книги / Основы теории оценивания с приложениями к задачам обработки навигационной информации. Ч. 1 Введение в теорию оценивания
.pdf69.PiiBKiiii C.C., Ивановский Р.И., Костров А.В. Статистическая опти мизация навигационных систем. - Л.: Судостроение, 1976.
70.Розов А.К. Нелинейная фильтрация сигналов. М.: Политехника, 2002.- 372 с.
71.Сейдж Э., Меле Дж. Теория оценивания и ее применение в связи и управлении. - М.: Связь, 1976.
72.Снайдер Д.Л. Метод уравнений состояния для непрерывной оценки в применении к теории связи. - М.: Энергия, 1973.- 104 с.
73.Соболь И.Н. Численные методы Монте-Карло.- М.: Наука, 1973.- 312 с.
74.Современная прикладная теория управления: В трех ч. / Под обш. ред. А.А.Колесникова. - М.-Таганрог, 2000.
75.Соловьев Ю.А. Спутниковая навигация и ее приложения.- М.: ЭКОТРЕНЗ 325,2003.
76.Солодовников В.В. Статистическая динамика линейных систем ав томатического управления. - М.: Физматгиз, 1960. - 656 с.
77. Сосулин Ю.Г. Теория обнаружения и оценивания стохастических сигналов. - М.: Сов. радио, 1978.
78. Сосулин Ю.Г. Теоретические основы радиолокации и радионавига ции - М.: Радио и связь, 1992.
79.Степанов О.А. Интегрированные инерциально-спутниковые системы навигации //Гироскопия и навигация.- 2002.-N 1.- С.23-45.
80.Степанов О.А. Применение нелинейной фильтрации в задачах обра ботки навигационной информации: Изд. 3-е. - СПб.: ЦНИИ «Электро прибор», 2003. - 370 с.
81.Степанов О.А., Кошаев Д.А. Универсальные Matlab-программы ана лиза потенциальной точности и чувствительности алгоритмов линей
ной нестационарной фильтрации/ЛГироскопия и навигация.- 2004.-
N2.- С. 81-92.
82.Степанов О.А. Состояние, перспективы развития и применения на земных систем навигации для подвижных объектов//Гироскопия и на вигация.- 2005.- N 2.- С. 95-121.
83.Степанов О.А. Линейный оптимальный алгоритм в нелинейных зада чах обработки навигационной информации// Гироскопия и навигация, 2006.-N 4 .- С. 11-20.
84.Степанов О.А., Торопов А.Б. Сравнение линейных и нелинейных оптимальных алгоритмов при решении задач обработки навигацион ной информации// XV юбилейная Санкт-Петербургская межд. конф. по интегрированным навигационным системам.- СПб.: ЦНИИ «Элек троприбор», 2008.
85.Тихонов В.И. Статистическая радиотехника - М.: Радио и связь, 1982.
86.Тихонов В.И. Оптимальный прием сигналов. М.: Радио и связь, 1983.
87.Тихонов В.И., Харисов В.Н. Статистический анализ и синтез радио технических устройств и систем. - М.: Радио и связь, 1991.
88. Тунысев В.А. Гарантированное оценивание состояния динамических систем в условиях неопределенности описания возмущений и ошибок измерений// 11-я Санкт-Петербургская межд. конф. по интегрирован ным навигационным системам. - СПб.: ГНЦ РФ ЦНИИ «Электропри бор», 2004.
89.Фомин В.Н. Рекуррентное оценивание и адаптивная фильтрация. -М.: Наука, 1984.
90.Хазен Э. М. Методы оптимальных статистических решений и задачи оптимального управления. - М.: Сов. радио, 1968.
91. Химмельблау Д. Прикладное нелинейное программирование. - М.:
Мир, 1975.
92. ЦЫПКНН Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах. -М.: Наука, 1968.
93. Цыпк1ш Я.З. Информационная теория идентификации. - М. Наука, 1995.
94.Челпанов И.Б. Оптимальная обработка сигналов в навигационных системах. - М.: Наука, 1967.
95.Челпанов И.Б.,Несснюк Л.П.,Брагинский М.В. Расчет характери стик навигационных гироприборов.- Л.: Судостроение, 1978. -264 с.
96.Черноусько Ф.Л. Оценивание фазового пространства. М. Наука. 1988.
97.Чистяков В.П. Курс теории вероятностей М.: Агар, 2000.
98.Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. - М.: Мир, 1975,- 686 с.
99.Ярлыков М.С. Применение марковской теории нелинейной фильт рации в радиотехнике.- М.: Сов. радио, 1980.
100.Ярлыков М.С. Статистическая теория радионавигации. - М.: Радио и связь, 1985.
101.Ярлыков М.С., Миронов М.А. Марковская теория оценивания случайных процессов. - М.: Радио и связь, 1993.
102.Ярлыков М.С. Марковская теория оценивания в радиотехнике. М.: Радиотехника, 2004.
103.Biezad J. Daniel. Integrated Navigation and Guidance Systems. Pub lished by AJAA. Education Series, 1999.
104.Brown R.G., Hwang P.Y.S. Introduction to Random Signal and Applied Kalman Filtering with Matlab Exercises and Solutions. 3rd Ed. John Wiley and Sons 1997.
105.Carlson N.A. Federated Filter for Fault-Tolerant Integrated Navigation. AGARDograph 331, Aerospace Navigation Systems
106.Crisan D. and Doucet A. A survey of convergence results on particle filtering methods for practitioners. IEEE Transactions on Signal Process ing, 50(3):736-746, March, 2002.
107.Daum, F. Nonlinear Filters: Beyond the Kalman Filter. IEEE Aerospace and Electronic Systems. Tutorials, Vol. 20(8), pp. 57-71, 2005.
108.Doucet A., N. de Freitas, and Gordon N. J., editors. Sequential Monte
Carlo Methods in Practice. Statistics for Engineering and Information Science. Springer, 2001.
109.Gelb A. Applied Optimal Estimation. M.I.T. Thirteenth printing // Press,Cambridge, MA, 1994.
110.Gordon N., Salmond D., and Smith A.. Novel approach to nonlin- ear/non-Gaussian Bayesian state estimation. IEE Proceedings F, 140(2): 107-113, April 1993.
111.Grewal S.M., Andrews A.P. Kalman Filtering. Theory and Practice Prentice Hall, New Jersey 1993, 382 p.
112.Grewal M. S., Andrews A. P. Kalman Filtering Theory and Practice Using MatLab 2nd Edition, John Wiley & Sons, 2001.
113.Gustafsson F., Gunnarsson F., Bergman N., Forssell U., Jansson J., Karlsson R. and Nordlund P.-J. Particle filters for positioning, naviga tion and tracking IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 50, No. 2,
2002.
114.Haykin S. (Editor) Kalman Filtering and Neural Networks. John Wiley and Sons. INC. 2001.
115.Juiler, S. J. and J. K. Uhlmann Unscented Filtering and Nonlinear Estimation//Proc. IEEE, Vol. 92(3),2004, pp. 401-422.
116.Kalman R. E. A New Approach to Linear and Filtering Prediction Prob lems. Trans. ASME, J. Basic Eng., 1960, vol. 82 D.
117.Kwok C., Fox D., Mcila M. Real-time Particle Filters. Proceedings of the IEEE 2004, vol. 92, N3, March, pp.469-484.
118.Lefebvre, T., H. Bruyninckx and J. De Schutter Nonlinear Kalman Filtering for Force-Controlled Robot Tasks. Springer, Berlin, 2005.
119.Li, X. R. and V.P. Jilkov A survey of Maneuvering Target Tracking: Approximation Techniques for Nonlinear Filtering. Proc. 2004 SP1E Conference on Signal and Data Processing of Small Targets, San Diego, pp 537-535,2004.
120.Maybeck P. S., Stochastic Models, Estimation and Control Volume 1-3, 1982-1994.
121.Ramachandra K.V., Kalman Filtering techniques for radar tracking. Marcel Dekker, New York, 2000.
122.Rogers R. M., Applied Mathematics in Integrated Navigation Systems, Second Edition. - AIAA Education Series. 2003.
123.Sequential Monte Carlo Methods. Доступно на http://wwwsigproc.eng.cam.ас.uk/smc/papers.html
124.Simon D. Optimal State Estimation: Kalman, H Infinity, and Nonlinear Approaches. John Wiley &Sons, 2006
125.Sodcrstrom T. Discrete-time Stochastic Systems. Springer, 2002.
126.Spall J. S. Introduction to Stochastic Search and Optimization. Estima tion, Simulation and Control. John Wiley&Sons, Ltd. 2003.
127.Stepanov O.A., Ivanov V.M., Korenevski M.L. Monte Carlo Methods for a Special Nonlinear Filtering Problem. Proceeding of the Eleventh IFAC International Workshop Control Applications of Optimization. CA02000. July 3-6, 2000. Saint-Petersburg, Russia
128.Stepanov O. A., Toropov A.B. Investigation o f Linear Optimal Estima tor Proceeding o f 17-th World Congress, Seoul, July 6-11, 2008
129.Tupysev V.A. Federated Kalman Filtering Via Formation o f Relation Equations in Augmented State Space. Journal of Guidance, Control, and Dynamics vol.23 N 3, May-June 2000. 391-398.
130.Van dcr Merwe, R. and E. A. Wan The Unscented Kalman Filter. In: Kalman Filtering and Neural Networks (Haykin S.), pp. 221-268, John Wiley & Sons. Inc., 2001.
131.Wiener N. The Extrapolation. Interpolation and Smoothing o f Stationary Time Series. Wiley. - N.Y., 1949.
132.Zaknich A. Principles o f Adaptive Filters and Self-learning Systems. Springer, 2005.
133. Zarchan P., M usoff H. Fundamentals o f Kalman Filtering: A Practical Approach, Second Edition. Progress in Astronautics and Aeronautics Series, vol.208. 2005.
Предметный указатель
А
адекватность 239 алгоритм байесовский 205
-инвариантный 284
-итерационный 161
-калмановского типа 240, 390
-небайесовский 184
-неинвариантный 286
-оптимальный 229, 378
-- линейный 205, 346, 392
-- рекуррентный 346
-рекуррентный 292
-с локальными итерациями 161
-субоптимальный 237, 387
вектор 449
-функция 459
-случайный 38
-- гауссовский 42
-- центрированный 40
-собственный 455
-состояния 116, 326 векторы случайные
-- независимые 40
-- некоррелированные 40
-- ортогональные 40
-- совместно гауссовские 43 величина случайная 18
-- гауссовская 26
-- стандартизованная 28
-- дискретная 34
-- непрерывная 34
-- нормальная 26
-- равномерно распределенная 20
-- центрированная 23
величины случайные независимые 40
величины случайные некоррелированные 40
-- ортогональные 40 вероятность 18
-события 18 выбеливание 359
Г
гистограмма 99 градиент матричный 459
д
датчик случайных чисел 95 детерминант 453 диагонализацня матрицы 456
-- ковариаций 72 дисперсия 22. 319
-апостериорная 148
-априорная 148
-выборочная 97
-условная 83
дополнение алгебраическое 453
3
задача анализа точности 117, 186, 229, 352, 378
-интерполяции 341
-калибровки 114
-комплексной обработки избыточных измерений 127
-коррекции 129,422? 424,428
-корреляционно-экстремальной навигации 119
-навигации по геофизическим полям 119, 428
-спутниковым данным 122
-точечным ориентирам 120, 130,166,172, 197, 256,266,424
-начальной выставки 115
-определения параметров гармонического сигнала 118
-- сдвига 127
-- фазы 117
--частоты 118
-оценивания коэффициентов полинома 112
-- линейная 116
-оценивания нелинейная 118,123
задача прогноза 341
-регрессии 90
-- линейная 209
-- нелинейная 91
-сглаживания 341
-- в фиксированной точке 402
-- на закрепленном интервале 401
-- с постоянным запаздыванием 402
-синтеза алгоритма 117, 185,229,352,378
-слежения за подвижным объектом 132
-с несущественными нелинейностями 169
-с существенными нелинейностями 169,243
-траекторного измерения 132
-фазовой автоподстройки частоты 118
-фильтрации 341,348
-экстраполяции 341
значение матрицы собственное 455 значение предельное 30
И
измерения корректирующие 129,422 изолиния положения 120 интеграл матрицы 458 инвариантность ошибок 146
К
канал ковариационный 351 - оценочный 352
квантиль 24 композиция функции плотности распределения вероятностей 63
коэффициент корреляции 39
-- нормированный 45
-усиления 351 критерий
-наблюдаемый 135
-среднеквадратический 186 круг равных вероятностей 49
л
лемма об обращении матриц 460 линеаризация функции 124 линия положения 126
М
матрица 449
-блочная 451
-блочно-диагональная 451
-взаимной корреляции 40
-вырожденная 453
-диагональная 449
-динамики 326
-единичная 450
-информационная Фишера 187
-квадратая 449
-ковариаций 39, 83, 99, 148, 161, 228, 350, 377, 378
-- адекватная 239
-- апостериорная 148, 205, 378
-безусловная 228, 377
-условная 228, 377
-- априорная 148
-- выборочная 99
-- действительная 161
-- расчетная 161
-- текущая 378
-- условная 83, 377
-корреляционная 320
-коэффициентов усиления 351
-невырожденная 453
-неотрицательно определенная 457
-несингулярная 453
-нижней границы точности 187, 232, 395
-обратная 454
-ортогональная 454
-отрицательно определенная 457
-положительно определенная 457
-порождающих шумов 326
-симметричная 450
-сингулярная 453
-транспонированная 450
матрица треугольная 450 матрицы коммутативные 455
-подобные 455 медиана распределения 24 мера вероятностная 18 метод байесовский 205
-классический 184
-максимума функции правдоподобия 188
-Монте-Карло 96, 244
-наименьших квадратов 136
-- взвешенных 137
-- модифицированный 137
-- обобщенный 137
-небайесовский 184
-сеток 244
-статистических испытаний 96
-точечных масс 244
минор матрицы 454 - главный 454
многочлен характеристический 454 мода распределения 25 модуль вектора 452 момент 22
Н
наблюдаемость 366 - полная 366
невязка измерений 135, 359 независимость 40 неравенства матричные 457
неравенство Рао-Крамера 187,231 - Чебышева 23
норма вектора 452 нормализация 64
О
ожидание математическое 22,319
-выборочное 97
-условное 83
операции над массивами 463 - над матрицами 463
определитель 453
ортогоналнзация 72 ортогональность случайных векторов 210,230
-ошибки 230 отклонение вероятное 31
-среднее абсолютное 31
-среднеквадратическое 22
-- выборочное 99
-стандартное 22
оценка максимального правдоподобия 189
-несмещенная 186, 207,229
-оптимальная 186, 206, 227, 346, 377
-- в среднеквадратическом смысле 186,206, 343, 377
-- линейная 207
-прогноза 350
-с минимальной дисперсией 187,206,230
-состоятельная 187
-эффективная 187, 231
ошибка вероятная 31
-- круговая 49
-оценки 117, 358
-предельная 30
-прогноза 358
-систематическая 121
-среднеквадратическая 22
-- радиальная 49
-сферическая вероятная 49
П
параметр мешающий 121 параметры эллипса ошибок 47 плотность 19
-апостериорная 81,228,377
-априорная 82
-вероятности перехода 325
-переходная 325
-прогноза 380
-распределения 19
-- вероятностей 19
-- гауссовская 27
-- квадрата случайной величины 56
-- нормальная 27
-- равномерная 20