多源信息融合與應用 (第三版) 何友 9787121504105 【台灣高等教育出版社】

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書名：多源信息融合與應用 (第三版)
ISBN：9787121504105
出版社：電子工業
著編譯者：何友
頁數：xxx
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書號：1738623
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內容簡介
本書是關於信息融合理論及應用的一著，是著者對該領域30多年來研究成果系統的、全面的總結。全書要內容有：信息融合概述、信息融合中的數學基礎、信源分類與性、信息融合系統功能和結構模型、分布式檢測融合、目標跟蹤融合、統計航跡關聯算法、模糊與灰色航跡關聯算法、狀態估計融合、圖像融合、目標識別融合、態勢估計、威脅估計、知識融合、信息融合中的傳感器管理、信息融合中的數據庫技術、信息融合中的性能評估，以及信息融合在民事和軍事中的應用。後是本書的回顧、建議與展望。

目錄

第1章 多源信息融合概述 1
1 1 信息融合的目的和意義 1
1 1 1 信息融合的背景描述 1
1 1 2 信息融合的定義 1
1 1 3 信息融合的性能裨益 2
1 2 信息融合的原理和級別 3
1 2 1 信息融合的基本原理 3
1 2 2 信息融合的級別 3
1 3 信息融合的應用領域 5
1 3 1 信息融合問題分類 5
1 3 2 信息融合在民事上的應用 5
1 3 3 信息融合在軍事上的應用 8
1 4 信息融合研究的與現狀 10
1 4 1 信息融合研究重要節 點和事件 10
1 4 2 信息融合主要發展段 13
1 4 3 信息融合研究主要學術成果 14
1 5 本書的範圍和概貌 16
參考文獻 18
第2章 狀態估計基礎 27
2 1 引言 27
2 2 線性動態系統估計：卡爾曼
濾波器 27
2 2 1 線性動態系統定義 27
2 2 2 卡爾曼濾波器 28
2 2 3 卡爾曼濾波器的推導：從貝葉斯
估計的角度 29
2 2 4 卡爾曼濾波器的初始化 34
2 2 5 卡爾曼濾波器的重要性質 37
2 2 6 卡爾曼濾波器的應用舉例 39
2 3 卡爾曼濾波器的其他等形式 40
2 3 1 信息濾波器 41
2 3 2 序貫濾波器 41
2 3 3 平方根濾波器 43
2 4 卡爾曼濾波器的近似計算形式 45
2 4 1 穩態濾波器 45
2 4 2 運動模型的常增益濾波器 46
2 4 3 常增益濾波器應用舉例 50
2 5 非理想條件下的卡爾曼濾波器 51
2 5 1 有色過程噪聲的卡爾曼濾波器 51
2 5 2 有色量測噪聲的卡爾曼濾波器 51
2 5 3 過程噪聲和量測噪聲相關的
卡爾曼濾波器 53
2 5 4 量測延遲的卡爾曼濾波器 54
2 6 非線性系統的狀態估計 55
2 6 1 擴展卡爾曼濾波器 56
2 6 2 迭代擴展卡爾曼濾波器 60
2 6 3 不敏卡爾曼濾波器 61
2 6 4 粒子濾波器 64
2 6 5 量測轉換卡爾曼濾波器 69
2 6 6 線性化濾波的誤差補償技術 72
2 7 小結 73
參考文獻 74
第3章 不確定性推理方法 78
3 1 引言 78
3 2 主觀Bayes方法 78
3 2 1 知識不確定性的描述 78
3 2 2 證據不確定性的描述 81
3 2 3 多個證據的組合 81
3 2 4 主觀Bayes方法的推理過程 82
3 2 5 主觀Bayes方法的應用舉例 82
3 2 6 主觀Bayes方法的缺點 82
3 3 證據理論 83
3 3 1 DS理論 83
3 3 2 DSm理論 88
3 4 模糊集理論 96
3 4 1 基礎模型 96
3 4 2 模糊綜合評判 99
3 4 3 模糊集理論的應用舉例 101
3 4 4 證據理論向模糊集合的推廣 101
3 5 粗糙集理論 103
3 5 1 理論基礎 103
3 5 2 在信息融合中的應用 105
3 5 3 粗糙集理論的應用舉例 106
3 6 小結 106
參考文獻 107
第4章 多源信息融合功能和結構
模型 110
4 1 信息融合的功能模型 110
4 1 1 信息融合的三級功能模型 110
4 1 2 信息融合的四級功能模型 110
4 1 3 信息融合的五級功能模型 111
4 1 4 信息融合的六級功能模型 111
4 1 5 信息融合的七級功能模型 112
4 2 信息融合系統的結構模型 115
4 2 1 檢測級融合結構 115
4 2 2 位置級融合結構 116
4 2 3 圖像級融合結構 121
4 2 4 識別級融合結構 123
4 3 信息融合典型應用舉例 124
4 3 1 機器人 124
4 3 2 入侵檢測系統 125
4 3 3 智能製造 125
4 3 4 遙感 126
4 3 5 決策中心戰 126
4 4 小結 127
參考文獻 127
第5章 分布式檢測與融合 131
5 1 引言 131
5 2 融合中心的全域判決規則設計 132
5 2 1 硬判決下的全域判決規則 132
5 2 2 軟判決下的全域判決規則 134
5 2 3 帶直接觀測的全域判決規則 135
5 2 4 異步判決下的全域判決規則 135
5 2 5 對抗式全域判決規則 136
5 3 並行結構下的分布式檢測系統
設計 138
5 3 1 局判決與全域判決規則
的一般解 139
5 3 2 條件相互獨立情況下的殊解 140
5 3 3 條件獨立同分佈情況下的
殊解 141
5 3 4 應用舉例 142
5 4 串行結構下的分布式檢測
系統設計 143
5 4 1 兩個傳感器的串行結構網絡 143
5 4 2 多個傳感器的串行結構網絡 144
5 4 3 應用舉例 145
5 5 帶反饋的分布式檢測系統設計 148
5 5 1 有融合中心的帶反饋分布式
檢測系統 148
5 5 2 去中心化的帶反饋分布式
檢測系統 152
5 6 分布式CFAR檢測 153
5 6 1 的分布式CFAR檢測方法 154
5 6 2 稀疏信號的分布式CFAR檢測 157
5 7 本章 小結 161
參考文獻 162
第6章 集中式多傳感器綜合跟蹤
算法 165
6 1 引言 165
6 2 多傳感器聯合概率數據關聯算法 166
6 2 1 數據關聯的概念 166
6 2 2 單傳感器聯合概率數據關聯
算法 166
6 2 3 多傳感器聯合概率數據關聯
算法 174
6 3 多傳感器多目標跟蹤的廣義S-維
分配算法 178
6 3 1 多傳感器多目標跟蹤的廣義3-維
分配算法 179
6 3 2 多傳感器多目標跟蹤的廣義S-維
分配算法 182
6 4 多傳感器多假設數據關聯算法 188
6 4 1 多假設跟蹤算法的基本模型 188
6 4 2 多傳感器多假設跟蹤算法 190
6 5 多傳感器交互多模型跟蹤算法 192
6 6 多傳感器隨機有限集融合跟蹤
算法 195
6 6 1 隨機有限集基礎 195
6 6 2 單傳感器帶勢概率假設密度
濾波器 199
6 6 3 多傳感器帶勢概率假設密度
濾波器 204
6 7 綜合跟蹤算法性能分析 208
6 7 1 模型 208
6 7 2 結果 210
6 7 3 分析與討論 213
6 8 小結 215
參考文獻 216
第7章 分布式多源信息融合中的航跡
關聯算法 219
7 1 引言 219
7 2 序貫航跡關聯算法 219
7 2 1 加權航跡關聯算法 220
7 2 2 修正航跡關聯算法 221
7 2 3 獨立序貫航跡關聯算法 221
7 2 4 相關序貫航跡關聯算法 223
7 2 5 航跡關聯質量設計與多義性
處理 223
7 2 6 航跡關聯性能度量與算法流程 224
7 2 7 廣義分配航跡關聯算法 224
7 2 8 有限和衰減記憶航跡關聯準則 226
7 3 雙門限航跡關聯算法 227
7 3 1 統計雙門限航跡關聯算法 228
7 3 2 模糊雙門限航跡關聯算法 231
7 4 修正的K近鄰域航跡關聯算法 235
7 4 1 近鄰域航跡關聯算法 235
7 4 2 K近鄰域航跡關聯算法 237
7 4 3 修正的K近鄰域航跡關聯算法 237
7 5 基於模糊綜合的航跡關聯算法 241
7 5 1 基於模糊綜合函數的航跡
關聯算法 241
7 5 2 多因素模糊綜合決策航跡
關聯算法 244
7 6 多局節 點航跡關聯算法 247
7 6 1 多局節 點統計航跡關聯算法 247
7 6 2 多局節 點模糊航跡關聯算法 251
7 7 航跡關聯算法性能分析 254
7 7 1 實驗條件 254
7 7 2 兩個局節 點實驗結果及分析 256
7 7 3 多局節 點實驗結果及分析 258
7 7 4 算法綜合性能評 259
7 8 應用舉例 263
7 8 1 空管自動化系統 263
7 8 2 岸基雷達網綜合監控系統 265
7 9 小結 266
參考文獻 267
第8章 多源信息融合中的狀態估計 271
8 1 引言 271
8 2 狀態估計中的數學模型 271
8 3 集中式信息融合中的狀態估計 272
8 3 1 擴維濾波 272
8 3 2 序貫濾波 273
8 3 3 數據壓縮濾波 274
8 3 4 應用舉例 275
8 4 分布式信息融合中的狀態估計 276
8 4 1 簡單凸組合融合估計 277
8 4 2 大似然概率融合估計 278
8 4 3 信息去相關融合估計 281
8 4 4 協方差交融合估計 284
8 4 5 應用舉例 287
8 5 多級式信息融合中的狀態估計 289
8 5 1 集 分式多級式系統中的
狀態估計 289
8 5 2 分 分式多級式系統中的
狀態估計 291
8 6 混合式信息融合中的狀態估計 293
8 6 1 兩層混合式融合結構 293
8 6 2 三層混合式融合結構 295
8 6 3 應用舉例 296
8 7 帶反饋信息的融合估計 298
8 7 1 帶反饋信息的分布式
融合估計 298
8 7 2 帶反饋信息的多級式
融合估計 300
8 8 小結 302
參考文獻 303
第9章 異類傳感器的數據融合 308
9 1 引言 308
9 2 基於近鄰的異類傳感器
航跡關聯 309
9 2 1 問題描述 309
9 2 2 基於角度量測的異類傳感器
航跡關聯 310
9 2 3 性能分析 310
9 3 基於統計理論的異類傳感器
航跡關聯 312
9 3 1 航跡關聯判別函數 312
9 3 2 關聯判決規則 312
9 3 3 航跡關聯決策門限的確定 313
9 4 基於模糊綜合分析的異類傳感器
航跡關聯 317
9 4 1 基於模糊綜合分析的關聯
判別函數 317
9 4 2 關聯決策規則 318
9 4 3 關聯決策門限的確定 319
9 4 4 實際應用舉例 321
9 5 基於動態信息的異類傳感器
航跡抗差關聯 323
9 5 1 目標動態信息估計與系統
偏差的影響 323
9 5 2 基於分級聚類的航跡抗差
關聯方法 326
9 5 3 基於CPD的航跡抗差
關聯方法 327
9 5 4 實際應用舉例 329
9 6 基於數據壓縮的異類
傳感器融合跟蹤 330
9 6 1 數據壓縮 330
9 6 2 融合跟蹤 332
9 6 3 實際應用舉例 334
9 7 基於MSPDAF的異類傳感器
融合跟蹤 334
9 8 基於IMM-MSPDAF的異類
傳感器融合跟蹤 338
9 8 1 方法描述 338
9 8 2 實際應用舉例 343

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