An Introduction to Kalman Filtering with MATLAB Examples

Langue : anglais

Edité par Springer International Publishing AG, CH, 2013

3031014081 / 9783031014086

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The Kalman filter is the Bayesian optimum solution to the problem of sequentially estimating the states of a dynamical system in which the state evolution and measurement processes are both linear and Gaussian. Given the ubiquity of such systems, the Kalman filter finds use in a variety of applications, e.g., target tracking, guidance and navigation, and communications systems. The purpose of this book is to present a brief introduction to Kalman filtering. The theoretical framework of the Kalman filter is first presented, followed by examples showing its use in practical applications. Extensions of the method to nonlinear problems and distributed applications are discussed. A software implementation of the algorithm in the MATLAB programming language is provided, as well as MATLAB code for several example applications discussed in the manuscript.

N° de réf. du vendeur LU-9783031014086

Titre
An Introduction to Kalman Filtering with MATLAB Examples
Auteur
Narayan Kovvali, Mahesh Banavar, Andreas Spanias
Éditeur
Springer International Publishing AG, CH
Année de publication
2013
État de l'article
New
Reliure
Paperback
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
3031014081
ISBN à 13 chiffres
9783031014086
Édition
1st.
Poids de l'article
159 grammes
Dimensions
19.05 x 0.43 x 23.5 cm

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