舰船信息融合与目标运动分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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董志荣 著

图书标签:

• 舰船
• 信息融合
• 目标运动
• 雷达信号处理
• 数据关联
• 跟踪算法
• 导航
• 控制
• 军事技术
• 海洋工程

店铺： 广影图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118108958

商品编码：29705898720

包装：精装

出版时间：2016-06-01

基本信息

书名:舰船信息融合与目标运动分析

定价：99.00元

售价：67.3元,便宜31.7元,折扣67

作者:董志荣

出版社：国防工业出版社

出版日期：2016-06-01

ISBN：9787118108958

字数：355000

页码：

版次：1

装帧：精装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

《舰船信息融合与目标运动分析(精)》是作者董 志荣近20年来关于信息融合与目标运动分析专题研究 的理论总结，其内容是作者的《舰艇指控系统的理论 基础》(1995年国防工业出版社出版)一书的继续与发 展。信息融合与目标运动分析同根同源，有联系又有 区别。全书将其理论与应用结合为一个整体，为叙述 方便，分为两篇： **篇信息融合。分为8章，包括：概论，信息融 合数学原理，信息融合集合论描述基础方法，纯方位 多站多目标信息融合集合论描述法，潜艇指控系统、 水面舰艇及其编队指控系统、岸基指挥自动化系统、 火控系统信息融合，信息融合进一步的发展问题。
第2篇目标运动分析。分为8章，包括：概论，目 标运动分析理论框架，综合声呐目标运动分析、舷侧 阵声呐目标运动分析、拖曳线列阵声呐目标运动分析 、声呐浮标目标运动分析、潜艇目标运动分析综合及 发展综合评论、水面舰艇立体反潜系统目标运动分析 综合。
本书可供C3I系统、舰船作战系统的研究、设计 、生产、试验、使用和教学的科技人员、高校相关专 业教师以及科技管理人员参阅，特别适合于舰船作战 系统、指控系统、声呐系统研制的**科技人员使用 。

目录

作者介绍

董志荣，1937年生于江苏省丰县。中国船舶重工集团公司江苏自动化研究所研究员，博士生导师。浙江大学、南京理工大学、北京理工大学、江苏科技大学、石家庄军械工程学院教授。现任《中国造船》编委，《火力与指挥控制》、《电光与控制》、《信息融合学报》顾问，曾任江苏自动化研究所总工程师、技术副所长、科技委主任，中国船舶工业总公司第二、三届学位评定委员会副主席。 1962年毕业于北京大学数学力学系数学专业，一直从事舰艇多项作战系统、武器系统、指(火)控设备的战术技术论证，指(火)控系统总体方案研究、设计、数学方案研究，多种武器系统试验工作，*有《火力控制系统的平滑滤波方法与随机控制问题》、《微分对策的基本原理及其在军事对抗中的应用》、《多目标密集环境下的航迹处理方法》、《目标定位与跟踪的新原理》、《舰艇指控系统的理论基础》、《指控系统人工神经网络原理》、《信息融合原理与算法》、《目标运动分析新论》等多部*作，公开发表论文190余篇，建立了多平台、多站、多目标密集环境下航迹处理(数据互联与交接、数据融合、信息融合)的集合论描述法，给出了变速变向两车型定性微分对策的解析解，建立了单目标定位与跟踪的识别一滤波一控制原理，建立了作战系统反应时间与精度关系的计算法，建立了潜艇隐蔽攻击本艇*优轨线方程与*优轨线，建立了指控系统人工神经网络原理，给出了信息融合体系结构优化的数学证明，给出了目标运动分析新的应用理论等。 获全国科学大会奖一项，获中国人民解放军科技进步一等奖一项。获中国船舶总公司科技进步奖多项。已培养十多名硕士和博士研究生。获1993年度国家特殊津贴。

文摘

序言

舰船信息融合与目标运动分析 一、 舰船信息融合：编织全局态势的智慧之网 在波涛汹涌的海洋战场，信息是决胜的关键。每一次雷达的扫描，每一组声纳的捕获，每一颗卫星的俯瞰，都在为指挥官绘制一幅动态的海上图景。然而，这些信息来源多样，格式各异，精度不一，甚至可能存在矛盾。如何在纷繁复杂的信息洪流中，提炼出最真实、最可靠的态势感知，实现“知己知彼”，正是“舰船信息融合”所要解决的核心问题。 舰船信息融合并非简单的信息叠加，而是一个复杂而精密的系统工程。它旨在整合来自不同传感器、平台甚至外部情报源的数据，通过一系列算法和技术，将其整合成一个统一、一致、高置信度的目标信息描述。这个过程如同将无数散落的拼图碎片，通过精巧的构思和严谨的拼接，最终呈现出一幅完整而清晰的画面。 1. 数据的多源异构性与挑战： 海洋环境的复杂性决定了信息来源的多样性。我们可能拥有： 雷达数据： 提供目标的距离、方位、速度等信息，但受海杂波、电磁干扰等影响，存在一定的模糊性和不确定性。 声纳数据： 在水下探测方面具有独特优势，但受到传播介质、环境噪声等影响，探测距离和精度受到限制。 光学/红外传感器： 可提供目标的视觉和热学特征，但在恶劣天气或夜间表现受限。 电子侦察设备： 截获目标的电磁信号，用于识别和定位，但需要目标主动发射信号。 AIS（自动识别系统）/VHF（甚高频）通信： 提供船舶的身份、航向、航速等信息，但只适用于民用船舶，且可能被欺骗或关闭。 情报信息： 来自空中侦察、卫星图像、岸基观察站等，提供补充或验证信息。 这些数据在时间、空间、精度、分辨率、格式等方面都存在显著差异，形成了“多源异构”的局面。如何有效地连接这些异构数据，实现信息的互补和优化，是信息融合面临的首要挑战。 2. 融合的层级与方法： 信息融合通常可以分为三个主要层级： 低层融合（数据层融合）： 直接将原始传感器数据进行组合和处理。例如，将不同雷达探测到的目标点迹进行关联和合并，以获得更准确的目标位置和速度。这种方法能够最大限度地保留原始信息，但对数据对齐和噪声抑制要求较高。 中层融合（特征层融合）： 在提取了各传感器的目标特征（如尺寸、形状、速度、运动模式等）后，再进行融合。例如，融合雷达测量的距离速度信息和声纳测量的方位信息，以更精确地描述目标。这种方法可以降低数据量，提高处理效率，但可能丢失部分原始细节。 高层融合（决策层融合）： 在对各传感器信息进行独立分析和识别后，根据多种判别结果进行综合决策。例如，当不同传感器对同一目标给出不同的识别结果时，通过高层融合算法来判断最可能的类别。这种方法侧重于最终的决策，适用于目标分类和威胁评估。 针对这些层级，研究人员开发了多种融合方法，包括： 卡尔曼滤波及其变种： 广泛应用于状态估计和目标跟踪，能够有效处理线性或非线性系统中的噪声数据。 贝叶斯滤波： 基于概率推理，可以处理更复杂的非线性模型和非高斯噪声。 证据理论（D-S理论）： 用于处理不确定性和冲突性信息，在目标识别和分类中具有优势。 模糊逻辑： 能够处理不精确和模糊的知识，适用于具有模糊特征的目标描述。 神经网络与深度学习： 近年来发展迅速，能够从大量数据中学习复杂的模式，在目标识别、特征提取和融合方面展现出巨大的潜力。 3. 舰船信息融合的核心任务： 舰船信息融合的核心任务体现在以下几个方面： 目标关联： 将不同传感器探测到的属于同一物理目标的量测进行匹配。这是保证融合有效性的基础，一旦关联错误，将导致后续融合结果的失真。 状态估计： 对目标的位置、速度、加速度、航向等状态参数进行精确估计。高精度的状态估计是进行目标运动分析和态势预测的前提。 目标识别与分类： 根据目标的传感器特征、运动模式等信息，判断其身份（如军舰、商船、潜艇等）和类型。 威胁评估： 综合考虑目标的身份、行为、位置等信息，评估其对己方构成的威胁程度。 态势预测： 基于当前态势和目标运动模型，预测目标未来的可能位置和行为。 通过上述技术的协同作用，舰船信息融合最终能够构建出“态势画像”——一个完整、准确、实时的战场态势描述，为指挥员的决策提供坚实的基础。 二、 目标运动分析：洞察舰船行为的精确轨迹 在明确了“我们看到什么”之后，接下来的关键问题是“他们将做什么”。“目标运动分析”（Target Motion Analysis, TMA）正是致力于回答这一问题的核心技术。它不仅仅是简单的跟踪，而是要通过对目标运动轨迹的深度剖析，理解其内在的运动规律，预测其未来的意图和行动。 TMA 的本质在于从一系列不精确、不完整的观测数据中，推断出目标的真实运动状态，并进一步预测其未来运动轨迹。在海洋环境中，由于传感器噪声、环境扰动以及目标可能采取的规避动作，TMA 具有极高的挑战性。 1. 运动模型的构建： TMA 的基石是运动模型。这些模型描述了目标在不同状态下的运动规律。常见的运动模型包括： 匀速直线运动（Constant Velocity, CV）模型： 最简单的模型，假设目标在一段时间内保持恒定的速度和方向。适用于描述相对静止或缓慢移动的目标。 匀加速直线运动（Constant Acceleration, CA）模型： 引入了恒定的加速度，能够描述目标加速或减速的过程。 匀转速运动（Constant Turn Rate, CTR）模型： 假设目标以恒定的角速度进行转弯。适用于描述舰船改变航向的过程。 Singer模型、Jerk模型等： 更加复杂的模型，能够描述速度和加速度的变化，以捕捉更精细的目标运动特征。 在实际应用中，会根据目标的具体运动特性和观测数据的特点，选择或组合使用合适的运动模型。例如，对于舰船的机动，可能需要从 CV 模型平滑过渡到 CTR 模型，再回到 CV 模型。 2. 观测数据的处理与关联： TMA 的输入是来自各个传感器（雷达、声纳、光学等）的对目标的观测数据，即“量测”。这些量测包含了目标在某个时刻的位置、速度、距离、方位等信息。 数据预处理： 对原始量测数据进行滤波、去噪、单位转换等处理，以提高其精度和可用性。 目标关联： 如前所述，将来自不同传感器的量测与已有的目标轨迹进行关联。这是 TMA 能够连续跟踪目标的基础。 3. 核心分析方法： 卡尔曼滤波（Kalman Filter, KF）及其变种： 扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）： 用于处理非线性运动模型和非线性观测模型。在舰船运动分析中，由于转弯等机动动作，通常会遇到非线性问题，EKF 是常用的解决方案。 无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）： 相比 EKF，UKF 在处理非线性问题时具有更好的精度和鲁棒性，因为它避免了对非线性函数进行线性化近似，而是通过一组精心选择的采样点来逼近概率分布。 粒子滤波（Particle Filter, PF）： 适用于处理任意形式的非线性非高斯系统，通过大量随机粒子来表示概率分布。在目标运动可能发生剧烈变化或模型不确定性较大的情况下，PF 表现出优势。 批量数据处理（Batch Processing）： 最小二乘法（Least Squares, LS）： 直接利用一段时间内的所有观测数据，通过最小化误差来估计目标的运动参数。这种方法对于静止或匀速运动的目标效果较好，但对于机动目标，需要将运动段切分，分别处理。 基于概率假设的密度跟踪（Probabilistic Data Association, PDA）和联合概率数据关联（Joint Probabilistic Data Association, JPDA）： 在存在多个可能关联目标时，PDA 和 JPDA 能够更有效地处理数据关联的模糊性，做出更可靠的跟踪决策。 机动目标跟踪： 舰船在海上的运动并非总是平稳的。突然的加速、减速、转向等机动动作，是 TMA 的一大难点。先进的 TMA 方法需要能够实时地检测和适应目标的机动，例如： 多模型自适应估计（Multiple Model Adaptive Estimation, MMAE）： 同时运行多个不同的运动模型，并根据观测数据动态地调整各模型的权重，从而适应目标的机动。 基于事件的滤波（Event-Based Filtering）： 在目标发生显著机动事件时，才触发滤波器的更新，从而提高效率并捕捉关键运动信息。 4. TMA 的应用价值： 精确的航迹估计： 通过 TMA，可以获得目标精确的航迹，为后续的态势评估和决策提供可靠依据。 运动意图预测： 基于对目标运动模式的分析，可以预测其下一步的行动方向和速度，提前判断其可能执行的战术动作。 目标识别辅助： 某些特定类型的舰船可能具有独特的运动模式，TMA 的结果可以作为辅助信息，用于目标识别。 规避与反规避： 了解目标的运动意图，对于己方舰船的规避航行和战术规避至关重要。 武器系统的制导： 精确的目标运动信息是导弹、鱼雷等武器系统进行精确制导的基础。 总结： “舰船信息融合与目标运动分析”是一个相互促进、相辅相成的技术体系。信息融合为目标运动分析提供了高质量、多维度的原始数据和初步的目标信息，而目标运动分析则通过对这些信息的深度挖掘，进一步提升了态势感知的精度和预测能力。二者共同构成了现代海军作战中“看得清、看得远、看得准、算得准”的核心能力，是确保海军编队在复杂海战场上占据主动地位的基石。

评分☆☆☆☆☆

第三段评价： 刚拿到这本书，我便被其沉甸甸的分量所吸引，这似乎预示着内容会十分充实。封面上的配色和字体设计，透露出一种严谨而专业的学术气息，而非那种哗众取宠的营销包装。作为一名海军退役人员，我曾在实际的海上生活中，亲身经历过信息获取和战场态势理解的重要性。虽然当时的技术条件远不如现在，但我们已经深刻体会到，单一的信息来源是多么的片面和危险。我一直想深入了解，现代化的舰船是如何克服这些局限性的，尤其是如何将来自不同平台、不同类型的探测设备的信息统一起来，形成一个连贯、完整的战场图像。这本书的题目，恰好是我一直以来寻求答案的关键。我希望书中能够详细介绍信息融合的原理和方法，以及如何在实际操作中应用这些技术，以实现对潜在威胁的早期发现和精准打击。同时，我也对目标运动分析的数学模型和算法感到好奇，它们是如何在复杂的海洋环境中，准确预测敌方舰船的航行轨迹，为我方决策提供有力支持的。

评分☆☆☆☆☆

第五段评价： 这本书的装帧设计非常考究，纸张的质感和印刷的清晰度都属上乘，给人一种精益求精的专业感。封面上的“舰船信息融合与目标运动分析”几个字，虽然朴实无华，却充满了力量，暗示着其内容的深度和广度。我是一名在某大型国防企业工作的技术人员，主要负责相关的软件开发工作，虽然我的工作领域并未直接与舰船信息融合或目标运动分析挂钩，但我深知这些技术在国防现代化建设中的重要性。我希望这本书能够为我提供一个清晰的框架，让我了解信息融合在舰船系统中的整体架构和关键技术环节。我尤其关注书中可能涉及到的信息融合算法的性能评估和鲁棒性分析，以及目标运动分析在复杂干扰和欺骗环境下的适应性。如果书中能够提供一些关于系统集成和实际部署的考量，那将对我非常有启发。我希望这本书能够成为我拓展视野、提升专业素养的有力工具，帮助我理解当前最前沿的技术动态，并在未来的工作中有所借鉴。

评分☆☆☆☆☆

第二段评价： 作为一名软件工程师，我对算法和数据处理有着浓厚的兴趣，而“舰船信息融合与目标运动分析”这个标题，立刻勾起了我的专业好奇心。我深知，在复杂的实时系统中，如何有效地整合来自不同传感器的数据，消除冗余信息，并对目标进行精准的定位和轨迹预测，是极具挑战性的难题。我尤其关注其中可能涉及的先进滤波算法，例如卡尔曼滤波及其变种，它们在处理噪声和不确定性方面扮演着至关重要的角色。我还好奇书中会如何阐述数据关联技术，如何在海量数据中准确地将不同传感器探测到的同一目标联系起来，避免误判和混淆。此外，目标运动分析中对运动模型和状态估计的讨论，也让我倍感期待。我希望书中能够提供一些关于模型选择、参数估计以及不确定性量化的深入分析，或许还会涉及到一些机器学习或人工智能的方法，以应对日益复杂的海洋环境和目标行为。这本书，在我看来，不仅是对舰船军事应用的探讨，更是一次关于信息处理和智能决策的深度挖掘，我希望能从中汲取宝贵的工程实践经验。

评分☆☆☆☆☆

第四段评价： 我是一名对海洋科学和舰船工程充满热情的学生，一直以来都对海军现代化发展所依赖的技术原理感到着迷。“舰船信息融合与目标运动分析”这个标题，如同一把钥匙，打开了我探索未知领域的大门。我曾经在一些科普读物中接触过信息融合的概念，但总觉得隔靴搔痒，无法深入理解其核心。我特别期待这本书能够详细阐述信息融合在舰船领域中的具体应用，例如如何将雷达、声纳、光学传感器等多种信息源进行有效的整合，形成一个更加全面和准确的目标识别能力。同时，目标运动分析部分，我希望能够看到关于不同运动模型（例如恒定速度模型、恒定加速度模型等）的比较分析，以及它们在不同场景下的适用性。我尤其对书中可能包含的仿真实验和数学推导部分感到兴奋，这将有助于我理解理论知识背后的逻辑，并为我未来的学术研究打下坚实的基础。这本书，在我看来，是通往理解现代海军作战体系的必经之路。

评分☆☆☆☆☆

第一段评价： 这本书的封面设计颇具匠心，深邃的蓝色背景下，几艘舰船的剪影若隐若现，仿佛诉说着深海的秘密。封面上“舰船信息融合与目标运动分析”的烫金字体，在灯光的映照下闪烁着智慧的光芒，立刻吸引了我的目光。我是一名对军事技术，尤其是海军战术颇感兴趣的爱好者，一直以来都对信息融合和目标运动分析这两个概念充满了好奇。我一直想象着，在现代海战中，如何将来自雷达、声纳、光学传感器等多种渠道的海量信息进行整合，形成一个清晰、准确的战场态势图，并在此基础上预测敌方舰船的轨迹，这该是多么复杂而精妙的过程。这本书的题目，正是触及了我内心深处的求知欲，让我迫不及待地想翻开它，去探索其中的奥秘。我希望这本书能够用通俗易懂的语言，为我揭示这些高深莫测的技术概念，让我能够了解到这些技术在实际军事应用中的重要性，以及它们是如何为海军作战提供强大支撑的。我期待着书中能够有丰富的案例分析，让我能够更直观地理解理论知识，甚至能够模拟出一些虚拟的作战场景，让我亲身感受信息融合与目标运动分析在战场上的博弈。