数据融合及其应用

副标题:无

作   者:杨国胜,窦丽华编著

分类号:

ISBN:9787801721747

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简介

  数据融合是传统学科和许多新兴工程领域相结合而产生的一个新的前沿技术领域。《数据融合及其应用》是关于多传感器数据融合理论的专著,主要汇集了作者多年来关于数据融合方面的研究成果。全书共分14章。第1章阐述了数据融合的理论基础和研究现状。第2、第3和第4章介绍了数据融合所涉及到的理论方法,主要包括卡尔曼(Kalman)滤波、神经网络技术和不确定性推理等。第5章和第6章对匀加速运动目标的可观测性进行了分析论证。基于间歇式工作雷达的红外多目标跟踪系统是第7章的主要研究内容。针对基于Hopfield神经网络的JPDA方法在实际应用中的局限性,在第8章里提出了能量函数系数在线自适应整定方法。为降低数据关联的计算量,在第9章里提出了基于椭圆跟踪门和拟方向跟踪相结合的双门限数据关联跟踪算法。第10章研究了基于反馈的雷达和红外航迹综合融合系统的体系结构和相应算法。把强跟踪滤波引入数据融合领域,在第11章里提出了基于强跟踪滤波和反馈综合的多传感器分布式航迹融合算法。基于模糊规则和双模信息融合的目标识别策略及相应算法,以及基于模糊运算和层次分析法相结合的目标威胁估计,分别在第12章和第13章进行了分析研究。第14章给出了炮兵多传感器数据融合系统的一个实际例子。   《数据融合及其应用》可作为自动控制或信息科学专业的大学生、研究生的教学参考书,同时对从事多传感器信息融合研究、开发的工程技术人员也有一定的参考价值。  

目录

第1章 绪论
1.1 数据融合的定义
1.2 数据融合的功能模型
1.2.1 检测级融合
1.2.2 位置级融合
1.2.3 目标识别级融合
1.2.4 态势评估和威胁估计
1.3 目标可观测性
1.4 数据融合的关联问题
1.5 数据融合方法
1.6 数据融合技术应用
1.7 数据融合技术研究历史与现状
1.8 小结
参考文献

第2章 状态估计理论基础
2.1 引言
2.2 状态估计的基本问题
2.2.1 Kalman滤波问题的提法
2.2.2 连续系统离散化问题
2.3 数学预备知识
2.4 离散系统Kalman最优滤波基本方程
2.4.1 Kalman最优滤波公式的证明
2.4.2 Kalman最优滤波公式及框图
2.4.3 Kalman最优滤波公式的几种变形
2.5 Kalman最优滤波的几个性质讨论
2.5.1 滤波增益阵和误差协方差阵的选取
2.5.2 滤波发散问题讨论
2.6 简化的Kalman滤波
2.6.1 降低Kalman滤波计算量的途径
2.6.2 常增益滤波
2.6.3 状态约简
2.6.4 分段循环Kalman滤波
2.6.5 解耦Kalman滤波
2.7 适应于有色噪声的Kalman滤波
2.7.1 自回归滑动平均模型
2.7.2 系统噪声是有色噪声,观测噪声是白噪声
2.7.3 系统噪声是白噪声,观测噪声是有色噪声
2.8 非线性滤波
2.8.1 围绕标称状态的线性化滤波
2.8.2 推广的Kalman滤波
2.8.3 ——阶滤波
2.9 小结
参考文献

第3章 基于神经网络的状态估计
3.1 引言
3.2 人工神经元模型
3.3 基于神经网络的状态估计模型
3.4 神经网络的状态估计
3.4.1 问题的提出
3.4.2 基本的最小二乘状态估计
3.4.3 基于神经网络的状态估计
3.5 小结
参考文献

第4章 不确定性推理
4.1 引言
4.2 概率推理原理
4.2.1 基本的数学概念
4.2.2 概率推理
4.3 主观Bayes不确定性推理方法
4.3.1 主观Bayes推理的基本方法
4.3.2 主观Bayes推理的有关问题讨论
4.4 证据理论的不确定性推理方法
4.4.1 证据理论的基本概念
4.4.2 证据理论的合成规则
4.4.3 基于证据理论的决策
4.4.4 证据理论的优缺点
4.5 主观Bayes方法和证据理论的比较
4.6 小结
参考文献
……

第5章 二维TMA可观测性研究
第6章 三维TMA可观测性研究
第7章 基于主动雷达的红外被动观测系统研究
第8章 多目标数据关联的神经网络方法研究
第9章 联合概率数据关联双门限跟踪算法研究
第10章 基于反馈综合的雷达和红外航迹融合算法研究
第11章 基于强跟踪和反馈综合的传感器分布式航迹整合
第12章 基于神经——模糊技术的目标图像双模整合识别研究
第13章 威胁估计算法研究
第14章 数据融合在炮兵作战指挥系统中的应用

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