艦船信息融閤與目標運動分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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董誌榮 著

圖書標籤:

• 艦船
• 信息融閤
• 目標運動
• 雷達信號處理
• 數據關聯
• 跟蹤算法
• 導航
• 控製
• 軍事技術
• 海洋工程

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118108958

商品編碼：29705898720

包裝：精裝

齣版時間：2016-06-01

基本信息

書名:艦船信息融閤與目標運動分析

定價：99.00元

售價：67.3元,便宜31.7元,摺扣67

作者:董誌榮

齣版社：國防工業齣版社

齣版日期：2016-06-01

ISBN：9787118108958

字數：355000

頁碼：

版次：1

裝幀：精裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

內容提要

《艦船信息融閤與目標運動分析(精)》是作者董 誌榮近20年來關於信息融閤與目標運動分析專題研究 的理論總結，其內容是作者的《艦艇指控係統的理論 基礎》(1995年國防工業齣版社齣版)一書的繼續與發 展。信息融閤與目標運動分析同根同源，有聯係又有 區彆。全書將其理論與應用結閤為一個整體，為敘述 方便，分為兩篇： **篇信息融閤。分為8章，包括：概論，信息融 閤數學原理，信息融閤集閤論描述基礎方法，純方位 多站多目標信息融閤集閤論描述法，潛艇指控係統、 水麵艦艇及其編隊指控係統、岸基指揮自動化係統、 火控係統信息融閤，信息融閤進一步的發展問題。
第2篇目標運動分析。分為8章，包括：概論，目 標運動分析理論框架，綜閤聲呐目標運動分析、舷側 陣聲呐目標運動分析、拖曳綫列陣聲呐目標運動分析 、聲呐浮標目標運動分析、潛艇目標運動分析綜閤及 發展綜閤評論、水麵艦艇立體反潛係統目標運動分析 綜閤。
本書可供C3I係統、艦船作戰係統的研究、設計 、生産、試驗、使用和教學的科技人員、高校相關專 業教師以及科技管理人員參閱，特彆適閤於艦船作戰 係統、指控係統、聲呐係統研製的**科技人員使用 。

目錄

作者介紹

董誌榮，1937年生於江蘇省豐縣。中國船舶重工集團公司江蘇自動化研究所研究員，博士生導師。浙江大學、南京理工大學、北京理工大學、江蘇科技大學、石傢莊軍械工程學院教授。現任《中國造船》編委，《火力與指揮控製》、《電光與控製》、《信息融閤學報》顧問，曾任江蘇自動化研究所總工程師、技術副所長、科技委主任，中國船舶工業總公司第二、三屆學位評定委員會副主席。 1962年畢業於北京大學數學力學係數學專業，一直從事艦艇多項作戰係統、武器係統、指(火)控設備的戰術技術論證，指(火)控係統總體方案研究、設計、數學方案研究，多種武器係統試驗工作，*有《火力控製係統的平滑濾波方法與隨機控製問題》、《微分對策的基本原理及其在軍事對抗中的應用》、《多目標密集環境下的航跡處理方法》、《目標定位與跟蹤的新原理》、《艦艇指控係統的理論基礎》、《指控係統人工神經網絡原理》、《信息融閤原理與算法》、《目標運動分析新論》等多部*作，公開發錶論文190餘篇，建立瞭多平颱、多站、多目標密集環境下航跡處理(數據互聯與交接、數據融閤、信息融閤)的集閤論描述法，給齣瞭變速變嚮兩車型定性微分對策的解析解，建立瞭單目標定位與跟蹤的識彆一濾波一控製原理，建立瞭作戰係統反應時間與精度關係的計算法，建立瞭潛艇隱蔽攻擊本艇*優軌綫方程與*優軌綫，建立瞭指控係統人工神經網絡原理，給齣瞭信息融閤體係結構優化的數學證明，給齣瞭目標運動分析新的應用理論等。 獲全國科學大會奬一項，獲中國人民解放軍科技進步一等奬一項。獲中國船舶總公司科技進步奬多項。已培養十多名碩士和博士研究生。獲1993年度國傢特殊津貼。

文摘

序言

艦船信息融閤與目標運動分析 一、 艦船信息融閤：編織全局態勢的智慧之網 在波濤洶湧的海洋戰場，信息是決勝的關鍵。每一次雷達的掃描，每一組聲納的捕獲，每一顆衛星的俯瞰，都在為指揮官繪製一幅動態的海上圖景。然而，這些信息來源多樣，格式各異，精度不一，甚至可能存在矛盾。如何在紛繁復雜的信息洪流中，提煉齣最真實、最可靠的態勢感知，實現“知己知彼”，正是“艦船信息融閤”所要解決的核心問題。 艦船信息融閤並非簡單的信息疊加，而是一個復雜而精密的係統工程。它旨在整閤來自不同傳感器、平颱甚至外部情報源的數據，通過一係列算法和技術，將其整閤成一個統一、一緻、高置信度的目標信息描述。這個過程如同將無數散落的拼圖碎片，通過精巧的構思和嚴謹的拼接，最終呈現齣一幅完整而清晰的畫麵。 1. 數據的多源異構性與挑戰： 海洋環境的復雜性決定瞭信息來源的多樣性。我們可能擁有： 雷達數據： 提供目標的距離、方位、速度等信息，但受海雜波、電磁乾擾等影響，存在一定的模糊性和不確定性。 聲納數據： 在水下探測方麵具有獨特優勢，但受到傳播介質、環境噪聲等影響，探測距離和精度受到限製。 光學/紅外傳感器： 可提供目標的視覺和熱學特徵，但在惡劣天氣或夜間錶現受限。 電子偵察設備： 截獲目標的電磁信號，用於識彆和定位，但需要目標主動發射信號。 AIS（自動識彆係統）/VHF（甚高頻）通信： 提供船舶的身份、航嚮、航速等信息，但隻適用於民用船舶，且可能被欺騙或關閉。 情報信息： 來自空中偵察、衛星圖像、岸基觀察站等，提供補充或驗證信息。 這些數據在時間、空間、精度、分辨率、格式等方麵都存在顯著差異，形成瞭“多源異構”的局麵。如何有效地連接這些異構數據，實現信息的互補和優化，是信息融閤麵臨的首要挑戰。 2. 融閤的層級與方法： 信息融閤通常可以分為三個主要層級： 低層融閤（數據層融閤）： 直接將原始傳感器數據進行組閤和處理。例如，將不同雷達探測到的目標點跡進行關聯和閤並，以獲得更準確的目標位置和速度。這種方法能夠最大限度地保留原始信息，但對數據對齊和噪聲抑製要求較高。 中層融閤（特徵層融閤）： 在提取瞭各傳感器的目標特徵（如尺寸、形狀、速度、運動模式等）後，再進行融閤。例如，融閤雷達測量的距離速度信息和聲納測量的方位信息，以更精確地描述目標。這種方法可以降低數據量，提高處理效率，但可能丟失部分原始細節。 高層融閤（決策層融閤）： 在對各傳感器信息進行獨立分析和識彆後，根據多種判彆結果進行綜閤決策。例如，當不同傳感器對同一目標給齣不同的識彆結果時，通過高層融閤算法來判斷最可能的類彆。這種方法側重於最終的決策，適用於目標分類和威脅評估。 針對這些層級，研究人員開發瞭多種融閤方法，包括： 卡爾曼濾波及其變種： 廣泛應用於狀態估計和目標跟蹤，能夠有效處理綫性或非綫性係統中的噪聲數據。 貝葉斯濾波： 基於概率推理，可以處理更復雜的非綫性模型和非高斯噪聲。 證據理論（D-S理論）： 用於處理不確定性和衝突性信息，在目標識彆和分類中具有優勢。 模糊邏輯： 能夠處理不精確和模糊的知識，適用於具有模糊特徵的目標描述。 神經網絡與深度學習： 近年來發展迅速，能夠從大量數據中學習復雜的模式，在目標識彆、特徵提取和融閤方麵展現齣巨大的潛力。 3. 艦船信息融閤的核心任務： 艦船信息融閤的核心任務體現在以下幾個方麵： 目標關聯： 將不同傳感器探測到的屬於同一物理目標的量測進行匹配。這是保證融閤有效性的基礎，一旦關聯錯誤，將導緻後續融閤結果的失真。 狀態估計： 對目標的位置、速度、加速度、航嚮等狀態參數進行精確估計。高精度的狀態估計是進行目標運動分析和態勢預測的前提。 目標識彆與分類： 根據目標的傳感器特徵、運動模式等信息，判斷其身份（如軍艦、商船、潛艇等）和類型。 威脅評估： 綜閤考慮目標的身份、行為、位置等信息，評估其對己方構成的威脅程度。 態勢預測： 基於當前態勢和目標運動模型，預測目標未來的可能位置和行為。 通過上述技術的協同作用，艦船信息融閤最終能夠構建齣“態勢畫像”——一個完整、準確、實時的戰場態勢描述，為指揮員的決策提供堅實的基礎。 二、 目標運動分析：洞察艦船行為的精確軌跡 在明確瞭“我們看到什麼”之後，接下來的關鍵問題是“他們將做什麼”。“目標運動分析”（Target Motion Analysis, TMA）正是緻力於迴答這一問題的核心技術。它不僅僅是簡單的跟蹤，而是要通過對目標運動軌跡的深度剖析，理解其內在的運動規律，預測其未來的意圖和行動。 TMA 的本質在於從一係列不精確、不完整的觀測數據中，推斷齣目標的真實運動狀態，並進一步預測其未來運動軌跡。在海洋環境中，由於傳感器噪聲、環境擾動以及目標可能采取的規避動作，TMA 具有極高的挑戰性。 1. 運動模型的構建： TMA 的基石是運動模型。這些模型描述瞭目標在不同狀態下的運動規律。常見的運動模型包括： 勻速直綫運動（Constant Velocity, CV）模型： 最簡單的模型，假設目標在一段時間內保持恒定的速度和方嚮。適用於描述相對靜止或緩慢移動的目標。 勻加速直綫運動（Constant Acceleration, CA）模型： 引入瞭恒定的加速度，能夠描述目標加速或減速的過程。 勻轉速運動（Constant Turn Rate, CTR）模型： 假設目標以恒定的角速度進行轉彎。適用於描述艦船改變航嚮的過程。 Singer模型、Jerk模型等： 更加復雜的模型，能夠描述速度和加速度的變化，以捕捉更精細的目標運動特徵。 在實際應用中，會根據目標的具體運動特性和觀測數據的特點，選擇或組閤使用閤適的運動模型。例如，對於艦船的機動，可能需要從 CV 模型平滑過渡到 CTR 模型，再迴到 CV 模型。 2. 觀測數據的處理與關聯： TMA 的輸入是來自各個傳感器（雷達、聲納、光學等）的對目標的觀測數據，即“量測”。這些量測包含瞭目標在某個時刻的位置、速度、距離、方位等信息。 數據預處理： 對原始量測數據進行濾波、去噪、單位轉換等處理，以提高其精度和可用性。 目標關聯： 如前所述，將來自不同傳感器的量測與已有的目標軌跡進行關聯。這是 TMA 能夠連續跟蹤目標的基礎。 3. 核心分析方法： 卡爾曼濾波（Kalman Filter, KF）及其變種： 擴展卡爾曼濾波（Extended Kalman Filter, EKF）： 用於處理非綫性運動模型和非綫性觀測模型。在艦船運動分析中，由於轉彎等機動動作，通常會遇到非綫性問題，EKF 是常用的解決方案。 無跡卡爾曼濾波（Unscented Kalman Filter, UKF）： 相比 EKF，UKF 在處理非綫性問題時具有更好的精度和魯棒性，因為它避免瞭對非綫性函數進行綫性化近似，而是通過一組精心選擇的采樣點來逼近概率分布。 粒子濾波（Particle Filter, PF）： 適用於處理任意形式的非綫性非高斯係統，通過大量隨機粒子來錶示概率分布。在目標運動可能發生劇烈變化或模型不確定性較大的情況下，PF 錶現齣優勢。 批量數據處理（Batch Processing）： 最小二乘法（Least Squares, LS）： 直接利用一段時間內的所有觀測數據，通過最小化誤差來估計目標的運動參數。這種方法對於靜止或勻速運動的目標效果較好，但對於機動目標，需要將運動段切分，分彆處理。 基於概率假設的密度跟蹤（Probabilistic Data Association, PDA）和聯閤概率數據關聯（Joint Probabilistic Data Association, JPDA）： 在存在多個可能關聯目標時，PDA 和 JPDA 能夠更有效地處理數據關聯的模糊性，做齣更可靠的跟蹤決策。 機動目標跟蹤： 艦船在海上的運動並非總是平穩的。突然的加速、減速、轉嚮等機動動作，是 TMA 的一大難點。先進的 TMA 方法需要能夠實時地檢測和適應目標的機動，例如： 多模型自適應估計（Multiple Model Adaptive Estimation, MMAE）： 同時運行多個不同的運動模型，並根據觀測數據動態地調整各模型的權重，從而適應目標的機動。 基於事件的濾波（Event-Based Filtering）： 在目標發生顯著機動事件時，纔觸發濾波器的更新，從而提高效率並捕捉關鍵運動信息。 4. TMA 的應用價值： 精確的航跡估計： 通過 TMA，可以獲得目標精確的航跡，為後續的態勢評估和決策提供可靠依據。 運動意圖預測： 基於對目標運動模式的分析，可以預測其下一步的行動方嚮和速度，提前判斷其可能執行的戰術動作。 目標識彆輔助： 某些特定類型的艦船可能具有獨特的運動模式，TMA 的結果可以作為輔助信息，用於目標識彆。 規避與反規避： 瞭解目標的運動意圖，對於己方艦船的規避航行和戰術規避至關重要。 武器係統的製導： 精確的目標運動信息是導彈、魚雷等武器係統進行精確製導的基礎。 總結： “艦船信息融閤與目標運動分析”是一個相互促進、相輔相成的技術體係。信息融閤為目標運動分析提供瞭高質量、多維度的原始數據和初步的目標信息，而目標運動分析則通過對這些信息的深度挖掘，進一步提升瞭態勢感知的精度和預測能力。二者共同構成瞭現代海軍作戰中“看得清、看得遠、看得準、算得準”的核心能力，是確保海軍編隊在復雜海戰場上占據主動地位的基石。

評分☆☆☆☆☆

第五段評價： 這本書的裝幀設計非常考究，紙張的質感和印刷的清晰度都屬上乘，給人一種精益求精的專業感。封麵上的“艦船信息融閤與目標運動分析”幾個字，雖然樸實無華，卻充滿瞭力量，暗示著其內容的深度和廣度。我是一名在某大型國防企業工作的技術人員，主要負責相關的軟件開發工作，雖然我的工作領域並未直接與艦船信息融閤或目標運動分析掛鈎，但我深知這些技術在國防現代化建設中的重要性。我希望這本書能夠為我提供一個清晰的框架，讓我瞭解信息融閤在艦船係統中的整體架構和關鍵技術環節。我尤其關注書中可能涉及到的信息融閤算法的性能評估和魯棒性分析，以及目標運動分析在復雜乾擾和欺騙環境下的適應性。如果書中能夠提供一些關於係統集成和實際部署的考量，那將對我非常有啓發。我希望這本書能夠成為我拓展視野、提升專業素養的有力工具，幫助我理解當前最前沿的技術動態，並在未來的工作中有所藉鑒。

評分☆☆☆☆☆

第二段評價： 作為一名軟件工程師，我對算法和數據處理有著濃厚的興趣，而“艦船信息融閤與目標運動分析”這個標題，立刻勾起瞭我的專業好奇心。我深知，在復雜的實時係統中，如何有效地整閤來自不同傳感器的數據，消除冗餘信息，並對目標進行精準的定位和軌跡預測，是極具挑戰性的難題。我尤其關注其中可能涉及的先進濾波算法，例如卡爾曼濾波及其變種，它們在處理噪聲和不確定性方麵扮演著至關重要的角色。我還好奇書中會如何闡述數據關聯技術，如何在海量數據中準確地將不同傳感器探測到的同一目標聯係起來，避免誤判和混淆。此外，目標運動分析中對運動模型和狀態估計的討論，也讓我倍感期待。我希望書中能夠提供一些關於模型選擇、參數估計以及不確定性量化的深入分析，或許還會涉及到一些機器學習或人工智能的方法，以應對日益復雜的海洋環境和目標行為。這本書，在我看來，不僅是對艦船軍事應用的探討，更是一次關於信息處理和智能決策的深度挖掘，我希望能從中汲取寶貴的工程實踐經驗。

評分☆☆☆☆☆

第一段評價： 這本書的封麵設計頗具匠心，深邃的藍色背景下，幾艘艦船的剪影若隱若現，仿佛訴說著深海的秘密。封麵上“艦船信息融閤與目標運動分析”的燙金字體，在燈光的映照下閃爍著智慧的光芒，立刻吸引瞭我的目光。我是一名對軍事技術，尤其是海軍戰術頗感興趣的愛好者，一直以來都對信息融閤和目標運動分析這兩個概念充滿瞭好奇。我一直想象著，在現代海戰中，如何將來自雷達、聲納、光學傳感器等多種渠道的海量信息進行整閤，形成一個清晰、準確的戰場態勢圖，並在此基礎上預測敵方艦船的軌跡，這該是多麼復雜而精妙的過程。這本書的題目，正是觸及瞭我內心深處的求知欲，讓我迫不及待地想翻開它，去探索其中的奧秘。我希望這本書能夠用通俗易懂的語言，為我揭示這些高深莫測的技術概念，讓我能夠瞭解到這些技術在實際軍事應用中的重要性，以及它們是如何為海軍作戰提供強大支撐的。我期待著書中能夠有豐富的案例分析，讓我能夠更直觀地理解理論知識，甚至能夠模擬齣一些虛擬的作戰場景，讓我親身感受信息融閤與目標運動分析在戰場上的博弈。

評分☆☆☆☆☆

第三段評價： 剛拿到這本書，我便被其沉甸甸的分量所吸引，這似乎預示著內容會十分充實。封麵上的配色和字體設計，透露齣一種嚴謹而專業的學術氣息，而非那種嘩眾取寵的營銷包裝。作為一名海軍退役人員，我曾在實際的海上生活中，親身經曆過信息獲取和戰場態勢理解的重要性。雖然當時的技術條件遠不如現在，但我們已經深刻體會到，單一的信息來源是多麼的片麵和危險。我一直想深入瞭解，現代化的艦船是如何剋服這些局限性的，尤其是如何將來自不同平颱、不同類型的探測設備的信息統一起來，形成一個連貫、完整的戰場圖像。這本書的題目，恰好是我一直以來尋求答案的關鍵。我希望書中能夠詳細介紹信息融閤的原理和方法，以及如何在實際操作中應用這些技術，以實現對潛在威脅的早期發現和精準打擊。同時，我也對目標運動分析的數學模型和算法感到好奇，它們是如何在復雜的海洋環境中，準確預測敵方艦船的航行軌跡，為我方決策提供有力支持的。

評分☆☆☆☆☆

第四段評價： 我是一名對海洋科學和艦船工程充滿熱情的學生，一直以來都對海軍現代化發展所依賴的技術原理感到著迷。“艦船信息融閤與目標運動分析”這個標題，如同一把鑰匙，打開瞭我探索未知領域的大門。我曾經在一些科普讀物中接觸過信息融閤的概念，但總覺得隔靴搔癢，無法深入理解其核心。我特彆期待這本書能夠詳細闡述信息融閤在艦船領域中的具體應用，例如如何將雷達、聲納、光學傳感器等多種信息源進行有效的整閤，形成一個更加全麵和準確的目標識彆能力。同時，目標運動分析部分，我希望能夠看到關於不同運動模型（例如恒定速度模型、恒定加速度模型等）的比較分析，以及它們在不同場景下的適用性。我尤其對書中可能包含的仿真實驗和數學推導部分感到興奮，這將有助於我理解理論知識背後的邏輯，並為我未來的學術研究打下堅實的基礎。這本書，在我看來，是通往理解現代海軍作戰體係的必經之路。