多源动态系统融合估计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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潘泉王小旭徐林峰梁彦周林... 编

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• 多源信息融合
• 动态系统
• 状态估计
• 卡尔曼滤波
• 机器学习
• 自适应滤波
• 优化算法
• 传感器融合
• 目标跟踪
• 数据融合

店铺： 博库网旗舰店

出版社： 科学

ISBN：9787030568724

商品编码：29737250789

开本：16

出版时间：2018-03-01

基本信息

• 商品名称：多源动态系统融合估计
• 作者：潘泉//王小旭//徐林峰//梁彦//周林
• 定价：120
• 出版社：科学
• ISBN号：9787030568724

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2018-03-01
• 印刷时间：2018-03-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：16开
• 包装：平装
• 页数：308
• 字数：403千字

内容提要

潘泉、王小旭、徐林峰、梁彦、周林著的《多源 动态系统融合估计》针对目标跟踪在国防应用中的迫 切需求，围绕多传感器多信源下目标跟踪中涉及的时 空配准、多速率、状态约束、多模态、非线性、状态 与模型参数耦合、传感器管理等相关问题，开展动态 系统估计、辨识与融合的理论研究，包括多源信息空 间配准的系统偏差在线估计、多源信息时间配准的多 速率估计、状态约束动态系统建模与估计、状态演化 多模态的马尔可夫跳变系统估计、非线性动态系统的 确定采样型高斯估计、基于期望*大化的联合估计与 辨识及基于事件驱动的单传感器量测管理。
     本书可作为高等院校控制科学与工程各类专业本 科生和研究生的参考书，也可作为自动控制、导航、 信息处理、系统工程及航空、航天、航海、工业过程 控制等相关专业研究人员的参考书。
    

目录

前言
第1章 绪论
1.1 引言
1.2 多源信息融合概况
1.2.1 定义
1.2.2 功能模型
1.2.3 系统结构
1.2.4 融合级别
1.3 多源动态系统融合估计概述
1.3.1 一般性框架
1.3.2 发展现状
参考文献
第2章 系统偏差在线估计
2.1 引言
2.2 未知输入驱动下的系统偏差估计
2.2.1 系统偏差的广义建模
2.2.2 伪量测模型
2.2.3 解耦滤波器的设计
2.2.4 仿真分析
2.3 基于粒子群优化的系统偏差估计
2.3.1 概率数据关联
2.3.2 群体智能算法
2.3.3 粒子群目标函数的构造
2.3.4 系统偏差估计策略
2.3.5 仿真分析
2.4 本章小结
参考文献
附录
第3章 多速率估计
3.1 引言
3.1.1 网络控制系统的多速率估计
3.1.2 多速率多传感器系统建模与估计
3.1.3 多速率多传感器系统故障检测
3.2 量测缺失下多速率多传感器系统建模与估计
3.2.1 问题描述
3.2.2 LMMSE意义下多速率滤波器设计
3.2.3 仿真分析
3.3 未知扰动下多速率多传感器系统故障检测
3.3.1 问题描述
3.3.2 多速率残差生成器
3.3.3 左特征向量解耦残差
3.3.4 残差评价
3.3.5 仿真分析
3.4 W噪声与扰动并存下多速率多传感器系统故障检测
3.4.1 问题描述
3.4.2 多速率*优观测器设计
3.4.3 多速率残差
3.4.4 仿真分析
3.5 本章小结
参考文献

《多源动态系统融合估计》一书，顾名思义，聚焦于一类在科学研究、工程应用乃至日常生活中日益普遍且至关重要的问题：如何有效地整合来自多个不同来源的、不断变化的系统信息，并从中提取出最准确、最可靠的系统状态估计。本书深入探讨了这一复杂领域的理论基础、核心方法、关键技术以及实际应用，旨在为读者提供一个系统、全面的知识框架。 第一部分：理论基础与建模 本书的开篇，我们将从多源动态系统的基本概念入手，厘清“多源”、“动态”以及“系统”的内涵。“多源”意味着信息的获取渠道是多样化的，可能包括不同的传感器、不同的观测设备、不同的数据采集系统，甚至不同模型下的仿真结果。这些信息源在精度、可靠性、采样频率、覆盖范围等方面往往存在差异，甚至可能包含噪声、偏置或不确定性。而“动态”则强调了系统状态的随时间变化，这种变化可能遵循一定的物理规律、统计模型，也可能受到外部扰动的影响。因此，如何准确刻画这些动态变化是融合估计的关键。 在对系统的基本属性有了深入理解后，本书将重点阐述系统建模。对于动态系统，我们通常需要建立数学模型来描述其状态演化过程。这可能包括确定性模型（如微分方程、差分方程）和随机模型（如马尔可夫链、状态空间模型）。对于多源信息，则需要进一步建立测量模型，将系统的真实状态与各个信息源的观测值联系起来。这些模型是后续信息融合与状态估计的基础，其准确性直接影响到最终估计的质量。本书将详细介绍不同类型系统的建模方法，包括线性与非线性模型、确定性与随机模型，以及如何处理模型不确定性。 此外，信息源的特性分析也是本部分的重要内容。我们将探讨如何对不同信息源的噪声特性、传感器误差、时延、数据丢失等问题进行建模和量化。理解这些特性有助于我们设计更加鲁棒的融合策略，以及为后续的加权或置信度评估提供依据。 第二部分：核心融合估计方法 在建立了扎实的理论基础和系统模型之后，本书将进入本书的核心部分——多源动态系统融合估计的各种关键方法。 首先，我们将深入介绍卡尔曼滤波（Kalman Filter, KF）及其各种变种。作为最经典的状态估计算法，卡尔曼滤波在处理线性高斯系统方面表现出色。本书将详细推导卡尔曼滤波的递推方程，并解释其背后的最优性原理。接着，我们将探讨扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）和无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF），它们是处理非线性系统的有效手段。EKF通过雅可比矩阵进行线性化，而UKF则利用无迹变换来近似非线性变换下的概率分布。本书将对比分析EKF和UKF的优缺点，并提供适用场景的指导。 其次，对于更一般或更复杂的系统，粒子滤波（Particle Filter, PF）将成为重点介绍的对象。粒子滤波是一种基于蒙特卡洛方法的序列重要性采样算法，能够处理任意非线性、非高斯系统，具有强大的灵活性。本书将详细讲解粒子滤波的原理，包括重要性采样、重采样以及粒子退化等问题，并提供实际应用中的技巧和优化方法。 除了上述基于概率密度函数的估计方法，本书还将探讨基于证据理论（Dempster-Shafer Theory）的融合方法。证据理论提供了一种在信息不确定且不完全的情况下进行信息融合的框架，尤其适用于处理来自不同来源的、可能存在冲突的证据。本书将介绍证据理论的基本概念，如基本概率分配（BPA）、信任函数（Belief Function）以及证据组合规则，并阐述其在多源融合中的应用。 此外，基于模糊逻辑（Fuzzy Logic）的融合方法也将被纳入讨论。模糊逻辑擅长处理人类的模糊语言和经验知识，通过模糊化、模糊推理和解模糊等步骤，实现对系统状态的估计。本书将介绍模糊逻辑的基本原理，以及如何将其应用于多源系统的融合，尤其是在缺乏精确数学模型的情况下。 第三部分：高级融合技术与鲁棒性 在掌握了基本融合方法之后，本书将进一步深入探讨更高级的融合技术，以应对更复杂的实际问题。 分布式融合是本部分的一大重点。在大型分布式系统中，将所有数据集中到一点进行融合可能面临计算资源不足、通信延迟过大或单点故障等问题。分布式融合允许各个子系统或节点在本地进行初步的融合，然后将本地估计结果进行汇总。本书将介绍不同类型的分布式融合策略，如集中式、去中心化以及分层式融合，并分析它们在不同网络拓扑和通信约束下的适用性。 自适应融合是另一个关键的研究方向。在实际应用中，信息源的特性可能会随着时间发生变化，例如传感器性能衰减、环境噪声改变等。自适应融合算法能够实时监测信息源的质量，并动态调整各信息源的权重或在融合过程中对噪声进行自适应估计，从而提高融合系统的鲁棒性和准确性。本书将介绍多种自适应权重分配方法，以及基于误差协方差自适应校正的策略。 鲁棒性是多源融合系统设计中不可忽视的要素。信息源的故障、异常数据（outliers）或对抗性攻击都可能严重影响融合估计的准确性。本书将探讨如何提高融合系统的鲁棒性，包括采用M估计（M-estimation）、最大最小值（Max-Min）准则等鲁棒估计方法，以及如何设计异常值检测和剔除机制。 信息冗余与冲突处理也是本部分的重要议题。当多个信息源提供的信息存在冗余时，如何有效地利用这些冗余来提高估计精度；而当信息源之间出现冲突时，如何检测并合理地解决这些冲突，避免其对最终估计产生负面影响，是提升融合系统可靠性的关键。本书将介绍相关的理论和算法，如基于不确定性度量的冲突检测方法，以及贝叶斯推断、证据理论等在冲突处理中的应用。 第四部分：应用实例与前沿展望 为了让读者更好地理解理论知识的实际意义，本书的最后部分将聚焦于多源动态系统融合估计的广泛应用。 我们将选取几个典型的应用领域进行深入剖析，例如： 机器人与自主导航： 传感器（如激光雷达、摄像头、IMU、GPS）数据的融合，用于实现高精度的定位、建图与路径规划。 目标跟踪与识别： 融合来自不同雷达、红外、声纳等传感器的数据，对运动目标进行精确跟踪和识别。 环境监测与遥感： 融合多颗卫星、地面传感器、无人机等获取的气象、水文、地质等信息，进行环境变化监测和预测。 智能交通系统： 融合车辆自身传感器、路侧单元、交通摄像头等信息，实现交通流量预测、车辆轨迹估计与异常事件检测。 生物医学信号处理： 融合来自脑电图（EEG）、心电图（ECG）、肌电图（EMG）等多种生理信号，用于疾病诊断与监测。 在每一个应用案例中，本书将详细介绍具体的系统模型、所采用的融合算法以及实际效果，帮助读者将理论知识与实践经验相结合。 最后，本书将对多源动态系统融合估计的前沿研究方向进行展望，包括但不限于：深度学习与融合估计的结合，例如利用神经网络学习复杂的非线性模型或直接进行信息融合；联邦学习（Federated Learning）在多源融合中的应用，解决数据隐私问题；基于强化学习的自适应融合策略优化；以及处理大规模、异构、时变数据流的融合方法等。 总而言之，《多源动态系统融合估计》一书力求为读者提供一个全面、深入且实用的知识体系，帮助读者理解、掌握和创新多源动态系统的信息融合与状态估计技术，从而在各自的领域解决更复杂、更具挑战性的问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实引人注目，那种深邃的蓝色调配合着错综复杂的线条图案，一下子就让人联想到信息洪流中的精妙结构。初翻开来，我立刻被它的专业性和严谨性所吸引。作者似乎并不打算用浅显的语言来敷衍读者，而是直截了当地切入了核心问题——如何在大数据和多传感器环境下，提炼出最可靠的决策依据。我特别欣赏它在理论推导上的扎实程度，每一个公式、每一个定理的引入都有着清晰的逻辑支撑，读起来仿佛是在跟随一位经验丰富的大师进行深入的学术对话。它不是那种泛泛而谈的管理学书籍，而是货真价实的硬核技术指南，对于那些希望在复杂系统建模和状态重构领域深耕的人来说，这本书无疑是一盏指路明灯。我花了大量时间去理解其中关于卡尔曼滤波变种和粒子滤波融合的章节，作者的阐述清晰有力，即便是面对高维非线性问题，也能找到一个优雅的数学解决方案。这本书的价值在于，它提供了一种看待和解决复杂工程挑战的全新视角和工具箱。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的阅读体验并非一帆风顺，它更像是一场对智力的马拉松挑战。我必须承认，在某些关于优化算法收敛性和鲁棒性分析的部分，我不得不停下来，反复查阅相关的参考资料，才能勉强跟上作者的思路。但这恰恰证明了这本书的深度——它敢于触及前沿领域那些尚未被完全“驯服”的数学难题。更让我感到振奋的是，作者在理论阐述之余，还穿插了大量实际案例的分析，这些案例并非简单的教科书式示例，而是来源于真实的工业场景，比如高精度导航、智能电网的故障诊断等。通过这些案例，那些抽象的数学模型瞬间变得鲜活起来，读者可以清晰地看到理论是如何转化为实际效能的。这本书的行文风格非常“工程师导向”，务实到近乎冷峻，但正是这种不加修饰的务实，才让它在众多浮于表面的技术著作中脱颖而出，成为案头必备的参考手册。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排得非常巧妙，它构建了一个从基础到高阶、从理论到应用的完整知识体系。开篇部分对概率论和随机过程的快速回顾，虽然简短，但精准地为后续的复杂算法打下了必要的数学基础，避免了初学者因基础薄弱而望而却步。随后，作者逐步引入了各种经典和新型的融合框架，例如基于证据理论的推理机制，以及针对异构数据源的权重分配策略。我最欣赏的是，作者在讨论不同融合方法的优劣时，从来不采取“一刀切”的态度，而是非常客观地分析了每种方法的适用场景、计算复杂度以及对模型假设的依赖程度。这种中立而全面的评估，极大地帮助我们读者在实际工程中进行“定制化”的选择。这本书更像是一本工具集，而不是一本固定的操作指南，它鼓励读者去思考、去比较、去创造最适合自己系统的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字密度极高，几乎没有一句废话，但这种紧凑感对于那些追求效率的专业人士来说，无疑是一种福音。我在阅读过程中发现，书中对于一些关键概念的定义和界定异常严谨，这在技术文档中是至关重要的，因为它消除了歧义，确保了所有读者在同一语境下进行讨论。特别是关于信息熵在系统不确定性度量中的应用那几页，作者深入探讨了信息损失与融合增益之间的微妙平衡，这给我带来了极大的启发。我过去一直关注的是如何最大化信息的获取，但这本书让我开始思考，在某些噪声过大的场景下，如何合理地“过滤”掉低质量信息，反而能提升整体系统的可靠性。这种辩证的思维方式，使得这本书超越了单纯的技术介绍，而更接近于一种系统科学的哲学探讨。

评分☆☆☆☆☆

装帧和排版设计也值得一提，虽然内容十分硬核，但出版社在细节上依然保持了高水准。字体选择清晰易读，图表的绘制清晰明了，尤其是一些复杂信号流的示意图，层次分明，极大地减轻了理解过程中的视觉负担。对于一本需要反复翻阅和对照的专业书籍来说，这种高质量的印刷和排版是保证阅读体验的基石。这本书的整体风格沉稳大气，它传递出的信息是：复杂性是客观存在的，而我们能够通过精密的数学工具和严谨的逻辑框架，有效地驾驭它。它不仅仅是传授知识，更是在塑造一种解决问题的科学态度，一种面对未知和不确定性时所应有的沉着与自信。这本书无疑是该领域一本里程碑式的著作。