建模与估计

本书内容涉及系统辨识、状态估计、时间序列分析、多传感器信息融合四个学科及它们相互交叉和相互渗透的边缘领域。本书内容包括时间序列自回归滑动平均（ARMA）模型和状态空间模型，递推最小二乘法及其多种改进的和推广的算法，系统状态和信号估计的经典Kalman滤波方法和现代时间序列分析方法，时域Wiener滤波方法，状态和信号的多传感器信息融合最优估计理论、方法和算法。含未知模型参数和噪声统计系统的状态和信号的自校正估计和自校正信息融合估计理论、方法和算法。本书中含有大量MATLAB数值仿真例子及通用程序，以及在目标跟踪系统中的大量仿真应用例子。本书包含了许多具有创新性和具前沿性的理论和方法。