绪论 基本粒子群算法 粒子群算法改进 粒子群算法与进化算法的异同 粒子群算法理论分析工具 粒子群算法的应用

3.6 可化为规范形式的 LQ 问题 3.6.1 具有规定衰减速度（稳定度）的调节器 3.6.2 具有非零设定点的调节器 3.6.3 跟踪问题 3.6.4 限制输入信号的变化速率 3.6.5 补偿扰动的影响 3.7 最优调节器的频率公式与性质 3.7.1 频域公式 3.7.2 最优调节器的增益裕度 3.7.3 相位裕量 3.8 最优控制的反问题

2.1 生灭过程 2.1.1 生灭过程的定义 2.1.2 生灭过程状态概率的微分差分方程 2.1.3 生灭过程的简单应用 2.2 生灭过程的一般平衡解 2.2.1 生灭过程在极限情况下的概率分布 2.2.2 生灭过程平衡状态下的方程 2.2.3 排队系统的状态转移率图 2.2.4 平衡方程的解 2.3 M / M / 1排队系统 2.4 可变到达率的 M / M / 1排队系统 2.5 应答服务系统 M / M /  2.6 具有m 个服务者的系统 M / M / m 2.7 有限存储系统 M / M / 1 / N

5.1 Basic concept of traffic signal control 5.2 Parameters in traffic signal control 5.3 Choice of Objective Function 5.4 Calculation of Cycle Length 5.5 Calculation of Split 5.6 Intelligent Traffic Control at Intersection

1 线性时不变随机系统分析.2 2 有理谱分解定理.17 3 离散时间随机系统的级数表示.29 4 最优预测.33 5 最小方差控制.42 6 广义最小方差控制.53

4.1 Conflicts of the traffic at an intersection 4.2 Traffic Signals 4.3 Traffic Controller 4.4 Installation of traffic signals at intersection 4.5 Functions of Monitoring System 4.6 Traffic Detection and Data Processing 4.7 Traffic Detection Equipment 4.8 Environment detection 4.9 System Structure of Monitoring Center

1 贝叶斯递推滤波框架. 4 2 容积数值积分 . 8 3 容积卡尔曼滤波算法.17 4 平方根容积卡尔曼滤波算法.24 5 迭代容积卡尔曼滤波算法.30 6 递推后验克拉美罗下限.36 7 再入弹道目标状态估计仿真.51 8 小结 .72 9 一些参考文献 .73

一、最小二乘问题的概念 二、线性最小二乘法 三、非线性最小二乘法 四、最小二乘问题的Matlab求解

1 引言 / 2 2 贝叶斯递推滤波 / 5 3 完备采样（perfect sampling） / 8 4 重要性采样与重采样 / 11 5 粒子滤波算法 / 18 6 改进粒子滤波 / 43

1 EKF 算法回顾 / 3 2 UT 变换 / 7 3 SUT 变换 / 10 4 UKF 算法 / 14 5 UKF 简化算法 / 18 6 仿真算例 / 23