线性估计(影印版) mobi 下载 网盘 caj lrf pdf txt 阿里云

本书主要介绍状态空间模型的有限维线性系统的估计问题，涵盖了目前我们熟知的维纳滤波和卡尔曼滤波这一领域的许多方面。本书的三个独特之处是：’。将几何学的观点渗透于分析中；第二。侧重于将许多算法用平方根／阵列的形式给出；第三。强调了在解决自适应滤波、估计和控制这些相关问题时的等价性和对偶性概念。全书由17章正文和7章附录构成。按内容可分为以下几个专题：

★概论和基础知识（1—5章）

★平稳过程估计（6书章）

★非平稳过程估计（9—10章）

★快速阵列算法（11—1 3章）

★连续时间估计（16章）

★高级专题（14，15，17章）

本书适合于控制、通信．数字***处理、地球物理、计量经济学、统计学等领域的研究生和科研人员使用。

Preface

Symbols

1 OVERVIEW

1.1 The Asymptotic Observer

　1.2 The Optimum Transient Observer

　　1.2.1 The Mean-Square-Error Criterion

　　1.2.2 Minimization via Completion of Squares

　　1.2.3 The Optimum Transient Observer

　　1.2.4 The Kalman Filter

　1.3 Coming Attracti***

　　1.3.1 Smoothed Estimators

　　1.3.2 Extensi*** to Time-Variant Models

　　1.3.3 Fast Algorithms for Time-Invariant Systems

　　1.3.4 Numerical Issues

　　1.3.5 Array Algorithms

　　1.3.6 Other Topics

　1.4 The Innovati*** Process

　　1.4.1 Whiteness of the Innovati*** Process

　　1.4.2 Innovati*** Representati***

　　1.4.3 Canonical Covariance Factorization

　　1.4.4 Exploiting State-Space Structure for Matrix Problems

　1.5 Steady-State Behavior

　　1.5.1 Appropriate Soluti*** of the DARE

　　1.5.2 Wiener Filters

　　1.5.3 Convergence Results

　1.6 Several Related Problems

　　1.6.1 Adaptive RL$ F'dtering

　　1.6.2 Linear Quadratic Control

　　1.6.3 Hoo Estimation

　　1.*** Hoo Adaptive F'dtering

　　1.6.5 Hoo Control

　　1.6.6 Linear Algebra and Matrix Theory

　1.7 Complements

　　Problems

2 DETERMINISTIC LEAST-SQUARES PROBLEMS

　2.1 The Deterministic Least-Squares Criterion

　2.2 The Classical Soluti***

　　2.2.1 The Normal Equati***

　　2.2.2 Weighted Least-Squares Problems

　　2.2.3 Statistical Assumpti*** on the Noise

　2.3 A Geometric Formulation: The Orthogonality Condition

　　2.3.1 The Projection Theorem in Inner Product Spaces

　　2.3.2 Geometric Insights

　　2.3.3 Projection Matrices

　　2.3.4 An Application: Order-Reeursive Least-Squares

　2.4 Regularized Least-Squares Problems

　2.5 An Array Algorithm: The OR Method

　2.6 Updating Least-Squares Soluti***: RLS Algorithms

　　2.6.1 The RLS Algorithm

　　2.6.2 An Array Algorithm for RLS

　2.7 Downdating Least-Squares Soluti***

　2.8 Some Variati*** of Least-Squares Problems

　　2.8.1 The Total Least-Squares Criterion

　　2.8.2 Criteria with Bounds on Data Uncertainties

　2.9 Complements

　　Problems

　2.A On Systems of Linear Equati***

3　STOCHASTIC LEAST-SQUARES PROBLEMS

　3.1 The Problem of Stochastic Estimation

　3.2 Linear Least-Mean-Squares Estimators

　　3.2.1 The Fundamental Equati***

　　3.2.2 Stochastic Interpretation of Triangular Factorization

　　3.2.3 Singular Data Covariance Matrices

　　3.2.4 Nonzero-Mean Values and Centering

　　3.2.5 Estimators for Complex-Valued Random Variables

　3.3 A Geometric Formulation

　　3.3.1 The Orthogonality Condition

　　3.3.2 Examples

　3.4 Linear Models

　　3.4.1 Information Forms When Rx > 0 and Rv > 0

　　3.4.2 The Gauss-Markov Theorem

　　3.4.3 Combining Estimators

……

Thomas Kailath博士，美国斯坦福大学教授，世界著名的控制与系统科学专家，美国科学院和工程院院士，第三世界科学院院士和印度工程院院士，IEEE会士（Fellow）。他的研究兴趣涉及信息理论、通信系统、计算、控制、线性系统、统计***处理、大规模集成电路等，也是名著《线性

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书籍介绍

《线性估计(影印版)》主要介绍状态空间模型的有限维线性系统的估计问题，涵盖了目前我们熟知的维纳滤波和卡尔曼滤波这一领域的许多方面。《线性估计(影印版)》的三个独特之处是：’第一。将几何学的观点渗透于分析中；第二。侧重于将许多算法用平方根／阵列的形式给出；第三。强调了在解决自适应滤波、估计和控制这些相关问题时的等价性和对偶性概念。《线性估计(影印版)》由17章正文和7章附录构成。按内容可分为以下几个专题：

概论和基础知识（1—5章）

平稳过程估计（6书章）

非平稳过程估计（9—10章）

快速阵列算法（11—1 3章）

连续时间估计（16章）

高级专题（14，15，17章）