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所蔵場所	請求記号	資料コード	資料区分	帯出区分	状態
閲覧室	/417.1/ｱ/	116621053	成人一般	可能

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資料詳細

タイトル	カルマンフィルタの基礎
タイトルカナ	カルマン フィルタ ノ キソ
著者	足立 修一 ／共著, 丸田 一郎 ／共著
著者カナ	アダチ シュウイチ,マルタ イチロウ
出版者	東京電機大学出版局
出版年	2012.10
ページ数	8,228p
大きさ	21cm
一般件名	確率過程
ISBN13桁	978-4-501-32890-0
言語	jpn
分類記号	417.1
内容紹介	カルマンフィルタの対象を離散時間データ(時系列)に限定し、基本形である線形カルマンフィルタについて、導出から丁寧に解説。非線形カルマンフィルタ、応用例などにも触れる。MATLABのプログラム例、演習問題付き。
著者紹介	慶應義塾大学大学院工学研究科博士課程修了。同大学理工学部物理情報工学科教授。

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目次

第1章 はじめに

  1.1 カルマンフィルタ

  1.2 フィルタとは

  1.3 フィルタリング問題の例題

  1.4 離散時点信号の推定問題

  1.5 フィルタリング,システム同定問題の周辺

  1.6 カルマンフィルタの設計手順と本書の構成

第2章 時系列のモデリング

  2.1 モデリングとは

  2.2 時系列のモデリングとシステムのモデリング

  2.3 線形動的システムを用いた時系列のモデリング

  2.4 確率過程のスペクトル分解とARMAモデル

  2.5 ARモデルとMAモデル

  2.6 時系列の状態空間モデル

  2.7 状態空間モデルの実現

  2.8 測定データに基づく時系列モデリング

第3章 システムのモデリング

  3.1 信号とシステム

  3.2 制御のためのモデリング

  3.3 第一原理モデリング

  3.4 システム同定

  3.5 制御のためのモデリングのポイント

第4章 最小二乗推定法

  4.1 最小二乗推定法(スカラの場合)

  4.2 最小二乗推定法(多変数の場合)

第5章 ベイズ統計

  5.1 はじめに

  5.2 確率の初歩

  5.3 ベイズの定理

  5.4 ベイズ統計

  5.5 推定理論

  5.6 正規分布の場合の最尤推定法(スカラの場合)

  5.7 最尤推定法(多変数の場合)

第6章 線形カルマンフィルタ

  6.1 カルマンフィルタリング問題

  6.2 逐次処理

  6.3 時系列に対するカルマンフィルタ

  6.4 数値シミュレーション例

  6.5 システム制御のためのカルマンフィルタ

  6.6 定常カルマンフィルタ

  6.7 MATLAB例題

  6.8 カルマンフィルタのパラメータ推定問題への適用

  6.9 カルマンフィルタの特徴と注意点

第7章 非線形カルマンフィルタ

  7.1 問題の説明

  7.2 拡張カルマンフィルタ

  7.3 UKF

  7.4 数値シミュレーション例

  7.5 状態と未知パラメータの同時推定

第8章 カルマンフィルタの応用例

  8.1 相補フィルタ

  8.2 リチウムイオン二次電池の状態推定

  8.3 まとめ

付録A MATLABプログラム

  A.1 無名関数

  A.2 関数ハンドル

  A.3 クロージャとしての関数ハンドル

  A.4 高階関数

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