數(shù)據(jù)融合理論與應(yīng)用

內(nèi)容概要

　　數(shù)據(jù)融合是許多傳統(tǒng)學科和新興工程領(lǐng)域相結(jié)合而產(chǎn)生的一個新的前沿技術(shù)領(lǐng)域，是現(xiàn)代C3I系統(tǒng)的重要組成部分。本書是我國第一本關(guān)于多傳感器數(shù)據(jù)融合理論的專著?！　∪珪卜?2章。第一章闡述數(shù)據(jù)融合的意義、理論基礎(chǔ)、實現(xiàn)技術(shù)和研究現(xiàn)狀；第二章和第三章研究多傳感器目標檢測理論和性能評估；第四章至第八章論述數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和目標跟蹤的算法與理論；第九章介紹身份估計的基本思想與方法；第十章至第十二章介紹態(tài)勢評估和威脅估計的基本理論，以及在這一領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用前景的條件事件代數(shù)理論和規(guī)劃識別理論?！　”緯m用于通信、控制和信號處理等領(lǐng)域的大學生、研究生和相關(guān)領(lǐng)域的科研、工程技術(shù)人員。

書籍目錄

第一章 概論*1.1 數(shù)據(jù)融合的目的和應(yīng)用1.2 數(shù)據(jù)融合的理論基礎(chǔ)1.2.1 數(shù)據(jù)融合的一般處理模型1.2.2 數(shù)據(jù)融合的概念與結(jié)構(gòu)分類1.3 數(shù)據(jù)融合的實現(xiàn)技術(shù)1.3.1 目標跟蹤1.3.2 目標識別1.3.3 態(tài)勢評估和威脅估計(STA）1.4 數(shù)據(jù)融合的研究現(xiàn)狀和如何推動我國數(shù)據(jù)融合研究的進展1.4.1 理論研究應(yīng)著眼未來、強調(diào)創(chuàng)新1.4.2 技術(shù)研究應(yīng)面向世界、追求突破1.4.3 人才培養(yǎng)應(yīng)面向教育1.4.4 加強學術(shù)交流，全方位協(xié)調(diào)發(fā)展補記參考文獻第二章 多傳感器目標檢測的基本理論2.1 問題描述2.2 貝葉斯方法2.3 Neyman??Pearson方法2.4 系統(tǒng)檢測率和系統(tǒng)虛警率2.5 同類傳感器情形下的討論補記參考文獻第三章 多傳感器目標檢測的性能評估3.1 傳感器檢測的基本特性3.2 傳感器檢測性能分析3.3 傳感器的檢測性能評估補記參考文獻第四章 目標跟蹤與數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)概論4.1 多目標跟蹤的基本思想4.2 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的概念與方法4.2.1 “最近鄰”方法4.2.2 “全鄰”最優(yōu)濾波器4.2.3 概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)濾波器4.2.4 多模型方法4.2.5 相互作用多模型—概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)濾波器4.2.6 聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)濾波器4.2.7 多假設(shè)方法4.2.8 航跡分裂方法4.2.9 分布式多傳感器多目標跟蹤與數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的一般理論4.2.10 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多目標數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法補記參考文獻第五章 相互作用多模型—概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法5.1 概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)濾波器5.1.1 預備知識5.1.2 概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)濾波器的基本思想5.1.3 關(guān)聯(lián)概率βi(k）的計算5.1.4 協(xié)方差P(k|k）的計算5.2 多模型算法(Multiple ModelApproach）5.3 相互作用多模型—概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法5.4 多傳感器相互作用多模型—概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法5.4.1 多傳感器概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)濾波器5.4.2 多傳感器多模型—概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)濾波器* 5.5 目標運動模型(TargetMotionModels）5.5.1 基本理論5.5.2 幾個典型的目標運動模型補記參考文獻第六章 聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和多假設(shè)濾波器6.1 聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法6.1.1 聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法的基本思想6.1.2 聯(lián)合事件的概率計算6.1.3 協(xié)方差計算6.1.4 n=1時JPDA和PDA等價性證明6.2 多假設(shè)濾波器6.2.1 假設(shè)的產(chǎn)生和假設(shè)樹的形成6.2.2 假設(shè)估計6.2.3 假設(shè)管理補記參考文獻第七章 多傳感器多目標跟蹤的一般理論7.1 分布式多傳感器多目標跟蹤的基本思想與功能結(jié)構(gòu)7.2 單目標分布式跟蹤7.2.1 中心估計7.2.2 分布式估計7.3 多假設(shè)多目標跟蹤7.3.1 航跡和假設(shè)7.3.2 遞歸假設(shè)估計7.3.3 成批假設(shè)估計7.4 分布式多目標跟蹤7.4.1 等級多目標跟蹤7.4.2 分布式多目標跟蹤補記參考文獻第八章 多目標跟蹤系統(tǒng)的性能評估8.1 航跡分類8.2 跟蹤評估指標8.3 混合評價指標的設(shè)計8.4 一般評價模型補記參考文獻第九章 身份識別9.1 基于Bayes統(tǒng)計理論的身份識別9.1.1 古典概率理論及其在身份識別中的應(yīng)用9.1.2 基于Bayes統(tǒng)計理論的身份識別9.2 基于DempsterShafer證據(jù)理論的身份識別9.2.1 基本理論9.2.2 單傳感器多測量周期可信度分配的融合9.2.3 多傳感器多測量周期可信度分配的融合9.3 面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)融合算法及其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)［7］9.3.1 分類和跟蹤處理模型9.3.2 數(shù)據(jù)融合算法9.3.3 融合算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)補記參考文獻第十章 態(tài)勢評估和威脅估計的基本理論10.1 指揮、控制和通信系統(tǒng)的基礎(chǔ)理論10.1.1 蘭切斯特(Lanchester）戰(zhàn)斗模型*10.1.2 指揮、控制和通信模型10.2 軍事問題的一般求解模型10.2.1 狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型10.2.2 SHOR模型補記參考文獻第十一章 條件事件代數(shù)理論11.1 問題提出11.1.1 邏輯與概率表示不相容11.1.2 Simpson悖論［5，6］11.2 條件事件代數(shù)的定義及其性質(zhì)11.2.1 布爾代數(shù)11.2.2 Lewis定理11.2.3 GNW(Goodman Nguyen Walker）條件事件代數(shù)11.2.4 條件事件代數(shù)的運算性質(zhì)補記參考文獻第十二章 規(guī)劃識別理論及其應(yīng)用12.1 基本概念12.1.1 規(guī)劃識別理論概述12.1.2 規(guī)劃識別與規(guī)劃(Planning）12.1.3 規(guī)劃識別與態(tài)勢評估12.2 真實環(huán)境下的規(guī)劃識別的要求12.2.1 真實環(huán)境的特點12.2.2 動態(tài)性問題12.3 鎖孔式規(guī)劃識別的研究12.3.1 規(guī)劃識別模型12.3.2 規(guī)劃識別中認知屬性的分析12.3.3 真實環(huán)境下規(guī)劃識別邏輯完備性分析12.3.4 真實環(huán)境下的規(guī)劃識別過程模型12.3.5 FIND過程的研究與設(shè)計12.3.6 監(jiān)測過程的策略12.4 預測式規(guī)劃識別的理論研究與實現(xiàn)12.4.1 預測式規(guī)劃識別與態(tài)勢評估12.4.2 Bayes概率理論和D-S推理12.4.3 Bayes因果網(wǎng)絡(luò)12.4.4 預測與Bayes因果網(wǎng)絡(luò)12.5 真實環(huán)境下的規(guī)劃識別模型及其性能分析12.5.1 綜合模型12.5.2 綜合模型性能分析補記參考文獻

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