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第一章 绪论1

1.1 系统建模1

1.2 系统辨识4

1.3 系统辨识主要研究内容7

1.4 系统辨识的主要作用11

1.5 动力学系统辨识与建模13

习题16

第二章 线性系统与数理统计基本理论17

2.1 线性系统理论基础17

2.2 数理统计基本概念27

2.3 随机线性系统38

习题45

第三章 参数估计1

3.1 最小二乘估计准则48

3.2 最小二乘估计的部分迭代算法介绍54

3.3 最小二乘估计的递推算法62

习题67

第四章 参数估计2

4.1 贝叶斯估计69

4.2 基于贝叶斯思想的最小二乘估计77

4.3 极大似然估计法基本原理84

习题90

第五章 状态估计1

5.1 最小二乘滤波94

5.2 最小方差估计97

5.3 线性离散系统的卡尔曼滤波100

5.4 线性连续系统的卡尔曼滤波111

习题116

第六章 状态估计2

6.1 广义卡尔曼滤波118

6.2 增广的广义卡尔曼滤波120

6.3 修正增益广义卡尔曼滤波123

6.4 平方根分解滤波125

习题130

第七章 分割算法132

7.1 离散系统的分割算法132

7.2 连续非线性系统的分割算法134

7.3 连续非线性系统的广义分割算法136

7.4 离散系统的广义分割算法139

7.5 广义多分割算法140

7.6 广义分割辨识算法143

习题146

第八章 基于卡尔曼滤波的最大似然参数估计147

8.1 非线性动力学系统最大似然算法147

8.2 线性动力学系统最大似然算法152

8.3 修正最大似然准则155

8.4 输出误差法156

8.5 方程误差法157

8.6 最大似然近似算法158

8.7 最大似然递推算法160

习题163

第九章 模型结构辨识165

9.1 模型结构辨识准则165

9.2 模型结构辨识算法简介172

9.3 新的模型结构建模方法简介175

习题177

第十章 辨识准度与系统验证178

10.1 辨识参数准度评价准则178

10.2 辨识参数准度的简化算法182

10.2 辨识参数准度的置信区间估计185

10.4 辨识参数准度的工程判断188

习题189

第十一章 试验设计和数据辨识前处理190

11.1 最优输入设计准则190

11.2 输出设计194

11.3 试验数据预处理195

11.4 数据相容性检验和数据重建195

习题199

第十二章 应用实例（1）——气动力参数辨识200

12.1 飞行器动力学系统状态空间表达式200

12.2 空气动力学数学模型集205

12.3 固定翼飞行器气动力参数辨识207

12.4 再入体气动力矩导数辨识215

12.5 其他气动力模型辨识建模简介221

第十三章 应用实例（2）——惯性仪表误差系数辨识224

13.1 惯性仪表数学模型224

13.2 误差模型表达式226

13.3 观测方程228

13.4 误差系数辨识流程简介230

第十四章 应用实例（3）——卡尔曼滤波应用231

14.1 卡尔曼滤波在航天器姿态确定中的应用231

14.2 卡尔曼滤波在防空导弹导引头控制系统设计中的应用232

第十五章 分布参数系统辨识建模基本原理239

15.1 分布参数系统辨识基本理论239

15.2 航天飞行器气动热辨识建模简介245

参考文献251