系統(tǒng)介紹粒子濾波算法的基本原理和關(guān)鍵技術(shù)，針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波算法存在的粒子退化、計(jì)算量大的缺點(diǎn)介紹了多種改進(jìn)的粒子濾波算法，包括基于重要性密度函數(shù)選擇的粒子濾波算法、基于重采樣技術(shù)的粒子濾波算法、基于智能優(yōu)化思想的粒子濾波算法、自適應(yīng)粒子濾波算法、流形粒子濾波算法等，并將粒子濾波算法應(yīng)用于機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤、語(yǔ)音增強(qiáng)、傳感器故障診斷、人臉跟蹤等領(lǐng)域，最后探討了粒子濾波算法的硬件實(shí)現(xiàn)問(wèn)題，給出了基于DSP和FPCA的粒子濾波算法實(shí)現(xiàn)方法。
　　本書(shū)可供高等院校電子信息、自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)應(yīng)用、應(yīng)用數(shù)學(xué)等有關(guān)專業(yè)高年級(jí)本科生和研究生，以及從事控制科學(xué)與工程、信號(hào)與信息處理領(lǐng)域的工程技術(shù)人員和研究人員參考閱讀。
目錄
前言
第一篇 粒子濾波算法
　第1章 緒論
　　1.1 粒子濾波的發(fā)展和應(yīng)用
　　1.2 粒子濾波的缺點(diǎn)和現(xiàn)有的解決方法
　第2章 Kalman濾波理論
　　2.1 標(biāo)準(zhǔn)Kalman濾波算法
　　2.2 α-β-γ濾波器
　　2.3 EKF濾波算法
　　2.4 MVEKF算法
　　2.5 UKF算法
　第3章 從貝葉斯理論到粒子濾波
　　3.1 動(dòng)態(tài)空間模型
　　3.2 貝葉斯估計(jì)理論
　　3.3 蒙特卡羅積分
　　3.4 序貫蒙特卡羅信號(hào)處理
　　3.5 粒子濾波
　第4章 基于重要密度函數(shù)選擇的改進(jìn)粒子濾波算法
　　4.1 GHPF
　　4.2 EKPF
　　4.3 UPF
　　4.4 IMMPF算法
　　4.5 二階中心差分粒子濾波
　　4.6 基于Stiefel流形的粒子濾波器研究
　　4.7 混合退火粒子濾波器研究
　第5章 基于重采樣技術(shù)的改進(jìn)粒子濾波算法
　　5.1 重要性重采樣粒子濾波器
　　5.2 基于MCMC的粒子濾波
　　5.3 AVPF
　　5.4 RPF
　　5.5 核K-粒子濾波算法(KPF)
　　5.6 基于權(quán)值選擇的粒子濾波算法
　　5.7 線性優(yōu)化重采樣粒子濾波算法
　　5.8 基于Stiefel流形和權(quán)值優(yōu)選的粒子濾波器(SM-WSPF)研究
　　5.9 基于Stiefel流形和線性優(yōu)化重采樣的粒子濾波器(SM-LOCR-PF)研究
　　5.10 其他常用的重采樣方法
　　5.11仿真分析
　第6章 基于智能優(yōu)化思想的粒子濾波算法
　　6.1 GPF算法
　　6.2 PSO-PF算法
　　6.3 AFSA-PF算法
　　6.4 AIPF算法
　　6.5 仿真分析
　第7章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的粒子濾波算法
　　7.1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要性權(quán)值調(diào)整粒子濾波(NNWA-PF)算法
　　7.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要性樣本調(diào)整粒子濾波(NNISA-PF)算法
　　7.3 仿真分析
　第8章 APF算法
　　8.1 似然分布自適應(yīng)調(diào)整
　　8.2 樣本數(shù)APF
　　8.3 改進(jìn)APF
　　8.4 APF的仿真分析
　第9章 其他粒子濾波算法
　　9.1 免重采樣粒子濾波
　　9.2 MPF
　　9.3 分布式粒子濾波
第二篇 粒子濾波算法的應(yīng)用
　第10章 粒子濾波算法在機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用
　　10.1 基于貝葉斯理論的目標(biāo)跟蹤技術(shù)
　　10.2 機(jī)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)模型
　　10.3 多目標(biāo)跟蹤中的聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法
　　10.4 非線性、非高斯條件(閃爍噪聲)下的機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤
　　10.5 基于粒子濾波和JPDA的多目標(biāo)跟蹤數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法
　　10.6 仿真實(shí)驗(yàn)
　第11章 粒子濾波應(yīng)用于語(yǔ)音信號(hào)增強(qiáng)
　　11.1 語(yǔ)音增強(qiáng)技術(shù)
　　11.2 TVAR模型
　　11.3 基于GPF的語(yǔ)音增強(qiáng)算法
　　11.4 語(yǔ)音信號(hào)增強(qiáng)仿真實(shí)驗(yàn)
　第12章 粒子濾波應(yīng)用于傳感器故障診斷
　　12.1 故障診斷的方法
　　12.2 傳感器故障診斷的基本原理
　　12.3 應(yīng)用粒子濾波進(jìn)行故障診斷
　　12.4 仿真實(shí)例分析
　第13章 粒子濾波算法在人臉跟蹤中的應(yīng)用
　　13.1 人臉跟蹤介紹
　　13.2 跟蹤算法相關(guān)理論基礎(chǔ)
　　13.3 基于直方圖的均值偏移人臉跟蹤算法
　　13.4 基于直方圖的粒子濾波人臉跟蹤算法
　　13.5 基于橢圓擬合的人臉跟蹤算法
　　13.6 基于流形的人臉跟蹤算法
　　13.7 人臉跟蹤仿真
　第14章 粒子濾波在倒立擺控制系統(tǒng)中的應(yīng)用
　　14.1 引言
　　14.2 倒立擺控制系統(tǒng)模型
　　14.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的倒立擺控制系統(tǒng)研究
　　14.4 粒子濾波優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)倒立擺控制仿真
　第15章 基于DSP實(shí)現(xiàn)的粒子濾波算法
　　15.1 FBPF算法
　　15.2 基于硬件實(shí)現(xiàn)的改進(jìn)FBPF算法
　　15.3 實(shí)現(xiàn)改進(jìn)FBPF算法的DSP
　　15.4 改進(jìn)FBPF算法DSP實(shí)現(xiàn)的軟件環(huán)境
　　15.5 改進(jìn)FBPF算法的軟件仿真與DSP實(shí)現(xiàn)
　　15.6 基于改進(jìn)FBPF算法的GPS導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計(jì)
　第16章 基于FPGA的粒子濾波算法實(shí)現(xiàn)
　　16.1 基于FPGA的改進(jìn)FBPF算法的總體設(shè)計(jì)
　　16.2 FPGA簡(jiǎn)介
　　16.3 改進(jìn)FBPF算法的軟件仿真與FPGA實(shí)現(xiàn)
參考文獻(xiàn)

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