王世元、黃錦旺、謝智剛、蔣雲翔、馮久超編著
的《非線性卡爾曼濾波器原理及應用》繫統地闡釋了
各種非線性卡爾曼濾波器的基本原理及其在信號處理
、混沌通信、生物信息學以及傳感器網絡中的應用。
全書共10章。首先介紹了卡爾曼濾波器等自適應濾波
器的基本原理與方法；以容積卡爾曼濾波器為例，討
論采用概率密度函數近似這一類非線性卡爾曼濾波器
的增益特性、發展及應用；探討非線性卡爾曼濾波器
在生物信息學、信號處理和混沌通信等領域的應用；
然後，就濾波器的陣列算法，重點討論雙非線性卡爾
曼濾波器和反饋型非線性卡爾曼濾波器的基本原理和
方法；最後，針對非線性卡爾曼濾波器的其他形式，
詳細討論了一類非線性卡爾曼信息濾波器的原理及其
穩定性分析；將非線性卡爾曼濾波器與粒子濾波器相
結合構成另一類非線性濾波器，詳細討論這類非線性
濾波器在傳感器網絡中的各種應用。
本書注重理論與實際問題的結合，實例特色鮮明
，適合從事信號與信息處理、通信、智能信息處理、
計算機和生物信號處理等學科相關專業教師、科研人
員、研究生和高年級本科生閱讀。

第1章 自適應濾波器基本原理
1.1 引言
1.2 自適應濾波器
1.3 *小均方誤差
1.4 *小均方自適應濾波器
1.4.1 *速下降法
1.4.2 *小均方自適應濾波
1.5 遞歸*小二乘自適應濾波器
1.5.1 *小二乘法
1.5.2 遞歸*小二乘法
1.6 卡爾曼濾波器
1.7 粒子濾波器
1.8 本章小結
參考文獻
第2章 卡爾曼濾波器原理及分類
2.1 引言
2.2 線性連續繫統的離散化
2.3 線性離散卡爾曼濾波器
2.3.1 貝葉斯濾波理論
2.3.2 線性*小方差估計
2.4 非線性離散卡爾曼濾波器
2.4.1 非線性函數的近似
2.4.2 概率密度函數的近似
2.5 本章小結
參考文獻
第3章 容積卡爾曼濾波器
3.1 引言
3.2 數值積分
3.3 容積積分準則
3.3.1 積分坐標變換
3.3.2 球面-徑向準則
3.3.3 徑向準則
3.3.4 容積準則
3.4 矩陣分解
3.5 球面-徑向容積卡爾曼濾波器
3.5.1 濾波算法
3.5.2 收斂性分析
3.5.3 仿真分析
3.6 球面單純形-徑向容積卡爾曼濾波器
3.6.1 濾波算法
3.6.2 仿真分析
3.7 本章小結
參考文獻
第4章 非線性卡爾曼濾波算法的增益特性
4.1 引言
4.2 狀態空間模型及特性
4.3 標量無先導卡爾曼濾波算法及其增益特性分析
4.3.1 濾波算法
4.3.2 卡爾曼增益特性的理論分析
4.3.3 仿真分析
4.4 標量容積卡爾曼濾波算法及其增益特性分析
4.4.1 濾波算法
4.4.2 卡爾曼增益特性的理論分析
4.4.3 仿真分析
4.5 本章小結
參考文獻
第5章 非線性卡爾曼濾波器繫列的應用
5.1 引言
5.2 基因識別
5.2.1 研究現狀
5.2.2 基於符號動力學的DNA序列表示方法
5.2.3 基於非線性卡爾曼濾波器的基因識別
5.3 混沌信號的濾波與混沌通?
5.3.1 混沌
5.3.2 混沌的定義
5.3.3 混沌的主要特征
5.3.4 基於混沌的通信
5.3.5 仿真分析
5.4 盲信號分?
5.4.1 盲信號分離問題概述
5.4.2 基於卡爾曼濾波器的盲信號分離算法
5.4.3 基於非線性卡爾曼濾波器的盲信號分離算法
5.5 本章小結
參考文獻
第6章 雙非線性卡爾曼濾波器繫列
6.1 引言
6.2 雙非線性卡爾曼濾波器
6.2.1 狀態估計
6.2.2 參數估計
6.2.3 雙估計
6.3 仿真分?
6.3.1 信道均衡
6.3.2 通信
6.4 本章小結
參考文獻
第7章 非線性卡爾曼濾波器陣列算法
7.1 引言
7.2 濾波器陣列
7.2.1 繫統模型
7.2.2 反饋型無先導卡爾曼濾波器陣列算法
7.2.3 反饋型平方根無先導卡爾曼濾波器陣列算法
7.3 仿真分?
7.3.1 兩用戶通信
7.3.2 多用戶通信
7.4 本章小結
參考文獻
第8章 非線性卡爾曼信息濾波器
8.1 引言
8.2 矩陣求逆引理
8.3 兩種信息矩陣的*新
8.4 擴展卡爾曼信息濾波器
8.5 非線性信息濾波器
8.5.1 一類非線性信息濾波器
8.5.2 平方根非線性信息濾波器
8.5.3 穩定性分析
8.6 仿真分析
8.6.1 穩定性仿真
8.6.2 軌跡跟蹤
8.7 本章小結
參考文獻
第9章 傳感器網絡中的信號盲分離
9.1 引言
9.2 傳感器網絡中的信號盲分離
9.2.1 盲分離模型
9.2.2 信號量化
9.2.3 盲分離算法
9.2.4 算法復雜度分析
9.2.5 仿真分析
9.3 本章小結
參考文獻
**0章 傳感器網絡中的信號重構
10.1 引言
10.2 傳感器網絡中的信號重構
10.2.1 信號重構模型
10.2.2 信號量化
10.2.3 信號重構算法
10.2.4 算法復雜度分析
10.2.5 仿真分析
10.3 本章小結
參考文獻