第一部分 背景知識(shí)
第1章 讀者必讀
1.1 讀者的教育背景
1.2 寫作此書的緣由
1.3 濾波的名稱
1.4 本書范圍
1.5 仿真器
1.5.1 實(shí)際場(chǎng)景
1.5.2 仿真器
1.6 符號(hào)
1.6.1 精度
1.7 兩個(gè)重要的詞
1.8 濾波過(guò)程
1.9 誤差／協(xié)方差矩陣一致性
1.10 克拉美羅一致性
1.10.1 單變量克拉美羅一致性
1.10.2 多元克拉美羅一致性
1.11 綜合考慮ECM一致和CR一致
1.12 卡爾曼／施威林不穩(wěn)定性
1.13 濾波存儲(chǔ)器
1.14 8種性能監(jiān)視器
1.15 本書的用途
附錄1.1 濾波存儲(chǔ)器
第2章 模型、微分方程和轉(zhuǎn)移矩陣
2.1 線性
2.1.1 線性方程組
2.1.2 線性無(wú)關(guān)
2.1.3 直線性和微分方程
2.1.4 常系數(shù)線性微分方程
2.1.5 線性時(shí)變微分方程
2.1.6 非線性微分方程
2.2 兩類模型
2.2.1 外部模型
2.2.2 濾波模型
2.2.3 處理微分方程的方法
2.3 基于多項(xiàng)式微分方程的模型
2.3.1 標(biāo)記
2.3.2 轉(zhuǎn)移矩陣和轉(zhuǎn)移方程
2.3.3 轉(zhuǎn)移方程中隱含的曲線
2.3.4 觀測(cè)軌跡
2.3.5 三維空間中的表示
2.3.6 等距的觀測(cè)瞬間
2.4 基于常系數(shù)線性微分方程的模型
2.4.1 轉(zhuǎn)移矩陣的一種求解方法
2.4.2 每個(gè)轉(zhuǎn)移矩陣都是非奇異的
2.4.3 常系數(shù)線性微分方程的轉(zhuǎn)移矩陣一般求解方法
2.4.4 支配轉(zhuǎn)移矩陣的微分方程
2.5 基于線性時(shí)變微分方程的模型
2.5.1 與常系數(shù)線性微分方程的比較
2.5.2 轉(zhuǎn)移矩陣Φ（tn+ζ，tn）求解
2.6 基于非線性微分方程的模型
2.6.1 局部線性化方法
2.6.2 使用線性時(shí)變微分方程的結(jié)果
2.6.3 小結(jié)
2.6.4 解析解的例子
2.7 數(shù)值偏微分
附錄2.1 向量組的線性獨(dú)立
附錄2.2 多項(xiàng)式轉(zhuǎn)移矩陣
附錄2.3 轉(zhuǎn)移矩陣Φ（tn+ζ，tn）的微分方程起源
附錄2.4 局部線性化的方法
附錄2.5 定理2.1 的證明：每個(gè)過(guò)渡矩陣Φ（ζ）是非奇異的
附錄2.6 求過(guò)渡矩陣的一般方法
第3章 觀測(cè)方案
3.1 濾波的工作方式
3.1.1 真實(shí)狀態(tài)向量X
3.1.2 觀測(cè)方程
3.1.3 四種情況
3.2 情況1：線性濾波模型，線性觀測(cè)方程
3.2.1 觀測(cè)向量序列
3.2.2 構(gòu)建T的兩個(gè)矩陣
3.2.3 線性獨(dú)立的必要性
3.3 情況4：非線性濾波模型，非線性觀測(cè)方程
3.3.1 應(yīng)用于觀測(cè)方程的局部線性化
3.3.2 觀測(cè)序列
3.4 情況3：非線性濾波模型，線性觀測(cè)方程
3.5 情況2：線性濾波模型，非線性觀測(cè)方程
3.6 總結(jié)
3.7 將T矩陣合并入濾波器
3.7.1 結(jié)論
附錄3.1 ENU（EAST—NORTH—UP）坐標(biāo)
第4章 隨機(jī)向量和協(xié)方差矩陣?yán)碚?br /> 第5章 濾波工程中隨機(jī)向量和協(xié)方差矩陣
第6章 偏移誤差
第7章 ECM一致性的三種檢驗(yàn)
第二韶分 非遞歸濾波
第8章 最小方差和高斯—埃特肯濾波
第9章 最小方差和高斯—牛頓濾波
第10章 主控制算法和擬合優(yōu)度
第三部分 遞歸濾波
第11章 卡爾曼／施威林濾波
第12章 多項(xiàng)式濾波器—1
第13章 多項(xiàng)式濾波器—2
參考文獻(xiàn)
致謝