多傳感器數(shù)據(jù)融合手冊

內(nèi)容概要

多傳感器數(shù)據(jù)融合是一門新興技術(shù)，在軍事和非軍事領(lǐng)域中都礙到了廣泛應(yīng)用、多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)汲取了人工智能、模式識別、統(tǒng)計估計等多門學(xué)科的相關(guān)技術(shù)計算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展以及數(shù)據(jù)融合技術(shù)的成熟為數(shù)據(jù)融合的廣泛應(yīng)用提供了基礎(chǔ)本書作者全都是數(shù)據(jù)融合領(lǐng)域的知名帶頭人他們的成果將為該領(lǐng)域提供權(quán)威性的參考    本書為數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)設(shè)計人員、研究人員和使用人員提供了獨(dú)特的、全面的、最新的資料，包括五個部分，其突出特點(diǎn)是：    ◆詳盡介紹了數(shù)據(jù)融合的基本術(shù)語和模型    ◆闡述了數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，目標(biāo)跟蹤和識別的先進(jìn)技術(shù)    ◆介紹了數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)開發(fā)的實際問題，包括需求分析、系統(tǒng)工程、算法選擇、數(shù)據(jù)庫設(shè)計、人機(jī)接口和性能評估    ◆介紹了數(shù)據(jù)融合技術(shù)的廣泛應(yīng)用，包括DoD、NASA、DARPA以及復(fù)雜機(jī)械系統(tǒng)的基于狀態(tài)的監(jiān)控等應(yīng)用    ◆介紹了一些數(shù)據(jù)融合資源和Web站點(diǎn)

作者簡介

　霍爾， 博士，賓夕法尼亞州立大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院副院長，主管科學(xué)研究和研究生教育，獲天體物理學(xué)碩士、博士學(xué)位以及物理學(xué)和數(shù)學(xué)學(xué)士學(xué)位。Hall博士是IEEE高級會員，從事數(shù)據(jù)融合及相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域研究20多年，曾應(yīng)邀做過數(shù)據(jù)融合及人工智能領(lǐng)域的國際性學(xué)術(shù)報告，此外還參加了幾項軍用實時數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)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(shù)據(jù)融合的數(shù)學(xué)方法》)，發(fā)表了180多篇學(xué)術(shù)論文。在進(jìn)入賓夕法尼亞州立大學(xué)之前，Hall博士在計算機(jī)科學(xué)公司以及麻省理工學(xué)院林肯實驗室從事HRB系統(tǒng)(Raytheon的一個部分，E系統(tǒng))的研究。

書籍目錄

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

章節(jié)摘錄

　　1　多傳感器數(shù)據(jù)融合　　在諸如目標(biāo)跟蹤和戰(zhàn)場監(jiān)視等軍事應(yīng)用領(lǐng)域，以及工業(yè)過程監(jiān)控、醫(yī)學(xué)診斷等非軍事應(yīng)用領(lǐng)域中，通過融合來自多個傳感器的數(shù)據(jù)，能夠提高這些應(yīng)用中的數(shù)據(jù)精度?！　?．1　引言　　近年來，多傳感器數(shù)據(jù)融合在軍事和非軍事應(yīng)用領(lǐng)域都得到了廣泛的重視。運(yùn)用數(shù)據(jù)融合技術(shù)綜合處理來自多個傳感器的數(shù)據(jù)和相關(guān)信息，可以獲得比運(yùn)用單個、孤立的傳感器更加詳細(xì)而精確的結(jié)論?！　《鄠鞲衅鲾?shù)據(jù)融合并不是一個新概念。人類和動物在進(jìn)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(zhì)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(dāng)視覺受到地表結(jié)構(gòu)和植被的限制時，聽覺能夠?qū)ξｋU前兆提供預(yù)警。因此，動物和人類天生具有多感官數(shù)據(jù)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(jī)會?！　”M管數(shù)據(jù)融合不是一個新事物，然而只有當(dāng)新型傳感器、先進(jìn)的信息處理技術(shù)和硬件出現(xiàn)以后，實時的數(shù)據(jù)融合才得以逐步實現(xiàn)。正如20世紀(jì)70年代初，符號處理機(jī)的誕生(如SYMBO　ICS計算機(jī)和Lambda推理機(jī))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(shù)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(shù)據(jù)融合能力。目前，數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用于目標(biāo)跟蹤、自動目標(biāo)識別和有限自動推理等應(yīng)用領(lǐng)域。

編輯推薦

　　既可供數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)設(shè)計人員和研究人員了解數(shù)據(jù)融合的基本概念、基本知識；也可供其了解數(shù)據(jù)融合的關(guān)鍵技術(shù)；還可供其了解數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的設(shè)計開發(fā)方法，以及數(shù)據(jù)融合的重要應(yīng)用領(lǐng)域。

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無

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