| 字段 | 字段内容 |
|---|---|
| 001 | 01h0067355 |
| 005 | 20131119152710.0 |
| 010 | $a: 978-7-118-08575-4$d: CNY59.90 |
| 100 | $a: 20131119d2013 em y0chiy0121 ea |
| 101 | $a: chi |
| 102 | $a: CN$b: 110000 |
| 105 | $a: a z 000yy |
| 106 | $a: r |
| 200 | $a: 非线性滤波理论与目标跟踪应用$A: fei xian xing lu^ bo li lun yu mu biao gen zong ying yong$f: 占荣辉等著 |
| 210 | $a: 北京$c: 国防工业出版社$d: 2013.08 |
| 215 | $a: 206页$c: 图$d: 26cm |
| 330 | $a: 本书以目标跟踪为应用背景，系统阐述了贝叶斯递推估计框架下的非线性滤波理论和实现方法，并针对不同的算法给出了大量的应用实例。全书内容共分四大部分、十二章，第一部分为非线性滤波理论与应用基础(分两章)，主要包含卡尔曼滤波算法原理及各种衍生形式、目标跟踪的系统模型、性能测度等；第二部分为解析高斯近似滤波与应用(分四章)，系统阐述四大类非线性滤波的算法原理、实现方法及改进算法，具体包括函数近似法(扩展卡尔曼滤波、中心差分卡尔曼滤波)、确定性采样近似法(不敏卡尔曼滤波)、积分近似法(求积卡尔曼滤波、求容积卡尔曼滤波)及混合近似法(高斯和扩展卡尔曼滤波、高斯和不敏卡尔曼滤波)等；第三部分为随机采样近似滤波与应用(分四章)，详细阐述四类重要的随机采样近似滤波算法原理和实现方法，主要包括标准粒子滤波算法、序贯重要采样滤波(扩展粒子滤波、不敏粒子滤波)及改进算法、边缘化粒子滤波算法及智能优化采样滤波(包括遗传粒子滤波、免疫粒子滤波、人工鱼群粒子滤波)等；第四部分为非线性滤波的扩展与应用(分两章)，重点阐述在多传感器和多模型两种扩展条件下、基于解析高斯和随机采样两种近似的滤波算法原理和实现方法，包括多传感器融合滤波、多模型滤波等。 |
| 606 | $a: 非线性滤波 |
| 690 | $a: O211.64$v: 5 |
| 701 | $a: 占荣辉$A: zhan rong hui$4: 著 |
| 801 | $a: CN$b: XIPT$c: 20131119 |
| 905 | $d: O211.64$r: CNY59.90$e: 4 |
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