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)是研究對多源不確定性信息進行綜合處理及利用的理論和方法，即對來自多個信息源的信息進行多級別、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，包括多源檢測融合、多源屬性融合、多源狀態(tài)估計之?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，同時對有關(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
　 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
第2章 多源檢測融合原理
　2.1 分布式融合檢測系統(tǒng)概述
　　2.1.1 分布式融合檢測系統(tǒng)
　　2.1.2 二元假設(shè)檢驗問題
　2.2 分布式檢測融合策略
　　2.2.1 “與”融合檢測準(zhǔn)則
　　2.2.2 “或”融合檢測準(zhǔn)則
　　2.2.3 表決融合檢測準(zhǔn)則
　　2.2.4 最大后驗概率融合檢測準(zhǔn)則
　　2.2.5 neyman—pearson融合檢測準(zhǔn)則
　　2.2.6 貝葉斯融合檢測準(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 計算機仿真結(jié)果
　　本章小結(jié)
　　習(xí)題二
　　本章參考文獻
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)計理論
　　3.2.1 概述
　　3.2.2 基于貝葉斯統(tǒng)計理論的信息融合
　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
第4章 多源狀態(tài)估計：數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)
　4.1 狀態(tài)估計中的數(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 簡易聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)
　　4.2.6 統(tǒng)計關(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)方法的評價
　　本章小結(jié)
　　習(xí)題四
　　本章參考文獻
第5章 多源狀態(tài)估計：狀態(tài)融合
　5.1 狀態(tài)估計的數(shù)據(jù)融合理論
　　5.1.1 狀態(tài)估計概述
　　5.1.2 融合狀態(tài)估計器
　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
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題
　　6.2.2 指控系統(tǒng)中的多傳感器管理實例
　　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
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 觀測系統(tǒng)的信息融合問題
　　7.3.3 觀測決策融合系統(tǒng)的信息融合問題
　　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 基于隨機集理論的信息融合技術(shù)
　　7.5.1 隨機(有限)集的基本思想和理論框架
　　7.5.2 隨機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
第8章 多源信息融合的軍事應(yīng)用
　8.1 雷達組網(wǎng)分布式檢測系統(tǒng)
　　8.1.1 雷達組網(wǎng)技術(shù)及布站方式
　　8.1.2 雷達組網(wǎng)檢測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型及性能分析
　　8.1.3 雷達網(wǎng)分布式檢測數(shù)學(xué)模型
　　8.1.4 組網(wǎng)雷達檢測融合性能仿真計算結(jié)果及結(jié)果簡析
　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)未來發(fā)展趨勢和關(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／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
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系統(tǒng)模型
　　9.1.3 分布式入侵檢測系統(tǒng)的融合方法
　9.2 信息融合技術(shù)在智能機器人中的應(yīng)用
　　9.2.1 概述
　　9.2.2 全區(qū)域覆蓋自主移動機器人信息融合系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)
　　9.2.3 基于信息融合的移動機器人環(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防碰撞控制系統(tǒng)
　　9.3.3 汽車自動導(dǎo)航與駕駛
　9.4 信息融合技術(shù)在工業(yè)過程監(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
　　9.5.3 不同傳感器組合的融合問題
　　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

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