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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