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第一章 线性离散随机系统模型1

1．1向量ARMA模型1

1．2传递函数模型8

1．3状态空间模型9

1．4状态空间模型与ARMA模型的转化15

1．5化状态空间模型为块伴随形23

1．6构造纯量ARMA新息模型的解析法26

1．7求MA参数的Gevers-Wouters算法及MATLAB程序30

1．8用Gevers-Wouters算法构造ARMA新息模型37

1．9用解Riccati方程构造ARMA新息模型48

参考文献54

第二章 经典Kalman滤波56

2．1射影方法和新息方法57

2．2 Kalman滤波器和预报器63

2．3 Kalman平滑器69

2．4稳态Kalman滤波75

2．5带相关噪声系统Kalman滤波98

2．6带相关噪声系统稳态Kalman滤波107

2．7平稳和非平稳ARMA过程的Astr?m预报器116

2．8非平稳ARMA过程预报的稳态Kalman预报方法127

2．9平稳和非平稳向量ARMA过程的Box-Jenkins递推预报器132

参考文献137

第三章 基于Kalman滤波的白噪声估计理论及其在最优滤波中的应用139

3．1输入白噪声估值器和观测白噪声估值器141

3．2固定区间白噪声平滑器157

3．3稳态白噪声估值器161

3．4白噪声新息滤波器与白噪声Wiener滤波器166

3．5带相关噪声系统白噪声估值器175

3．6带相关噪声系统固定区间白噪声平滑器184

3．7带相关噪声系统稳态白噪声估值器188

3．8带相关噪声系统白噪声新息滤波器与白噪声Wiener滤波器191

3．9基于白噪声估值器的Kalman平滑器193

3．10用白噪估值器设计多通道ARMA信号的Wiener滤波器197

3．11用白噪声估值器设计Wiener状态滤波器201

3．12用白噪声估值器设计Wiener反卷积滤波器208

3．13带相关噪声系统的极点配置稳态Kalman平滑器217

3．14用白噪声估值器设计ARMA新息滤波器228

3．15带相关噪声系统稳态最优反卷积的ARMA新息滤波器233

参考文献235

第四章 基于ARMA新息模型的白噪声估计理论及其在最优滤波中的应用239

4．1稳定和不稳定系统的白噪声估值器240

4．2白噪声估值器与新息滤波器、Kalman滤波器和Wiener滤波器的关系254

4．3拟白噪声估值器258

4．4统一的稳态Kalman估值器262

4．5极点配置稳态Kalman估值器274

4．6固定区间稳态Kalman平滑器278

4．7关于传递函数中零极点对消问题283

4．8 Wiener状态估值器301

4．9多通道ARMA信号Wiener滤波器304

4．10多通道Wiener滤波器311

4．11多通道最优滤波的ARMA新息滤波器319

4．12单通道Wiener反卷积滤波器及其在跟踪问题中的应用325

4．13多通道Wiener反卷积滤波器333

4．14带ARMA有色观测噪声系统Wiener状态滤波器341

4．15分离随机偏差两段解耦Wiener滤波器350

4．16广义系统极点配置稳态Kalman估值器356

4．17广义系统Wiener状态估值器367

4．18广义系统降阶Wiener滤波器375

4．19非方广义系统Wiener状态滤波器和平滑器383

参考文献390