空天飛行器智能感知與控制 王靖宇 張燁 譚明虎等 9787030802095 【台灣高等教育出版社】

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書名：空天飛行器智能感知與控制
ISBN：9787030802095
出版社：科學
著編譯者：王靖宇 張燁 譚明虎等
叢書名：航天科學與工程教材叢書
頁數：226
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1696628
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內容簡介

本書對空天飛行器智能感知與控制相關的基本理論、方法及典型應用進行了全面而深入的闡述。全書內容從緒論開篇，介紹數據解譯與特徵工程的基礎理論，深度學習和強化學習的核心方法，以及在空天飛行器中實現高效的目標感知和制導控制，最後探討空天飛行器在博弈制導與控制環境下的應用策略。全書結構嚴謹、內容豐富，旨在通過理論與實踐的結合，為讀者呈現空天飛行器智能技術發展的立體視角，特別是相關智能演算法的模擬代碼及其在實際應用場景中的具體實例，可加深讀者對理論內容的理解並提高所介紹方法的可操作性。 本書可作為航空航天類、電子信息類、控制類相關專業高校高年級本科生和研究生教學用書，也可供空天飛行器相關領域科研人員和工程技術人員閱讀和參考。

目錄

序
前言
第1章 緒論
1 1 空天飛行器概述
1 1 1 定義與發展現狀
1 1 2 關鍵技術問題
1 2 未來發展趨勢
1 2 1 智能感知技術
1 2 2 智能控制技術
思考題
第2章 數據解譯與特徵工程
2 1 特徵提取
2 1 1 主成分分析法
2 1 2 線性判別分析法
2 1 3 局部線性嵌入法
2 2 聚類分析
2 2 1 均值聚類演算法
2 2 2 密度聚類演算法
2 2 3 譜聚類演算法
2 3 回歸與分類分析
2 3 1 最小二乘回歸
2 3 2 K近鄰分類器
2 3 3 支持向量機
2 4 算例模擬
2 4 1 經典遙感圖像數據集特徵提取算例
2 4 2 飛行器圖像數據集「背景-目標」聚類算例
思考題
第3章 深度學習理論
3 1 神經網路基礎
3 1 1 神經元
3 1 2 多層感知機
3 1 3 反向傳播神經網路
3 2 卷積神經網路
3 2 1 卷積神經網路基本結構
3 2 2 AlexNet
3 2 3 VGGNet
3 3 新型神經網路
3 3 1 遞歸神經網路
3 3 2 長短期記憶神經網路
3 3 3 生成對抗神經網路
3 3 4 Transformer神經網路
3 4 神經網路壓縮
3 4 1 模型剪枝
3 4 2 權重共享
3 4 3 參數量化
3 5 算例模擬
3 5 1 卷積神經網路特徵圖可視化算例
3 5 2 航天器狀態監控及故障檢測算例
思考題
第4章 強化學習理論
4 1 馬爾可夫過程
4 1 1 強化學習概念
4 1 2 動態規劃
4 1 3 蒙特卡洛方法
4 1 4 時間差分學習
4 2 深度強化學習
4 2 1 DQN演算法
4 2 2 DDPG演算法
4 2 3 PPO演算法
4 3 多智能體強化學習
4 3 1 多智能體系統
4 3 2 MADDPG演算法
4 3 3 MAPPO演算法
4 4 算例模擬
4 4 1 DQN演算法訓練倒立擺算例
4 4 2 MADDPG演算法訓練MPE算例
思考題
第5章 空天飛行器空中目標感知
5 1 運動目標檢測
5 1 1 背景減除法
5 1 2 幀間差分法
5 1 3 光流法
5 2 光學目標檢測
5 2 1 單階段目標檢測
5 2 2 雙階段目標檢測
5 3 動態目標跟蹤
5 3 1 基於相關濾波的目標跟蹤
5 3 2 基於深度學習的目標跟蹤
5 4 算例模擬
5 4 1 背景減除法運動目標檢測算例
5 4 2 單階段目標檢測算例
5 4 3 相關濾波法目標跟蹤算例
思考題
第6章 空天飛行器地物目標感知
6 1 目標檢測方法
6 1 1 水平邊界框目標檢測
6 1 2 定向邊界框目標檢測
6 2 變化檢測方法
6 2 1 變化檢測基本流程
6 2 2 圖像差分法
6 2 3 圖像回歸法
6 2 4 變化向量分析法
6 3 異常檢測方法
6 3 1 基於RX演算法的異常檢測方法
6 3 2 基於協同表示的異常檢測方法
6 3 3 基於低秩性與稀疏性的異常檢測方法
6 4 星載多源圖像目標識別
6 4 1 星載多源圖像目標特徵表徵
6 4 2 複雜環境條件下星載多源圖像目標識別
6 5 SAR圖像目標檢測
6 5 1 基於統計模型的檢測方法
6 5 2 基於極化特徵的檢測方法
6 5 3 基於干涉相干性的檢測方法
6 5 4 基於深度學習的檢測方法
6 6 算例方法
6 6 1 水平邊界框目標檢測算例
6 6 2 RX演算法異常檢測算例
6 6 3 基於CFAR演算法的SAR圖像目標檢測算例
思考題
第7章 空天飛行器智能制導與控制
7 1 經典制導與控制理論
7 1 1 飛行器制導與控制模型
7 1 2 PID控制
7 1 3 比例導引
7 2 智能飛行控制系統
7 2 1 強化學習智能控制方法
7 2 2 模糊自適應智能控制方法
7 2 3 神經網路智能控制方法
7 3 容錯飛行控制系統
7 3 1 容錯控制相關概念
7 3 2 飛行器故障分析與診斷
7 3 3 滑模變結構控制
7 3 4 非線性動態逆控制
7 4 協同制導控制系統
7 4 1 相對運動制導模型構建
7 4 2 多智能體一致性理論簡介
7 4 3 多約束條件下的協同制導律設計方法
7 5 算例方法
7 5 1 無人機增穩迴路設計算例
7 5 2 飛行器協同攔截模擬分析算例
思考題
第8章 空天飛行器博弈制導與控制
8 1 微分博弈制導控制
8 1 1 納什-龐特里亞金最大最小原理
8 1 2 微分博弈納什均衡解
8 1 3 基於納什均衡解的最優控制方法
8 2 非零和博弈制導控制
8 2 1 CW追逃博弈
8 2 2 粒子群優化演算法
8 2 3 非零和博弈最優控制方法
8 3 強化學習博弈制導控制
8 3 1 Q學習制導控制
8 3 2 強化學習比例導引控制
8 3 3 強化學習過載制導控制
8 4 算例模擬
8 4 1 飛行器博弈制導控制算例
8 4 2 在軌航天器追逃博弈控制算例
思考題
參考文獻
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