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內容簡介

　　這是一本全面系統(tǒng)介紹隨機系統(tǒng)的學術專著。首先從介紹隨機系統(tǒng)的基本概念人手，然后介紹離散時間和連續(xù)時間線性動態(tài)隨機系統(tǒng)的分析方法。在此基礎上，介紹系統(tǒng)的參數(shù)估計理論，包括最小方差、極大后驗、極大似然及最小二乘等經(jīng)典估計方法，同時包括期望極大化（EM）估計方法等新的進展。研究隨機系統(tǒng)的一個重要方面是對動態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)估計，本專著除介紹卡爾曼濾波等經(jīng)典內容外，同時包括了UKF、粒子濾波、混雜系統(tǒng)狀態(tài)估計的多模型濾波等現(xiàn)代方法。隨著信息技術的發(fā)展，動態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)估計的多源信息融合方法得到學術界的廣泛重視，本專著還介紹了最新發(fā)展的多源信息融合理論，而典型的應用問題就是目標跟蹤。隨機系統(tǒng)理論研究的另一個方面就是隨機系統(tǒng)辨識，即如何由試驗數(shù)據(jù)構造系統(tǒng)的問題，本專著討論了各種辨識算法。隨機系統(tǒng)理論的最新發(fā)展也包括了隨機系統(tǒng)的檢測理論和隨機系統(tǒng)信號的特征信息提取，此處介紹了隨機檢測問題的基本概念和各種檢測方法，以及如何由隨機系統(tǒng)輸出信號中提取其包含反映系統(tǒng)本質屬性的特征信息方法。對于隨機系統(tǒng)理論的擴展，就是基于隨機集和隨機有限集的估計與決策理論，這是處理不確定性問題的一種新理論方法。研究隨機系統(tǒng)更重要的目的在于實施隨機最優(yōu)控制，本專著介紹了各種隨機系統(tǒng)控制方法，尤其是雙重最優(yōu)控制方法。在此基礎上，還進一步介紹了隨機系統(tǒng)的自適應控制與預測控制，包括參數(shù)自校正及多模型自適應控制技術等。最后介紹了隨機系統(tǒng)的試驗、仿真及評估等方法，以及隨機系統(tǒng)理論在幾個方面的具體應用。本書匯集了作者們多年來在隨機系統(tǒng)理論及應用科研和教學工作中的心得和體會，內容豐富、完整、新穎，既包括較完備的經(jīng)典理論，也包括近年發(fā)展起來的新方法和新技術，特別是有機地融入了作者近年的若干研究成果和最新的一些研究進展。本書可以作為從事隨機系統(tǒng)估計、檢測及控制等領域科技工作者和工程技術人員的參考資料，同時也可作為高等院校自動控制及其他相近專業(yè)研究生的參考書。

作者簡介

　　韓崇昭教授，博士生導師。1968年畢業(yè)于西安交通大學電機工程系；1978-1981年在中國科學院研究生院攻讀自動控制專業(yè)研究生，獲我國首批授予的碩士學位；1981-1996年在西安交通大學系統(tǒng)工程研究所工作，現(xiàn)在西安交通大學電子與信息工程學院綜合自動化研究所工作。1990年破格晉升教授，并于1993年被國務院學位辦批準為博士生導師。1985-1986年以訪問研究員身份赴英國倫敦城市大學控制工程中心進修并進行合作研究；1997年9月-12月以訪問教授身份赴奧地剩維也納技術大學從事合作研究；1999-2005年四次以訪問教授身份赴美國新奧爾良大學從事信息融合的合作研究。1991年5月-1994年6月?lián)挝靼步煌ù髮W信息與控制工程系副主任；1996年6月-2001年7月?lián)挝靼步煌ù髮W電子與信息工程學院副院長，1999年10月-2011年6月任陜西省人民政府參事?，F(xiàn)任西安交通大學自動化科學與技術系主任兼綜合自動化研究所所長，同時任中國自動化學會理事、《自動化學報》編委、IET Proceeding Radar， Solar＆Navigation國際雜志編委、Fronties of Electrical＆ Electronic Engineeing編委、中國自動化學會智能建筑與樓宇自動化專業(yè)委員會副主任、陜西省自動化學會常務副理事長、總裝備部“導航、定位與測控技術專業(yè)組”專家。主要研究領域是隨機控制與自適應控制、工業(yè)過程控制與優(yōu)化、多傳感信息融合以及決策理論與決策支持系統(tǒng)等。在國內外重要期刊或會議發(fā)表論文300多篇，出版著作7本，獲省部級以上科研成果獎7項、優(yōu)秀教材獎1項；2011年度以第一獲獎人獲得國家科技進步二等獎。近年來在信息融合研究方面取得重要進展，2001年以來，獲國家973項目三個課題的資助；目前還是一個CF973項目的首席科學家。

圖書目錄

上冊
第1章緒論
1.1 系統(tǒng)理論概述
1.1.1 系統(tǒng)的概念
1.1.2 控制系統(tǒng)簡述
1.1.3 控制性能簡述
1.2 隨機系統(tǒng)引論
1.2.1 不確定性系統(tǒng)概念
1.2.2 隨機系統(tǒng)概念的引入
1.2.3 隨機系統(tǒng)的統(tǒng)計分析
1.2.4 系統(tǒng)估計與對象識別
1.2.5 系統(tǒng)的最優(yōu)控制
1.2.6 系統(tǒng)仿真與重構
1.3 本書概貌
1.4 參考文獻
第2章隨機動態(tài)系統(tǒng)分析
2.1 隨機過程
2.1.1 向量隨機過程的基本概念
2.1.2 某些特殊的隨機過程
2.1.3 隨機變量序列的收斂
2.1.4 連續(xù)時間過程對時間變量的微積分
2.1.5 隨機微分方程與隨機積分
2.1.6 伊藤微分法則
2.2 離散時間隨機系統(tǒng)分析
2.2.1 離散時間隨機過程作為系統(tǒng)輸入時的響應
2.2.2 離散時間平穩(wěn)過程的譜分解
2.2.3 離散時間受控隨機系統(tǒng)的分析
2.2.4 離散時間隨機系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型分析
2.2.5 離散時間狀態(tài)空間描述的輸入輸出聯(lián)系
2.3 連續(xù)時間隨機系統(tǒng)分析
2.3.1 連續(xù)時間隨機過程作為系統(tǒng)輸入時的響應
2.3.2 連續(xù)時間平穩(wěn)過程的譜分解
2.3.3 連續(xù)時間受控隨機系統(tǒng)的分析
2.3.4 連續(xù)時間狀態(tài)空間模型分析
2.3.5 連續(xù)時間狀態(tài)空間描述的輸入輸出聯(lián)系
2.4 線性連續(xù)時間隨機系統(tǒng)的采樣與離散化
2.4.1 狀態(tài)空間模型的離散化
2.4.2 具有純時延線性輸入輸出模型的離散化
2.5 小結
2.6 參考文獻
第3章參數(shù)估計理論
3.1 參數(shù)估計的基本概念
3.1.1 參數(shù)估計問題的一般描述
3.1.2 對估計的評價：無偏性、一致性、有效性及充分性
3.2 最小二乘估計
3.2.1 經(jīng)典最小二乘估計
3.2.2 加權最小二乘估計
3.2.3 最小二乘估計的幾何本質
3.2.4 階遞推最小二乘估計
3.2.5 正則化最小二乘問題
3.2.6 遞推最小二乘（RLS）估計算法
3.3 最小二乘問題的變種
3.3.1 總體最小二乘判據(jù)
3.3.2 主成分（PC）估計
3.3.3 最小均方誤差（LMS）估計
3.4 最大似然參數(shù)估計
3.4.1 最大似然（ML）參數(shù)估計方法
3.4.2 期望極大化（EM）估計方法
3.5 貝葉斯估計
3.5.1 貝葉斯點估計理論
3.5.2 線性無偏最小方差估計
3.5.3 線性無偏最小方差估計的幾何解釋
3.5.4 最大后驗概率（MAP）估計
3.6 小結
3.7 參考文獻
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