多傳感器數據融合手冊

內容概要

多傳感器數據融合是一門新興技術，在軍事和非軍事領域中都礙到了廣泛應用、多傳感器數據融合技術汲取了人工智能、模式識別、統計估計等多門學科的相關技術計算機技術的快速發(fā)展以及數據融合技術的成熟為數據融合的廣泛應用提供了基礎本書作者全都是數據融合領域的知名帶頭人他們的成果將為該領域提供權威性的參考    本書為數據融合系統設計人員、研究人員和使用人員提供了獨特的、全面的、最新的資料，包括五個部分，其突出特點是：    ◆詳盡介紹了數據融合的基本術語和模型    ◆闡述了數據關聯，目標跟蹤和識別的先進技術    ◆介紹了數據融合系統開發(fā)的實際問題，包括需求分析、系統工程、算法選擇、數據庫設計、人機接口和性能評估    ◆介紹了數據融合技術的廣泛應用，包括DoD、NASA、DARPA以及復雜機械系統的基于狀態(tài)的監(jiān)控等應用    ◆介紹了一些數據融合資源和Web站點

作者簡介

　霍爾， 博士，賓夕法尼亞州立大學信息科學與技術學院副院長，主管科學研究和研究生教育，獲天體物理學碩士、博士學位以及物理學和數學學士學位。Hall博士是IEEE高級會員，從事數據融合及相關技術領域研究20多年，曾應邀做過數據融合及人工智能領域的國際性學術報告，此外還參加了幾項軍用實時數據融合系統的研制，出版了三本著作(包括Artech House于1992年出版的《多傳感器數據融合的數學方法》)，發(fā)表了180多篇學術論文。在進入賓夕法尼亞州立大學之前，Hall博士在計算機科學公司以及麻省理工學院林肯實驗室從事HRB系統(Raytheon的一個部分，E系統)的研究。

書籍目錄

Ⅰ  多傳感器數據融合引論　1  多傳感器數據融合　2  JDL  數據融合修正模型　3  多目標跟蹤數據關聯算法介紹　4  圖像和空間數據融合原理及實踐　5  數據配準　6  數據融合自動化：自頂向下的觀點　7  證據組合方法比較Ⅱ  跟蹤和關聯的先進方法　8  雷達、聲吶、光電傳感器應用中的概率數據關聯目標跟蹤　9  最優(yōu)和近似數據關聯的組合方法介紹　10  多目標跟蹤的貝葉斯方法　11  使用多幀分配的數據關聯　12  采用協方差交集的（CI）廣義分布式數據融合　13  非線性系統中的數據融合　14  基于隨機集理論的目標跟蹤與識別Ⅲ  系統工程和是實現　15  數據融合系統的餓需求來源　16  數據融合系統的系統工程實現方法　17  Correlation工程的研究與分析：關聯問題及其技術的全面評估　18  支持戰(zhàn)術數據融合的數據管理　19  消除人跡接口的瓶頸：人機接口（HCI）對數據融合　20  多傳感器融合處理性能評估　21  多傳感器數據融合中的一些小秘訣Ⅳ  應用實例Ⅴ  資源

章節(jié)摘錄

　　1　多傳感器數據融合　　在諸如目標跟蹤和戰(zhàn)場監(jiān)視等軍事應用領域，以及工業(yè)過程監(jiān)控、醫(yī)學診斷等非軍事應用領域中，通過融合來自多個傳感器的數據，能夠提高這些應用中的數據精度?！　?．1　引言　　近年來，多傳感器數據融合在軍事和非軍事應用領域都得到了廣泛的重視。運用數據融合技術綜合處理來自多個傳感器的數據和相關信息，可以獲得比運用單個、孤立的傳感器更加詳細而精確的結論。　　多傳感器數據融合并不是一個新概念。人類和動物在進化過程中，逐步形成了借助多個感官以幫助其生存的能力。例如，評定一種食物的質量僅僅依靠視覺感官是不太可能的，綜合利用視覺、觸覺、嗅覺、味覺則更為有效。類似地，當視覺受到地表結構和植被的限制時，聽覺能夠對危險前兆提供預警。因此，動物和人類天生具有多感官數據融合能力，以便對周圍環(huán)境做出更精確的估計與危險判斷，從而提高生存機會?！　”M管數據融合不是一個新事物，然而只有當新型傳感器、先進的信息處理技術和硬件出現以后，實時的數據融合才得以逐步實現。正如20世紀70年代初，符號處理機的誕生(如SYMBO　ICS計算機和Lambda推理機)推動了人工智能的迅速發(fā)展一樣，近年來，計算和感知技術的發(fā)展使得人類能夠在硬件和軟件上模擬人類和動物的自然數據融合能力。目前，數據融合系統被廣泛應用于目標跟蹤、自動目標識別和有限自動推理等應用領域。

編輯推薦

　　既可供數據融合系統設計人員和研究人員了解數據融合的基本概念、基本知識；也可供其了解數據融合的關鍵技術；還可供其了解數據融合系統的設計開發(fā)方法，以及數據融合的重要應用領域。

圖書封面

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