《非线性滤波理论与目标跟踪应用》以目标跟踪为应用背景，系统阐述了贝叶斯递推估计框架下的非线性滤波理论和实现方法，并针对不同的算法给出了大量的应用实例。全书内容共分四大部分、十二章，第一部分为非线性滤波理论与应用基础（分两章），主要包含卡尔曼滤波算法原理及各种衍生形式、目标跟踪的系统模型、性能测度等；第二部分为解析高斯近似滤波与应用（分四章），系统阐述四大类非线性滤波的算法原理、实现方法及改进算法，具体包括函数近似法（扩展卡尔曼滤波、中心差分卡尔曼滤波）、确定性采样近似法（不敏卡尔曼滤波）、积分近似法（求积卡尔曼滤波、求容积卡尔曼滤波）及混合近似法（高斯和扩展卡尔曼滤波、高斯和不敏卡尔曼滤波）等；第三部分为随机采样近似滤波与应用（分四章），详细阐述四类重要的随机采样近似滤波算法原理和实现方法，主要包括标准粒子滤波算法、序贯重要采样滤波（扩展粒子滤波、不敏粒子滤波）及改进算法、边缘化粒子滤波算法及智能优化采样滤波（包括遗传粒子滤波、免疫粒子滤波、人工鱼群粒子滤波）等；第四部分为非线性滤波的扩展与应用（分两章），重点阐述在多传感器和多模型两种扩展条件下、基于解析高斯和随机采样两种近似的滤波算法原理和实现方法，包括多传感器融合滤波、多模型滤波等。
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