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(xué)科和新興工程領(lǐng)域相結(jié)合而產(chǎn)生的一個(gè)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(guó)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(shí)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(biāo)檢測(cè)理論和性能評(píng)估；第四章至第八章論述數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和目標(biāo)跟蹤的算法與理論；第九章介紹身份估計(jì)的基本思想與方法；第十章至第十二章介紹態(tài)勢(shì)評(píng)估和威脅估計(jì)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(shí)別理論。　　本書適用于通信、控制和信號(hào)處理等領(lǐng)域的大學(xué)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(shí)現(xiàn)技術(shù)1.3.1 目標(biāo)跟蹤1.3.2 目標(biāo)識(shí)別1.3.3 態(tài)勢(shì)評(píng)估和威脅估計(jì)(STA）1.4 數(shù)據(jù)融合的研究現(xiàn)狀和如何推動(dòng)我國(guó)數(shù)據(jù)融合研究的進(jìn)展1.4.1 理論研究應(yīng)著眼未來(lái)、強(qiáng)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(qiáng)學(xué)術(shù)交流，全方位協(xié)調(diào)發(fā)展補(bǔ)記參考文獻(xiàn)第二章 多傳感器目標(biāo)檢測(cè)的基本理論2.1 問(wèn)題描述2.2 貝葉斯方法2.3 Neyman??Pearson方法2.4 系統(tǒng)檢測(cè)率和系統(tǒng)虛警率2.5 同類傳感器情形下的討論補(bǔ)記參考文獻(xiàn)第三章 多傳感器目標(biāo)檢測(cè)的性能評(píng)估3.1 傳感器檢測(cè)的基本特性3.2 傳感器檢測(cè)性能分析3.3 傳感器的檢測(cè)性能評(píng)估補(bǔ)記參考文獻(xiàn)第四章 目標(biāo)跟蹤與數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)概論4.1 多目標(biāo)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(biāo)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(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法補(bǔ)記參考文獻(xiàn)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(yù)備知識(shí)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(jì)算5.1.4 協(xié)方差P(k|k）的計(jì)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(biāo)運(yùn)動(dòng)模型(TargetMotionModels）5.5.1 基本理論5.5.2 幾個(gè)典型的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型補(bǔ)記參考文獻(xiàn)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(jì)算6.1.3 協(xié)方差計(jì)算6.1.4 n=1時(shí)JPDA和PDA等價(jià)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(jì)6.2.3 假設(shè)管理補(bǔ)記參考文獻(xiàn)第七章 多傳感器多目標(biāo)跟蹤的一般理論7.1 分布式多傳感器多目標(biāo)跟蹤的基本思想與功能結(jié)構(gòu)7.2 單目標(biāo)分布式跟蹤7.2.1 中心估計(jì)7.2.2 分布式估計(jì)7.3 多假設(shè)多目標(biāo)跟蹤7.3.1 航跡和假設(shè)7.3.2 遞歸假設(shè)估計(jì)7.3.3 成批假設(shè)估計(jì)7.4 分布式多目標(biāo)跟蹤7.4.1 等級(jí)多目標(biāo)跟蹤7.4.2 分布式多目標(biāo)跟蹤補(bǔ)記參考文獻(xiàn)第八章 多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)的性能評(píng)估8.1 航跡分類8.2 跟蹤評(píng)估指標(biāo)8.3 混合評(píng)價(jià)指標(biāo)的設(shè)計(jì)8.4 一般評(píng)價(jià)模型補(bǔ)記參考文獻(xiàn)第九章 身份識(shí)別9.1 基于Bayes統(tǒng)計(jì)理論的身份識(shí)別9.1.1 古典概率理論及其在身份識(shí)別中的應(yīng)用9.1.2 基于Bayes統(tǒng)計(jì)理論的身份識(shí)別9.2 基于DempsterShafer證據(jù)理論的身份識(shí)別9.2.1 基本理論9.2.2 單傳感器多測(cè)量周期可信度分配的融合9.2.3 多傳感器多測(cè)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(shí)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(shí)現(xiàn)補(bǔ)記參考文獻(xiàn)第十章 態(tài)勢(shì)評(píng)估和威脅估計(jì)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(wèn)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(bǔ)記參考文獻(xiàn)第十一章 條件事件代數(shù)理論11.1 問(wèn)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(yùn)算性質(zhì)補(bǔ)記參考文獻(xiàn)第十二章 規(guī)劃識(shí)別理論及其應(yīng)用12.1 基本概念12.1.1 規(guī)劃識(shí)別理論概述12.1.2 規(guī)劃識(shí)別與規(guī)劃(Planning）12.1.3 規(guī)劃識(shí)別與態(tài)勢(shì)評(píng)估12.2 真實(shí)環(huán)境下的規(guī)劃識(shí)別的要求12.2.1 真實(shí)環(huán)境的特點(diǎn)12.2.2 動(dòng)態(tài)性問(wèn)題12.3 鎖孔式規(guī)劃識(shí)別的研究12.3.1 規(guī)劃識(shí)別模型12.3.2 規(guī)劃識(shí)別中認(rèn)知屬性的分析12.3.3 真實(shí)環(huán)境下規(guī)劃識(shí)別邏輯完備性分析12.3.4 真實(shí)環(huán)境下的規(guī)劃識(shí)別過(guò)程模型12.3.5 FIND過(guò)程的研究與設(shè)計(jì)12.3.6 監(jiān)測(cè)過(guò)程的策略12.4 預(yù)測(cè)式規(guī)劃識(shí)別的理論研究與實(shí)現(xiàn)12.4.1 預(yù)測(cè)式規(guī)劃識(shí)別與態(tài)勢(shì)評(píng)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(yù)測(cè)與Bayes因果網(wǎng)絡(luò)12.5 真實(shí)環(huán)境下的規(guī)劃識(shí)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(bǔ)記參考文獻(xiàn)

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