現(xiàn)代目標(biāo)跟蹤與信息融合

前言

　　目標(biāo)跟蹤和信息融合是軍事控制和決策系統(tǒng)最基本的兩項(xiàng)功能。目標(biāo)跟蹤就是利用傳感器探測的目標(biāo)信息來確定目標(biāo)的位置和運(yùn)動(dòng)參數(shù)，如目標(biāo)的位置、速度、航向、加速度等。信息融合是綜合利用多個(gè)來源的信息，從中提取某種意義下質(zhì)量高于任何單一信息的綜合信息的過程。這里綜合信息質(zhì)量提高的含義是廣泛的，它可以指提高信息的精度，也可以是降低信息中的模糊性，還可以指衍生新的信息?！　≡诂F(xiàn)代軍事系統(tǒng)中，目標(biāo)跟蹤和信息融合是緊密聯(lián)系在一起的。事實(shí)上，信息融合起源于軍事多傳感器系統(tǒng)，當(dāng)時(shí)稱為數(shù)據(jù)融合或傳感器融合。其中最早面l臨的問題、也是最核心的問題就是多傳感器多目標(biāo)跟蹤問題。由于信息融合與目標(biāo)跟蹤之間的這種淵源關(guān)系，把它們放在一起研究是有益的，本書正是朝這個(gè)方向的一種嘗試?！　‖F(xiàn)代軍事系統(tǒng)面臨的目標(biāo)跟蹤和信息融合問題是極富挑戰(zhàn)性的。信息源多、信息類型雜、信息量巨大、信息質(zhì)量差且富含誘騙，要從這樣的信息環(huán)境中快速、準(zhǔn)確、完整地提取出我們所感興趣的戰(zhàn)場態(tài)勢和環(huán)境圖景來，難度極大，需要解決的問題極多?！　”緯推渲械囊恍┖诵膯栴}進(jìn)行了探討，主要研究了在上述應(yīng)用環(huán)境下獲取目標(biāo)運(yùn)動(dòng)和身份兩類信息的有關(guān)技術(shù)和方法。全書共分8章。第1章探討多傳感器目標(biāo)檢測的數(shù)據(jù)融合，主要介紹了利用分布式多傳感器探測目標(biāo)的結(jié)果，來綜合得出目標(biāo)是否存在的判決技術(shù)。接下來的兩章介紹被廣泛應(yīng)用于目標(biāo)身份信息融合的不確定性推理技術(shù)。其中第2章介紹概率推理和證據(jù)推理。概率推理以概率論和經(jīng)典的Bayes定律為基礎(chǔ)，對“發(fā)生與否不確定”的多源信息進(jìn)行綜合。證據(jù)推理則以Dempster-shafer證據(jù)論為基礎(chǔ)，試圖對含有“分不開”和“不知道”這樣缺陷的多源信息進(jìn)行綜合。然而，該章中的研究結(jié)論卻表明：近年來廣為人們追捧的證據(jù)論是存在致命缺陷的、不可信的。第3章介紹模糊推理，它以zadeh模糊集合論為基礎(chǔ)，處理現(xiàn)實(shí)推理問題中廣泛存在的信息模糊性，即解決推理所涉信息存在“內(nèi)涵或外延不清晰”這類缺陷的問題。

內(nèi)容概要

目標(biāo)跟蹤是人們運(yùn)用各種觀測和計(jì)算手段，實(shí)現(xiàn)主體對被關(guān)注運(yùn)動(dòng)客體狀態(tài)建模、估計(jì)、跟蹤的過程。利用這一技術(shù)，可以及時(shí)對陸、海、空、天中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行預(yù)警或跟蹤，發(fā)現(xiàn)并鎖定被跟蹤目標(biāo)，估計(jì)并分析其運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，為火力控制、威脅估計(jì)、態(tài)勢評估，直至各級指揮控制系統(tǒng)的決策提供基本信息。目標(biāo)跟蹤是戰(zhàn)場預(yù)警、精確打擊、空中交通管制、智能監(jiān)控等重要應(yīng)用領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)之一。    信息融合技術(shù)是將不同來源、不同模式、不同媒質(zhì)、不同時(shí)間、不同地點(diǎn)、不同表示形式的信息進(jìn)行綜合，最后得到對被感知對象的更精確描述，從而提高信息的可信度和目標(biāo)的可探測性，擴(kuò)大時(shí)間和空間搜索范圍，降低推理模糊程度，增加目標(biāo)特征矢量的維數(shù)，提高空間分辨率，增強(qiáng)系統(tǒng)的容錯(cuò)能力和自適應(yīng)性，進(jìn)而提高整個(gè)探測系統(tǒng)的感知性能。信息融合的出現(xiàn)，擴(kuò)展了以狀態(tài)估計(jì)與數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)為核心的傳統(tǒng)目標(biāo)跟蹤概念，使現(xiàn)代目標(biāo)跟蹤擴(kuò)展到傳感器管理調(diào)度、復(fù)雜大系統(tǒng)仿真、多傳感器綜合、弱小目標(biāo)檢測、成像目標(biāo)跟蹤等方面。    本書總結(jié)了作者多年來在目標(biāo)跟蹤與信息融合方面的研究成果，內(nèi)容分為目標(biāo)跟蹤的建模與估計(jì)，概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，成像目標(biāo)跟蹤，系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、評估與仿真等4部分。

作者簡介

　　潘泉。1961年生，西北工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師?，F(xiàn)為西北工業(yè)大學(xué)控制與信息研究所所長。主持國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目等40余項(xiàng)。獲國家科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)1項(xiàng)。省部級科技進(jìn)步獎(jiǎng)7項(xiàng)，國家教學(xué)成果二等獎(jiǎng)1項(xiàng)，省教學(xué)成果特等獎(jiǎng)1項(xiàng)。出版專著4部。教材1部。享受國

書籍目錄

第0章　緒論  0.1  引言  0.2　現(xiàn)代目標(biāo)跟蹤技術(shù)    0.2.1　機(jī)動(dòng)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)建模與估計(jì)    0.2.2  時(shí)空信息的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)  0.3　信息融合技術(shù)    0.3.1  定義、特點(diǎn)與性能優(yōu)勢    0.3.2　常用傳感器    0.3.3　信息融合的功能模型    0..3.4　信息融合的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)    0.3.5  面向目標(biāo)跟蹤的信息融合  0.4　本書章節(jié)概述  參考文獻(xiàn)第1部分  目標(biāo)跟蹤的建模與估計(jì)　第1章  自適應(yīng)加速度模型  　1.1  引言　  1.2　勻加速目標(biāo)模型  　1.3　時(shí)間相關(guān)模型　  1.4  自適應(yīng)加速度模型  　1.5  自適應(yīng)加速度模型性能分析工    　1.5.1  自適應(yīng)加速度模型的穩(wěn)態(tài)精度分析　    1.5.2  自適應(yīng)加速度模型的動(dòng)態(tài)精度分析　  1.6  自適應(yīng)加速度模型性能分析Ⅱ  　1.7  自適應(yīng)加速度模型性能分析Ⅲ　  1.8小結(jié)  　參考文獻(xiàn)　第2章　廣義擾動(dòng)輸入下的隨機(jī)系統(tǒng)自適應(yīng)濾波  　2.1  引言　  2.2　問題描述  　2.3　上限濾波器設(shè)計(jì)　  2.4　仿真分析  　2.5　小結(jié)　  參考文獻(xiàn)第2部分  概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)　第3章　C—IMMPDA算法  　3.1  引言　  3.2　C—IMMPDA算法的提出  　3.3　C—IMMPDA算法的推導(dǎo)　  3.4　C—IMMPDA算法的仿真研究  　  3.4.1  對于三種不同航跡條件下兩種算法的仿真結(jié)果　    3.4.2  對于三條交叉航跡情況下兩種算法的仿真結(jié)果　  3.5　小結(jié)  　參考文獻(xiàn)　第4章　單傳感器廣義概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法  　4.1  引言　  4.2　數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法簡介  　  4.2.1　單目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)……第3部分　成像目標(biāo)跟蹤附錄

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