非线性系统加权观测融合估计理论及其应用

本书主要介绍了几种非线性系统的估计方法，为了提高单个传感器的估计精度，提出了多传感器信息融合方法。信息融合方法包括：集中式融合方法，加权观测融合方法，分布式融合方法。分布式融合方法包括：按矩阵加权、按对角阵加权、按标量加权，协方差交叉融合方法。

这是一本深入探讨非线性系统估计问题的专业书籍。该书主要介绍了多传感器信息融合理论，系统辨识的经典与现代方法，以及非线性系统融合估计方法研究等内容。 书中首先对多传感器信息融合理论进行了概述，介绍了该理论的发展背景、定义、分类和应用领域。接着，作者详细介绍了系统辨识的经典与现代方法，包括阶跃响应法、脉冲响应法、频率响应法、相关分析法、谱分析法、最小二乘法和极大似然法等经典方法，以及小波网络系统辨识法等现代方法。 在非线性系统融合估计方法研究方面，该书深入探讨了递推线性最小方差滤波框架，容积规则与CKF算法，以及粒子滤波算法概述等内容。这些内容对于理解非线性系统的估计问题具有重要的指导意义。 此外，该书还详细介绍了加权观测融合方法概述，包括基于Taylor级数逼近的非线性系统加权观测融合算法，基于Gauss-Hermite逼近的非线性系统加权观测融合估计算法，以及噪声相关的非线性系统加权观测融合估计算法等内容。这些方法在处理非线性多传感器系统的加权观测融合估计问题时具有显著的优势。 在信息融合技术起源与需求方面，该书从军事领域出发，详细介绍了信息融合技术的起源、发展、定义和应用领域