多源信息融合理論與應(yīng)用

內(nèi)容概要

多源信息融合技術(shù)是研究對(duì)多源不確定性信息進(jìn)行綜合處理及利用的理論和方法，即對(duì)來(lái)自多個(gè)信息源的信息進(jìn)行多級(jí)別、多方面、多層次的處理，產(chǎn)生新的有意義的信息。
楊露菁編著的《多源信息融合理論與應(yīng)用(第2版)》首先介紹多源信息融合的基本概念、基本模型，之后介紹多源信息融合的基本算法，包括多源檢測(cè)融合、多源屬性融合、多源狀態(tài)估計(jì)之?dāng)?shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和狀態(tài)融合算法，然后介紹多傳感器管理技術(shù)和多源信息融合新技術(shù)，最后介紹了多源信息融合技術(shù)在軍事及民用領(lǐng)域的應(yīng)用。
《多源信息融合理論與應(yīng)用(第2版)》可作為電子科學(xué)與技術(shù)、通信與信息系統(tǒng)、控制科學(xué)與工程、系統(tǒng)工程等眾多學(xué)科專業(yè)的研究生教材，同時(shí)對(duì)有關(guān)專業(yè)領(lǐng)域的研究人員和工程技術(shù)人員也有重要的參考價(jià)值。

書籍目錄

第1章 多源信息融合概述
　1.1 多源信息融合基本概念
　　1.1.1 多源信息融合的來(lái)源
　　1.1.2 多源信息融合的定義
　　1.1.3 多源信息融合的優(yōu)勢(shì)
　 1.2 多源信息融合分類
　　1.2.1 按融合技術(shù)分類
　　1.2.2 按融合判決方式分類
　　1.2.3 按傳感器組合方式分類
　　1.2.4 按信息融合處理層次分類
　　1.2.5 按信息融合結(jié)構(gòu)模型分類
　　1.2.6 按信息融合目的分類
　　1.2.7 按融合的信息類型分類
　1.3 多源信息融合算法概述
　1.4 多源信息融合系統(tǒng)的基本模型
　　1.4.1 多源信息融合的功能模型
　　1.4.2 信息融合系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)模型
　　1.4.3 信息融合模型
　1.5 多源信息融合的歷史與現(xiàn)狀
　　本章小結(jié)
　　習(xí)題一
　　本章參考文獻(xiàn)
第2章 多源檢測(cè)融合原理
　2.1 分布式融合檢測(cè)系統(tǒng)概述
　　2.1.1 分布式融合檢測(cè)系統(tǒng)
　　2.1.2 二元假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題
　2.2 分布式檢測(cè)融合策略
　　2.2.1 “與”融合檢測(cè)準(zhǔn)則
　　2.2.2 “或”融合檢測(cè)準(zhǔn)則
　　2.2.3 表決融合檢測(cè)準(zhǔn)則
　　2.2.4 最大后驗(yàn)概率融合檢測(cè)準(zhǔn)則
　　2.2.5 neyman—pearson融合檢測(cè)準(zhǔn)則
　　2.2.6 貝葉斯融合檢測(cè)準(zhǔn)則
　　2.2.7 最小誤差概率準(zhǔn)則
　2.3 自適應(yīng)決策融合分布式檢測(cè)系統(tǒng)
　　2.3.1 概述
　　2.3.2 求解參數(shù)的方程組及解析式
　　2.3.3 三傳感器的自適應(yīng)決策融合算法
　　2.3.4 n傳感器的自適應(yīng)決策融合算法
　　2.3.5 計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果
　　本章小結(jié)
　　習(xí)題二
　　本章參考文獻(xiàn)
第3章 多源屬性融合原理
　3.1 屬性融合算法概述
　　3.1.1 屬性融合算法分類
　　3.1.2 屬性融合算法概述
　3.2 貝葉斯統(tǒng)計(jì)理論
　　3.2.1 概述
　　3.2.2 基于貝葉斯統(tǒng)計(jì)理論的信息融合
　3.3 dempster—shafer證據(jù)理論
　　3.3.1 概述
　　3.3.2 基于dempster—shafer證據(jù)理論的信息融合
　　本章小結(jié)
　　習(xí)題三
　　本章參考文獻(xiàn)
第4章 多源狀態(tài)估計(jì)：數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)
　4.1 狀態(tài)估計(jì)中的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)理論
　　4.1.1 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與狀態(tài)估計(jì)的概念
　　4.1.2 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的應(yīng)用分類
　　4.1.3 靜態(tài)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的數(shù)學(xué)方法
　　4.1.4 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和跟蹤算法分類
　　4.1.5 航跡數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)
　4.2 各種數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法
　　4.2.1 最鄰近數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)
　　4.2.2 概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)
　　4.2.3 聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)
　　4.2.4 全局最鄰近數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)
　　4.2.5 簡(jiǎn)易聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)
　　4.2.6 統(tǒng)計(jì)關(guān)聯(lián)方法
　　4.2.7 模糊關(guān)聯(lián)方法
　　4.2.8 其他關(guān)聯(lián)方法
　　4.2.9 各種關(guān)聯(lián)方法的評(píng)價(jià)
　　本章小結(jié)
　　習(xí)題四
　　本章參考文獻(xiàn)
第5章 多源狀態(tài)估計(jì)：狀態(tài)融合
　5.1 狀態(tài)估計(jì)的數(shù)據(jù)融合理論
　　5.1.1 狀態(tài)估計(jì)概述
　　5.1.2 融合狀態(tài)估計(jì)器
　5.2 各種航跡融合算法
　　5.2.1 卡爾曼加權(quán)融合算法
　　5.2.2 簡(jiǎn)單航跡融合
　　5.2.3 協(xié)方差加權(quán)航跡融合
　　5.2.4 自適應(yīng)航跡融合
　　5.2.5 相關(guān)航跡的非同步融合
　　5.2.6 模糊航跡融合
　　5.2.7 利用偽點(diǎn)跡的航跡融合方法
　　5.2.8 信息去相關(guān)算法
　　本章小結(jié)
　　習(xí)題五
　　本章參考文獻(xiàn)
第6章 多傳感器管理
　6.1 多傳感器管理的基本概念
　　6.1.1 多傳感器管理的定義及功能
　　6.1.2 多傳感器管理系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)
　　6.1.3 多傳感器管理的原理及方法
　6.2 指揮控制中的傳感器管理
　　6.2.1 指揮控制中的傳感器管理問(wèn)題
　　6.2.2 指控系統(tǒng)中的多傳感器管理實(shí)例
　　6.2.3 自適應(yīng)傳感器分配技術(shù)
　6.3 基于效能函數(shù)的多傳感器管理系統(tǒng)
　　6.3.1 多傳感器管理系統(tǒng)的效能函數(shù)
　　6.3.2 多傳感器管理系統(tǒng)仿真
　6.4 基于模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多傳感器管理
　　本章小結(jié)
　　習(xí)題六
　　本章參考文獻(xiàn)
第7章 多源信息融合新技術(shù)
　7.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息融合技術(shù)
　　7.1.1 信息融合模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示
　　7.1.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息融合技術(shù)
　　7.1.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合識(shí)別的基本原理
　7.2 模糊邏輯信息融合技術(shù)
　　7.2.1 模糊邏輯概述
　　7.2.2 多傳感器模糊關(guān)系函數(shù)的融合
　　7.2.3 基于可能性理論的信息融合應(yīng)用
　7.3 信息融合中的有關(guān)熵理論
　　7.3.1 有關(guān)熵的概念
　　7.3.2 觀測(cè)系統(tǒng)的信息融合問(wèn)題
　　7.3.3 觀測(cè)決策融合系統(tǒng)的信息融合問(wèn)題
　　7.3.4 融合系統(tǒng)的熵的結(jié)構(gòu)關(guān)系
　7.4 在信息融合系統(tǒng)中引人多智能體技術(shù)
　　7.4.1 多智能體系統(tǒng)
　　7.4.2 多智能體信息融合系統(tǒng)模型
　　7.4.3 信息融合方法中的多智能體技術(shù)
　7.5 基于隨機(jī)集理論的信息融合技術(shù)
　　7.5.1 隨機(jī)(有限)集的基本思想和理論框架
　　7.5.2 隨機(jī)有限集方法在信息融合中的應(yīng)用
　　7.5.3 發(fā)展方向和展望
　　本章小結(jié)
　　習(xí)題七
　　本章參考文獻(xiàn)
第8章 多源信息融合的軍事應(yīng)用
　8.1 雷達(dá)組網(wǎng)分布式檢測(cè)系統(tǒng)
　　8.1.1 雷達(dá)組網(wǎng)技術(shù)及布站方式
　　8.1.2 雷達(dá)組網(wǎng)檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型及性能分析
　　8.1.3 雷達(dá)網(wǎng)分布式檢測(cè)數(shù)學(xué)模型
　　8.1.4 組網(wǎng)雷達(dá)檢測(cè)融合性能仿真計(jì)算結(jié)果及結(jié)果簡(jiǎn)析
　8.2 信息融合技術(shù)在c3i系統(tǒng)中的應(yīng)用
　　8.2.1 c3i系統(tǒng)的多信息源分析
　　8.2.2 c3i系統(tǒng)中信息融合的結(jié)構(gòu)模型和功能模型
　　8.2.3 信息融合用于c3i系統(tǒng)的目標(biāo)跟蹤
　　8.2.4 信息融合用于c3i系統(tǒng)的目標(biāo)識(shí)別
　　8.2.5 多站多目標(biāo)航跡處理
　8.3 多傳感器組合導(dǎo)航系統(tǒng)
　　8.3.1 概述
　　8.3.2 組合導(dǎo)航系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與算法
　　8.3.3 多傳感器組合導(dǎo)航的融合模型
　　8.3.4 組合導(dǎo)航系統(tǒng)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)和關(guān)鍵技術(shù)
　8.4 多模復(fù)合制導(dǎo)信息融合技術(shù)
　　8.4.1 概述
　　8.4.2 被動(dòng)／紅外復(fù)合制導(dǎo)的分層融合結(jié)構(gòu)
　　本章小結(jié)
　　習(xí)題八
　　本章參考文獻(xiàn)
第9章 多源信息融合的其他應(yīng)用
　9.1 信息融合技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)分布式入侵檢測(cè)系統(tǒng)中的應(yīng)用
　　9.1.1 概述
　　9.1.2 信息融合分布式入侵檢測(cè)系統(tǒng)模型
　　9.1.3 分布式入侵檢測(cè)系統(tǒng)的融合方法
　9.2 信息融合技術(shù)在智能機(jī)器人中的應(yīng)用
　　9.2.1 概述
　　9.2.2 全區(qū)域覆蓋自主移動(dòng)機(jī)器人信息融合系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)
　　9.2.3 基于信息融合的移動(dòng)機(jī)器人環(huán)境感知技術(shù)
　9.3 信息融合技術(shù)在智能交通中的應(yīng)用
　　9.3.1 概述
　　9.3.2 基于信息融合的車輛主動(dòng)防碰撞控制系統(tǒng)
　　9.3.3 汽車自動(dòng)導(dǎo)航與駕駛
　9.4 信息融合技術(shù)在工業(yè)過(guò)程監(jiān)控中的應(yīng)用
　　9.4.1 概述
　　9.4.2 基于信息融合的故障診斷系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型
　　9.4.3 電力系統(tǒng)中的信息融合故障診斷
　9.5 多傳感器圖像融合技術(shù)與應(yīng)用
　　9.5.1 概述
　　9.5.2 多傳感器圖像融合的處理層次與特點(diǎn)
　　9.5.3 不同傳感器組合的融合問(wèn)題
　　9.5.4 像素層圖像融合方法
　　本章小結(jié)
　　習(xí)題九
　　本章參考文獻(xiàn)

圖書封面

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