信息融合技術(shù)及其應(yīng)用

前言

　　隨著通信和信息技術(shù)的發(fā)展，特別是網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，海量文本、語音、圖像和視頻等媒體為人們提供了豐富的信息資源。對廣大用戶來說，主要是從海量信息環(huán)境中獲取有用的信息。對于管理人員來說，除了信息獲取，還需要對海量信息的內(nèi)容進(jìn)行監(jiān)管?！　o論是為了獲取有價值的信息，還是對海量信息的內(nèi)容進(jìn)行監(jiān)管，在廣泛收集信息的同時，需要對獲得的信息進(jìn)行有效的采集、高效的內(nèi)容識別、深層的檢索與挖掘。在海量信息智能處理中，信息采集是基礎(chǔ)、信息內(nèi)容識別是核心、信息檢索與挖掘是手段、信息獲取與監(jiān)管是目的?！　⌒畔⒐こ檀髮W(xué)信息工程學(xué)院“智能信息處理”方向長期從事文本分析與理解、語音處理與識別、圖像／視頻處理與識別、多源信息融合、信息檢索與挖掘等前沿學(xué)科領(lǐng)域的教學(xué)與科研，獲得了國家社科基金（重大）、國家自然科學(xué)基金、國家“863”、國防預(yù)研等多個項目的資助?！爸悄苄畔⑻幚怼狈较虻亩嗝髡咴诳偨Y(jié)和提升多年教學(xué)、科研成果的基礎(chǔ)上，編寫了這套《智能信息處理》叢書。國防工業(yè)出版社為該叢書的出版給予了大力支持?！　　吨悄苄畔⑻幚怼穮矔?個分冊，比較系統(tǒng)、全面地介紹了智能信息處理技術(shù)及其應(yīng)用，重點闡述了文本、語音、圖像及視頻等媒體的內(nèi)容識別、檢索、挖掘和監(jiān)管。該叢書可作為計算機科學(xué)與技術(shù)、電子工程、信息與通信工程、自動控制、指揮自動化、情報學(xué)、圖書館學(xué)、信息管理等相關(guān)專業(yè)方向的高年級本科生和研究生相關(guān)課程的教材和相關(guān)領(lǐng)域的科研、工程技術(shù)人員的參考書。

內(nèi)容概要

本書是關(guān)于信息融合理論、方法和應(yīng)用的一本著作，跟蹤信息融合技術(shù)的發(fā)展前沿，從多傳感器融合、多分類器融合和遙感影像數(shù)據(jù)融合3個方面論述了信息融合技術(shù)及其應(yīng)用。全書共分為16章，內(nèi)容包括信息融合概述、融合檢測技術(shù)、狀態(tài)估計技術(shù)、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)技術(shù)、狀態(tài)融合估計技術(shù)、基于Bayes理論的信息融合技術(shù)、基于證據(jù)理論的信息融合技術(shù)、基于模糊集合論的信息融合技術(shù)、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息融合技術(shù)、基于遺傳算法的信息融合技術(shù)、態(tài)勢估計技術(shù)、威脅估計技術(shù)、傳感器管理技術(shù)、信息融合在軍事中的應(yīng)用、信息融合在模式識別中的應(yīng)用、遙感圖像融合技術(shù)與應(yīng)用等?！　”緯勺鳛殡娮庸こ?、信息與通信工程、自動控制、指揮自動化等相關(guān)專業(yè)方向的高年級本科生和研究生“信息融合”課程的教材和相關(guān)領(lǐng)域的科研、工程技術(shù)人員的參考書。

作者簡介

　　李弼程，男，湖南衡南人，1970年7月出生，博士，留英學(xué)者，信息工程大學(xué)信息工程學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師。主要從事文本分析與理解，語音處理與識別、圖像／視頻處理與識別、多源信息融合等前沿學(xué)科的教學(xué)與科研。主持國家自然科學(xué)基金項目、國家“863”課題、國家社科基金項目、軍隊科研項目等20余項，獲省部級科技進(jìn)步一等獎1項、二等獎2項、三等獎4項：發(fā)表論文200余篇，其中80多篇次進(jìn)入三大檢索：已公開出版著作5部?！　↑S潔，女.河南鄭州人，1973年9月出生.碩士，信息工程大學(xué)信息工程學(xué)院副教授。主要從事電子信號分析、多源信息融合等學(xué)科的教學(xué)與研究。參與國家“863”課題、軍隊科研項目等10余項；獲軍隊科技進(jìn)步二等獎1項，三等獎2項；發(fā)表論文20余篇；公開出版著作1部。

書籍目錄

第1章 信息融合概述 　1．1 多傳感器數(shù)據(jù)融合概述 　1．2 多源遙感影像數(shù)據(jù)融合概述 　1．3 多分類器融合概述 　參考文獻(xiàn) 第2章 融合檢測技術(shù) 　2．1 假設(shè)檢驗 　2．2 融合檢測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型 　2．3 并行分布式融合檢測 　2．4 串行分布式融合檢測 　2．5 樹狀分布式融合檢測 　2．6 分布式恒虛警概率檢測 　參考文獻(xiàn) 第3章 狀態(tài)估計技術(shù) 　3．1 基本Kalman濾波 　3．2 實用Kalman濾波算法 　3．3 擴展Kalman濾波 　3．4 粒子濾波 　3．5 不敏Kalman濾波 　參考文獻(xiàn) 第4章 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)技術(shù) 　4．1 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)概述 　4．2 量測與航跡關(guān)聯(lián)的最近鄰方法 　4．3 量測與航跡關(guān)聯(lián)的貝葉斯類方法 　4．4 量測與航跡關(guān)聯(lián)的極大似然類方法 　4．5 統(tǒng)計航跡關(guān)聯(lián)算法 　4．6 模糊航跡關(guān)聯(lián)算法 　參考文獻(xiàn) 第5章 狀態(tài)融合估計技術(shù) 　5．1 狀態(tài)融合估計的系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 　5．2 集中式系統(tǒng)的狀態(tài)融合估計 　5．3 分布式系統(tǒng)的狀態(tài)融合估計 　5．4 異步狀態(tài)融合估計 　參考文獻(xiàn) 第6章 基于Bayes理論的信息融合技術(shù) 　6．1 基于Bayes理論的多傳感器信息融合 　6．2 基于Bayes網(wǎng)絡(luò)的信息融合 　6．3 基于Bayes理論的多分類器信息融合 　參考文獻(xiàn) 第7章 基于證據(jù)理論的信息融合技術(shù) 　7．1 證據(jù)推理基礎(chǔ) 　7．2 基于證據(jù)理論的多傳感器信息融合 　7．3 基于證據(jù)理論的多分類器信息融合 　參考文獻(xiàn) 第8章 基于模糊集合論的信息融合技術(shù) 　8．1 模糊集合論基礎(chǔ) 　8．2 基于擴張原則的多傳感器測量信息融合 　8．3 基于模糊邏輯的多傳感器測量信息融合 　8．4 基于模糊積分的多分類器信息融合 　8．5 基于可能性理論的信息融合 　參考文獻(xiàn) 第9章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息融合技術(shù) 　9．1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 　9．2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳感器數(shù)據(jù)融合 　9．3 基于支持向量機的傳感器數(shù)據(jù)融合 　9．4 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多分類器融合 　參考文獻(xiàn) 第10章 基于遺傳算法的信息融合技術(shù) 　10．1 遺傳算法基礎(chǔ) 　10．2 信息融合中非可加集合函數(shù)的遺傳算法確定 　10．3 基于遺傳算法的多傳感器融合 　10．4 基于遺傳算法的多分類器融合系統(tǒng)設(shè)計 　參考文獻(xiàn) 第11章 態(tài)勢估計技術(shù) 　11．1 態(tài)勢估計概述 　11．2 模板匹配方法 　11．3 專家系統(tǒng)方法 　11．4 規(guī)劃識別方法 　11．5 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法 　參考文獻(xiàn) 第12章 威脅估計技術(shù) 　12．1 威脅估計概述 　12．2 多屬性決策 　12．3 直覺模糊推理 　12．4 支持向量回歸機 　參考文獻(xiàn) 第13章 傳感器管理技術(shù) 　13．1 傳感器管理的內(nèi)容與體系結(jié)構(gòu) 　13．2 傳感器管理的功能 　13．3 傳感器管理方法概述 　參考文獻(xiàn) 第14章 信息融合在軍事中的應(yīng)用 　14．1 組網(wǎng)雷達(dá)的目標(biāo)識別與威脅判斷 　14．2 多傳感器組合導(dǎo)航系統(tǒng) 　14．3 海軍C4ISR系統(tǒng)中的信息融合 　參考文獻(xiàn) 第15章 信息融合在模式識別中的應(yīng)用 　15．1 基于信息融合的人臉識別 　15．2 基于信息融合的語種識別 　參考文獻(xiàn) 第16章 遙感圖像融合技術(shù)與應(yīng)用 　16．1 圖像配準(zhǔn)基礎(chǔ) 　16．2 基于小波變換的圖像融合方法 　16．3 基于PCA變換的圖像融合方法 　16．4 基于IHS變換的圖像融合方法 　參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

　　由于信息融合具有廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域，人們很難給出一個統(tǒng)一的定義。一般地，信息融合是針對一個多傳感器（多個和／或多類）系統(tǒng)的信息處理而展開研究。信息融合比較確切的定義是：信息融合是指利用計算機技術(shù)對按時序獲得的若干傳感器的觀測信息在一定準(zhǔn)則下加以自動分析、綜合，以完成所需的決策和估計任務(wù)而進(jìn)行的信息處理過程。這一定義強調(diào)，信息融合的硬件基礎(chǔ)是多傳感器系統(tǒng)，信息融合的加工對象是多源信息，信息融合的核心是協(xié)調(diào)優(yōu)化和綜合處理，信息融合的目的是決策和估計?！　⌒畔⑷诤献钤缡擒娛骂I(lǐng)域提出來的，定義為一個處理探測、互連、相關(guān)、估計以及綜合多源信息的多級別、多方面、多層次過程，以獲取準(zhǔn)確的目標(biāo)狀態(tài)和身份估計，進(jìn)而得到完整而及時的戰(zhàn)場態(tài)勢和威脅估計。該定義主要強調(diào)信息融合是指對多傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行多級別、多方面、多層次的處理，產(chǎn)生新的有價值的信息。首先，信息融合在幾個層次上對多源信息進(jìn)行綜合處理，其中，每一個層次反映了原始數(shù)據(jù)不同級別的信息抽象；其次，信息融合包括探測、互連、相關(guān)、狀態(tài)估計、目標(biāo)識別、態(tài)勢分析、威脅估計等多個方面；最后，信息融合的結(jié)果既包括較低層次的狀態(tài)和身份估計，又包括較高層次的態(tài)勢分析和威脅估計?！　【C合上述兩個定義，信息融合的一般性定義如下：　　信息融合就是將來自多傳感器或多源的信息進(jìn)行協(xié)調(diào)優(yōu)化和綜合處理，產(chǎn)生新的有價值的信息，以得出更為準(zhǔn)確、可信的結(jié)論?！　∮捎诹?xí)慣上的原因，很多文獻(xiàn)把信息融合又稱為數(shù)據(jù)融合，或多傳感器數(shù)據(jù)融合。事實上，用信息融合比較合適，因為信息融合更具概括性，信息不僅包括數(shù)據(jù)，也包括信號和知識。本書不區(qū)分信息融合和數(shù)據(jù)融合這兩個術(shù)語。　　盡管許多文獻(xiàn)把多傳感器數(shù)據(jù)融合等同于信息融合，但是，由于圖像融合和多分類器融合具有相對獨立性，因此，本書把它們從多傳感器數(shù)據(jù)融合中分離出來，單獨進(jìn)行討論。

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