卡尔曼滤波的好书

资 源 简 介

卡尔曼滤波的好书

详 情 说 明

卡尔曼滤波是一种广泛应用于信号处理、导航与控制领域的算法，主要用于对动态系统状态的最优估计。它通过结合系统模型和测量数据，能够在噪声干扰下准确估计系统的真实状态。

### 经典书籍推荐

《Optimal State Estimation: Kalman, H∞, and Nonlinear Approaches》（Dan Simon） 这本书全面介绍了卡尔曼滤波及其变种，包括扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）。适合有一定数学基础的读者，特别适合工程应用方向的研究者。

《Kalman Filtering: Theory and Practice using MATLAB》（Mohinder S. Grewal, Angus P. Andrews） 该书结合MATLAB实现讲解卡尔曼滤波，理论与实践并重，特别适合需要快速上手实现的工程师或学生。

《Fundamentals of Kalman Filtering: A Practical Approach》（Paul Zarchan, Howard Musoff） 这是一本偏向实际应用的指南，涵盖了卡尔曼滤波在航空航天、导航等领域的具体案例，适合行业从业者。

《Stochastic Models, Estimation, and Control》（Peter S. Maybeck） 该书从随机过程的角度分析卡尔曼滤波，适合理论研究者或希望深入数学推导的读者。

《Probabilistic Robotics》（Sebastian Thrun, Wolfram Burgard, Dieter Fox） 虽然主要讲机器人学，但其中对卡尔曼滤波的讨论非常透彻，适合从事机器人或自动驾驶的读者。

每本书侧重点不同，读者可以根据自身需求（如理论研究、工程实现或特定行业应用）选择合适的书籍进一步学习。