前言
第一篇 粒子滤波算法
第1章 绪论
1.1 粒子滤波的发展和应用
1.2 粒子滤波的缺点和现有的解决方法
第2章 Kalman滤波理论
2.1 标准Kalman滤波算法
2.2 α-β-γ滤波器
2.3 EKF滤波算法
2.4 MVEKF算法
2.5 UKF算法
第3章 从贝叶斯理论到粒子滤波
3.1 动态空间模型
3.2 贝叶斯估计理论
3.3 蒙特卡罗积分
3.4 序贯蒙特卡罗信号处理
3.5 粒子滤波
第4章 基于重要密度函数选择的改进粒子滤波算法
4.1 GHPF
4.2 EKPF
4.3 UPF
4.4 IMMPF算法
4.5 二阶中心差分粒子滤波
4.6 基于Stiefel流形的粒子滤波器研究
4.7 混合退火粒子滤波器研究
第5章 基于重采样技术的改进粒子滤波算法
5.1 重要性重采样粒子滤波器
5.2 基于MCMC的粒子滤波
5.3 AVPF
5.4 RPF
5.5 核K-粒子滤波算法(KPF)
5.6 基于权值选择的粒子滤波算法
5.7 线性优化重采样粒子滤波算法
5.8 基于Stiefel流形和权值优选的粒子滤波器(SM-WSPF)研究
5.9 基于Stiefel流形和线性优化重采样的粒子滤波器(SM-LOCR-PF)研究
5.10 其他常用的重采样方法
5.11 仿真分析
第6章 基于智能优化思想的粒子滤波算法
6.1 GPF算法
6.2 PSO-PF算法
6.3 AFSA-PF算法
6.4 AIPF算法
6.5 仿真分析
第7章 基于神经网络的粒子滤波算法
7.1 基于神经网络的重要性权值调整粒子滤波(NNWA-PF)算法
7.2 基于神经网络的重要性样本调整粒子滤波(NNISA-PF)算法
7.3 仿真分析
第8章 APF算法
8.1 似然分布自适应调整
8.2 样本数APF
8.3 改进APF
8.4 APF的仿真分析
第9章 其他粒子滤波算法
9.1 免重采样粒子滤波
9.2 MPF
9.3 分布式粒子滤波
第二篇 粒子滤波算法的应用
第10章 粒子滤波算法在机动目标跟踪中的应用
10.1 基于贝叶斯理论的目标跟踪技术
10.2 机动目标的运动模型
10.3 多目标跟踪中的联合概率数据关联方法
10.4 非线性、非高斯条件(闪烁噪声)下的机动目标跟踪
10.5 基于粒子滤波和JPDA的多目标跟踪数据关联算法
10.6 仿真实验
第11章 粒子滤波应用于语音信号增强
11.1 语音增强技术
11.2 TVAR模型
11.3 基于GPF的语音增强算法
11.4 语音信号增强仿真实验
第12章 粒子滤波应用于传感器故障诊断
12.1 故障诊断的方法
12.2 传感器故障诊断的基本原理
12.3 应用粒子滤波进行故障诊断
12.4 仿真实例分析
第13章 粒子滤波算法在人脸跟踪中的应用
13.1 人脸跟踪介绍
13.2 跟踪算法相关理论基础
13.3 基于直方图的均值偏移人脸跟踪算法
13.4 基于直方图的粒子滤波人脸跟踪算法
13.5 基于椭圆拟合的人脸跟踪算法
13.6 基于流形的人脸跟踪算法
13.7 人脸跟踪仿真
第14章 粒子滤波在倒立摆控制系统中的应用
14.1 引言
14.2 倒立摆控制系统模型
14.3 基于神经网络的倒立摆控制系统研究
14.4 粒子滤波优化神经网络倒立摆控制仿真
第15章 基于DSP实现的粒子滤波算法
15.1 FBPF算法
15.2 基于硬件实现的改进FBPF算法
15.3 实现改进FBPF算法的DSP
15.4 改进FBPF算法DSP实现的软件环境
15.5 改进FBPF算法的软件仿真与DSP实现
15.6 基于改进FBPF算法的GPS导航系统设计
第16章 基于FPGA的粒子滤波算法实现
16.1 基于FPGA的改进FBPF算法的总体设计
16.2 FPGA简介
16.3 改进FBPF算法的软件仿真与FPGA实现
参考文献
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