全书共分为十五章，内容分别为：绪论、线性系统与数理统计基本理论、参数估计（1）、参数估计（2）、状态估计（1）、状态估计（2）、分割算法、基于卡尔曼滤波的最大似然参数估计、模型结构辨识、辨识准度与系统验证、试验设计和数据辨识前处理、实用实例（1）——气动力参数辨识、实用实例（2）——惯性仪表误差系数辨识、实用实例（3）——卡尔曼滤波应用、分布参数系统辨识建模基本原理。

第一章 绪论

1.1系统建模

1.2系统辨识

1.3系统辨识主要研究内容

1.4系统辨识的主要作用

1.5动力学系统辨识与建模

习题

第二章 线性系统与数理统计基本理论

2.1线性系统理论基础

2.2数理统计基本概念

2.3随机线性系统

习题

第三章 参数估计(1)

3.1最小二乘估计准则

3.2最小二乘估计的部分迭代算法介绍

3.3最小二乘估计的递推算法

习题

第四章 参数估计(2)

4.1贝叶斯估计

4.2基于贝叶斯思想的最小二乘估计

4.3极大似然估计法基本原理

习题

第五章 状态估计(1)

5.1最小二乘滤波

5.2最小方差估计

5.3线性离散系统的卡尔曼滤波

5.4线性连续系统的卡尔曼滤波

习题

第六章 状态估计(2)

6.1广义卡尔曼滤波

6.2增广的广义卡尔曼滤波

6.3修正增益广义卡尔曼滤波

6.4平方根分解滤波

习题

第七章 分割算法

7.1离散系统的分割算法

7.2连续非线性系统的分割算法

7.3连续非线性系统的广义分割算法

7.4离散系统的广义分割算法

7.5广义多分割算法

7.6广义分割辨识算法

习题

第八章 基于卡尔曼滤波的最大似然参数估计

8.1非线性动力学系统最大似然算法

8.2线性动力学系统最大似然算法

8.3修正最大似然准则

8.4输出误差法

8.5方程误差法

8.6最大似然近似算法

8.7最大似然递推算法

习题

第九章 模型结构辨识

9.1模型结构辨识准则

9.2模型结构辨识算法简介

9.3新的模型结构建模方法简介

习题

第十章 辨识准度与系统验证

10.1辨识参数准度评价准则

10.2辨识参数准度的简化算法

10.2辨识参数准度的置信区间估计

10.4辨识参数准度的工程判断

习题

第十一章 试验设计和数据辨识前处理

11.1最优输入设计准则

11.2输出设计

11.3试验数据预处理

11.4数据相容性检验和数据重建

习题

第十二章 应用实例(1)——气动力参数辨识

12.1飞行器动力学系统状态空间表达式

12.2空气动力学数学模型集

12.3固定翼飞行器气动力参数辨识

12.4再人体气动力矩导数辨识

12.5其他气动力模型辨识建模简介

第十三章 应用实例(2)——惯性仪表误差系数辨识

13.1惯性仪表数学模型

13.2误差模型表达式

13.3观测方程

13.4误差系数辨识流程简介

第十四章 应用实例(3)——卡尔曼滤波应用

14.1卡尔曼滤波在航天器姿态确定中的应用

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

第十五章 分布参数系统辨识建模基本原理

15.1分布参数系统辨识基本理论

15.2航天飞行器气动热辨识建模简介

参考文献