上海交通大学电院博士课程内容介绍《最优估计与随机控制》

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上海交通大学免费考研网/2012-12-27

《最优估计与随机控制》

课程代码	C032716	学分/学时	2.0/36	开课时间	秋
课程名称	最优估计与随机控制
开课学院	电子信息与电气工程学院
任课教师	蔡云泽
面向专业	(null)
预修课程	线性系统理论、矩阵论、数理统计

课程讨论时数

2 (小时)

课程实验数

4 (小时)

课程内容简介

随机现象是自然界普遍存在的现象，最优估计与随机控制已渗透到人类经济与社会的各个领域，其应用范围覆盖工业过程控制、军事监视、遥感、安全检查、智能交通、机器人和医学诊断等领域。因此，掌握最优估计与随机控制的基本理论与方法，学会应用随机的观点分析和解决实际问题已成为科技工作者必备的知识和素质。本课程的主要目的是讲授最优估计与随机控制的基本理论和方法，包括随机过程、随机系统模型、最优估计方法、最优状态估计、随机控制、应用实例分析等内容。通过课堂教学、仿真实验、撰写研究与综述报告、课堂研讨等形式，培养学生分析、归纳和综合的基本研究技能，使学生在较短时间内掌握最优估计与随机控制的基本理论和方法。

课程内容简介（英文）

Random phenomenon exists everywhere in nature. Optimal estimation and stochastic control has been applied into various aspects of economy and society. Its application covers Industry Process Control, Military Surveillance, Remote Sensing, Security Check, Intelligent Transportation, Robotics, and Medical Diagnosis and so on. So to master the basic theories and approaches of optimal estimation and stochastic control and to learn to solve real problems with the outlook of random analysis is indispensable for scientific and technological workers.The main objective of this course is to introduce the foundational theories and methods of Optimal Estimation and Stochastic Control, including Stochastic Processes, models for stochastic systems, optimal estimation methods, optimal linear state estimation, stochastic control, experiments and other content.Through class teaching, experiments and simulation, writing research reports and surveys, class discussion and other teaching methods, this course is supposed to develop students’ basic research skills in analyzing, induction and synthesizing and make them master the foundational theories and methods of Optimal Estimation and Stochastic Control in short time.

教学大纲

1 . 课程性质和任务：本课程属博士生和硕士生专业课。通过教学内容的讲授，使学生掌握最优估计与随机控制的基本理论和方法，为开展硕士和博士论文研究奠定基础。 2. 课程教学内容和基本要求：随机系统概述（2学时）；随机过程（2学时）；随机系统模型（2学时）；最优估计方法（4学时）；最优线性状态估计、预测与平滑（4学时）；自适应滤波（2学时）；非线性状态估计（4学时）；线性随机控制（2学时）；最小方差控制（2学时）；非线性随机控制（2学时）；应用实例分析（4学时）；讨论（2学时）。3. 实验内容和基本要求及实验个数、学时数等：本课程安排1个最优估计与随机控制应用实例分析作业，要求学生自行编制程序、上机仿真，写出研究报告，并开展课堂研讨。实验学时数为4学时。4. 对研究生能力培养的要求：本课程结束后，要求学生结合自己的研究方向，查阅最新科技文献，写出一篇富有见解的最优估计与随机控制综述报告。5．其他需要说明的问题本课程采用多媒体教学手段。

课程进度计划

第一周课程介绍--绪论（数学准备，随机系统的数学描述）第二周基本估计方法介绍完成讨论作业：比较常见几种估计方法第三周离散时间线性随机系统最佳线性递推估计第四周连续时间线性随机系统状态信号的最佳滤波完成实例分析作业：实现KF及EKF第五周非线性滤波及自适应滤波问题第六周离散时间线性随机系统的最优控制完成控制设计作业：离散时间系统的LQG第七周非线性随机系统的控制第八周应用实例介绍完成应用实例分析作业第九周课堂讨论及综合考试

课程考核要求

一、考核题目：《最优估计与随机控制》课程综合考试二、内容要求：1．本课程结束后，要求学生结合自己的研究方向，查阅最新科技文献，写出一篇富有见解的有关最优估计与随机控制方面的综述报告或科研论文；2．安排或自选1个最优估计与随机控制应用实例，要求学生自行编制程序、上机仿真，写出研究报告；3．开展课堂研讨，要求学生做好PPT文件，演讲10-15分钟。三、字数要求：10000字左右四、指定考核方式（大型作业，或小论文，或读书报告）1．综述报告；2．大型作业；3．演讲。

参考文献

1. Estimation with Application to Tracking and Navigation: Theory Algorithms and Software.Y.Bar-Shalom, X.Rong Li, T.Kirubarajan, John Wiley & Sons Inc., 2001.2. Kalman Filtering: Theory and Practice Using MATLAB (Second Edition).M.S.Grewal, A.P.Andrews, John Wiley & Sons Inc., 2001.3. Introduction to Stochastic Control Theory, Astrom, K.J., New York: Academic Press, 1970.4. Stochastic Optimal Control Theory and Applications. Stengel, R.F.,New York: John Wiley & Sons, 1986.5. 随机信号估计与系统控制,徐宁寿,北京工业大学出版社,2001.6. 粒子滤波原理及其应用,胡士强,敬忠良,科学出版社,2010