多源動態係統融閤估計 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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潘泉王小旭徐林峰梁彥周林... 編

圖書標籤:

• 多源信息融閤
• 動態係統
• 狀態估計
• 卡爾曼濾波
• 機器學習
• 自適應濾波
• 優化算法
• 傳感器融閤
• 目標跟蹤
• 數據融閤

店鋪： 博庫網旗艦店

齣版社： 科學

ISBN：9787030568724

商品編碼：29737250789

開本：16

齣版時間：2018-03-01

基本信息

• 商品名稱：多源動態係統融閤估計
• 作者：潘泉//王小旭//徐林峰//梁彥//周林
• 定價：120
• 齣版社：科學
• ISBN號：9787030568724

其他參考信息（以實物為準）

• 齣版時間：2018-03-01
• 印刷時間：2018-03-01
• 版次：1
• 印次：1
• 開本：16開
• 包裝：平裝
• 頁數：308
• 字數：403韆字

內容提要

潘泉、王小旭、徐林峰、梁彥、周林著的《多源 動態係統融閤估計》針對目標跟蹤在國防應用中的迫 切需求，圍繞多傳感器多信源下目標跟蹤中涉及的時 空配準、多速率、狀態約束、多模態、非綫性、狀態 與模型參數耦閤、傳感器管理等相關問題，開展動態 係統估計、辨識與融閤的理論研究，包括多源信息空 間配準的係統偏差在綫估計、多源信息時間配準的多 速率估計、狀態約束動態係統建模與估計、狀態演化 多模態的馬爾可夫跳變係統估計、非綫性動態係統的 確定采樣型高斯估計、基於期望*大化的聯閤估計與 辨識及基於事件驅動的單傳感器量測管理。
     本書可作為高等院校控製科學與工程各類專業本 科生和研究生的參考書，也可作為自動控製、導航、 信息處理、係統工程及航空、航天、航海、工業過程 控製等相關專業研究人員的參考書。
    

目錄

前言
第1章 緒論
1.1 引言
1.2 多源信息融閤概況
1.2.1 定義
1.2.2 功能模型
1.2.3 係統結構
1.2.4 融閤級彆
1.3 多源動態係統融閤估計概述
1.3.1 一般性框架
1.3.2 發展現狀
參考文獻
第2章 係統偏差在綫估計
2.1 引言
2.2 未知輸入驅動下的係統偏差估計
2.2.1 係統偏差的廣義建模
2.2.2 僞量測模型
2.2.3 解耦濾波器的設計
2.2.4 仿真分析
2.3 基於粒子群優化的係統偏差估計
2.3.1 概率數據關聯
2.3.2 群體智能算法
2.3.3 粒子群目標函數的構造
2.3.4 係統偏差估計策略
2.3.5 仿真分析
2.4 本章小結
參考文獻
附錄
第3章 多速率估計
3.1 引言
3.1.1 網絡控製係統的多速率估計
3.1.2 多速率多傳感器係統建模與估計
3.1.3 多速率多傳感器係統故障檢測
3.2 量測缺失下多速率多傳感器係統建模與估計
3.2.1 問題描述
3.2.2 LMMSE意義下多速率濾波器設計
3.2.3 仿真分析
3.3 未知擾動下多速率多傳感器係統故障檢測
3.3.1 問題描述
3.3.2 多速率殘差生成器
3.3.3 左特徵嚮量解耦殘差
3.3.4 殘差評價
3.3.5 仿真分析
3.4 W噪聲與擾動並存下多速率多傳感器係統故障檢測
3.4.1 問題描述
3.4.2 多速率*優觀測器設計
3.4.3 多速率殘差
3.4.4 仿真分析
3.5 本章小結
參考文獻

《多源動態係統融閤估計》一書，顧名思義，聚焦於一類在科學研究、工程應用乃至日常生活中日益普遍且至關重要的問題：如何有效地整閤來自多個不同來源的、不斷變化的係統信息，並從中提取齣最準確、最可靠的係統狀態估計。本書深入探討瞭這一復雜領域的理論基礎、核心方法、關鍵技術以及實際應用，旨在為讀者提供一個係統、全麵的知識框架。 第一部分：理論基礎與建模 本書的開篇，我們將從多源動態係統的基本概念入手，厘清“多源”、“動態”以及“係統”的內涵。“多源”意味著信息的獲取渠道是多樣化的，可能包括不同的傳感器、不同的觀測設備、不同的數據采集係統，甚至不同模型下的仿真結果。這些信息源在精度、可靠性、采樣頻率、覆蓋範圍等方麵往往存在差異，甚至可能包含噪聲、偏置或不確定性。而“動態”則強調瞭係統狀態的隨時間變化，這種變化可能遵循一定的物理規律、統計模型，也可能受到外部擾動的影響。因此，如何準確刻畫這些動態變化是融閤估計的關鍵。 在對係統的基本屬性有瞭深入理解後，本書將重點闡述係統建模。對於動態係統，我們通常需要建立數學模型來描述其狀態演化過程。這可能包括確定性模型（如微分方程、差分方程）和隨機模型（如馬爾可夫鏈、狀態空間模型）。對於多源信息，則需要進一步建立測量模型，將係統的真實狀態與各個信息源的觀測值聯係起來。這些模型是後續信息融閤與狀態估計的基礎，其準確性直接影響到最終估計的質量。本書將詳細介紹不同類型係統的建模方法，包括綫性與非綫性模型、確定性與隨機模型，以及如何處理模型不確定性。 此外，信息源的特性分析也是本部分的重要內容。我們將探討如何對不同信息源的噪聲特性、傳感器誤差、時延、數據丟失等問題進行建模和量化。理解這些特性有助於我們設計更加魯棒的融閤策略，以及為後續的加權或置信度評估提供依據。 第二部分：核心融閤估計方法 在建立瞭紮實的理論基礎和係統模型之後，本書將進入本書的核心部分——多源動態係統融閤估計的各種關鍵方法。 首先，我們將深入介紹卡爾曼濾波（Kalman Filter, KF）及其各種變種。作為最經典的狀態估計算法，卡爾曼濾波在處理綫性高斯係統方麵錶現齣色。本書將詳細推導卡爾曼濾波的遞推方程，並解釋其背後的最優性原理。接著，我們將探討擴展卡爾曼濾波（Extended Kalman Filter, EKF）和無跡卡爾曼濾波（Unscented Kalman Filter, UKF），它們是處理非綫性係統的有效手段。EKF通過雅可比矩陣進行綫性化，而UKF則利用無跡變換來近似非綫性變換下的概率分布。本書將對比分析EKF和UKF的優缺點，並提供適用場景的指導。 其次，對於更一般或更復雜的係統，粒子濾波（Particle Filter, PF）將成為重點介紹的對象。粒子濾波是一種基於濛特卡洛方法的序列重要性采樣算法，能夠處理任意非綫性、非高斯係統，具有強大的靈活性。本書將詳細講解粒子濾波的原理，包括重要性采樣、重采樣以及粒子退化等問題，並提供實際應用中的技巧和優化方法。 除瞭上述基於概率密度函數的估計方法，本書還將探討基於證據理論（Dempster-Shafer Theory）的融閤方法。證據理論提供瞭一種在信息不確定且不完全的情況下進行信息融閤的框架，尤其適用於處理來自不同來源的、可能存在衝突的證據。本書將介紹證據理論的基本概念，如基本概率分配（BPA）、信任函數（Belief Function）以及證據組閤規則，並闡述其在多源融閤中的應用。 此外，基於模糊邏輯（Fuzzy Logic）的融閤方法也將被納入討論。模糊邏輯擅長處理人類的模糊語言和經驗知識，通過模糊化、模糊推理和解模糊等步驟，實現對係統狀態的估計。本書將介紹模糊邏輯的基本原理，以及如何將其應用於多源係統的融閤，尤其是在缺乏精確數學模型的情況下。 第三部分：高級融閤技術與魯棒性 在掌握瞭基本融閤方法之後，本書將進一步深入探討更高級的融閤技術，以應對更復雜的實際問題。 分布式融閤是本部分的一大重點。在大型分布式係統中，將所有數據集中到一點進行融閤可能麵臨計算資源不足、通信延遲過大或單點故障等問題。分布式融閤允許各個子係統或節點在本地進行初步的融閤，然後將本地估計結果進行匯總。本書將介紹不同類型的分布式融閤策略，如集中式、去中心化以及分層式融閤，並分析它們在不同網絡拓撲和通信約束下的適用性。 自適應融閤是另一個關鍵的研究方嚮。在實際應用中，信息源的特性可能會隨著時間發生變化，例如傳感器性能衰減、環境噪聲改變等。自適應融閤算法能夠實時監測信息源的質量，並動態調整各信息源的權重或在融閤過程中對噪聲進行自適應估計，從而提高融閤係統的魯棒性和準確性。本書將介紹多種自適應權重分配方法，以及基於誤差協方差自適應校正的策略。 魯棒性是多源融閤係統設計中不可忽視的要素。信息源的故障、異常數據（outliers）或對抗性攻擊都可能嚴重影響融閤估計的準確性。本書將探討如何提高融閤係統的魯棒性，包括采用M估計（M-estimation）、最大最小值（Max-Min）準則等魯棒估計方法，以及如何設計異常值檢測和剔除機製。 信息冗餘與衝突處理也是本部分的重要議題。當多個信息源提供的信息存在冗餘時，如何有效地利用這些冗餘來提高估計精度；而當信息源之間齣現衝突時，如何檢測並閤理地解決這些衝突，避免其對最終估計産生負麵影響，是提升融閤係統可靠性的關鍵。本書將介紹相關的理論和算法，如基於不確定性度量的衝突檢測方法，以及貝葉斯推斷、證據理論等在衝突處理中的應用。 第四部分：應用實例與前沿展望 為瞭讓讀者更好地理解理論知識的實際意義，本書的最後部分將聚焦於多源動態係統融閤估計的廣泛應用。 我們將選取幾個典型的應用領域進行深入剖析，例如： 機器人與自主導航： 傳感器（如激光雷達、攝像頭、IMU、GPS）數據的融閤，用於實現高精度的定位、建圖與路徑規劃。 目標跟蹤與識彆： 融閤來自不同雷達、紅外、聲納等傳感器的數據，對運動目標進行精確跟蹤和識彆。 環境監測與遙感： 融閤多顆衛星、地麵傳感器、無人機等獲取的氣象、水文、地質等信息，進行環境變化監測和預測。 智能交通係統： 融閤車輛自身傳感器、路側單元、交通攝像頭等信息，實現交通流量預測、車輛軌跡估計與異常事件檢測。 生物醫學信號處理： 融閤來自腦電圖（EEG）、心電圖（ECG）、肌電圖（EMG）等多種生理信號，用於疾病診斷與監測。 在每一個應用案例中，本書將詳細介紹具體的係統模型、所采用的融閤算法以及實際效果，幫助讀者將理論知識與實踐經驗相結閤。 最後，本書將對多源動態係統融閤估計的前沿研究方嚮進行展望，包括但不限於：深度學習與融閤估計的結閤，例如利用神經網絡學習復雜的非綫性模型或直接進行信息融閤；聯邦學習（Federated Learning）在多源融閤中的應用，解決數據隱私問題；基於強化學習的自適應融閤策略優化；以及處理大規模、異構、時變數據流的融閤方法等。 總而言之，《多源動態係統融閤估計》一書力求為讀者提供一個全麵、深入且實用的知識體係，幫助讀者理解、掌握和創新多源動態係統的信息融閤與狀態估計技術，從而在各自的領域解決更復雜、更具挑戰性的問題。

評分☆☆☆☆☆

裝幀和排版設計也值得一提，雖然內容十分硬核，但齣版社在細節上依然保持瞭高水準。字體選擇清晰易讀，圖錶的繪製清晰明瞭，尤其是一些復雜信號流的示意圖，層次分明，極大地減輕瞭理解過程中的視覺負擔。對於一本需要反復翻閱和對照的專業書籍來說，這種高質量的印刷和排版是保證閱讀體驗的基石。這本書的整體風格沉穩大氣，它傳遞齣的信息是：復雜性是客觀存在的，而我們能夠通過精密的數學工具和嚴謹的邏輯框架，有效地駕馭它。它不僅僅是傳授知識，更是在塑造一種解決問題的科學態度，一種麵對未知和不確定性時所應有的沉著與自信。這本書無疑是該領域一本裏程碑式的著作。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排得非常巧妙，它構建瞭一個從基礎到高階、從理論到應用的完整知識體係。開篇部分對概率論和隨機過程的快速迴顧，雖然簡短，但精準地為後續的復雜算法打下瞭必要的數學基礎，避免瞭初學者因基礎薄弱而望而卻步。隨後，作者逐步引入瞭各種經典和新型的融閤框架，例如基於證據理論的推理機製，以及針對異構數據源的權重分配策略。我最欣賞的是，作者在討論不同融閤方法的優劣時，從來不采取“一刀切”的態度，而是非常客觀地分析瞭每種方法的適用場景、計算復雜度以及對模型假設的依賴程度。這種中立而全麵的評估，極大地幫助我們讀者在實際工程中進行“定製化”的選擇。這本書更像是一本工具集，而不是一本固定的操作指南，它鼓勵讀者去思考、去比較、去創造最適閤自己係統的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計著實引人注目，那種深邃的藍色調配閤著錯綜復雜的綫條圖案，一下子就讓人聯想到信息洪流中的精妙結構。初翻開來，我立刻被它的專業性和嚴謹性所吸引。作者似乎並不打算用淺顯的語言來敷衍讀者，而是直截瞭當地切入瞭核心問題——如何在大數據和多傳感器環境下，提煉齣最可靠的決策依據。我特彆欣賞它在理論推導上的紮實程度，每一個公式、每一個定理的引入都有著清晰的邏輯支撐，讀起來仿佛是在跟隨一位經驗豐富的大師進行深入的學術對話。它不是那種泛泛而談的管理學書籍，而是貨真價實的硬核技術指南，對於那些希望在復雜係統建模和狀態重構領域深耕的人來說，這本書無疑是一盞指路明燈。我花瞭大量時間去理解其中關於卡爾曼濾波變種和粒子濾波融閤的章節，作者的闡述清晰有力，即便是麵對高維非綫性問題，也能找到一個優雅的數學解決方案。這本書的價值在於，它提供瞭一種看待和解決復雜工程挑戰的全新視角和工具箱。

評分☆☆☆☆☆

這本書的文字密度極高，幾乎沒有一句廢話，但這種緊湊感對於那些追求效率的專業人士來說，無疑是一種福音。我在閱讀過程中發現，書中對於一些關鍵概念的定義和界定異常嚴謹，這在技術文檔中是至關重要的，因為它消除瞭歧義，確保瞭所有讀者在同一語境下進行討論。特彆是關於信息熵在係統不確定性度量中的應用那幾頁，作者深入探討瞭信息損失與融閤增益之間的微妙平衡，這給我帶來瞭極大的啓發。我過去一直關注的是如何最大化信息的獲取，但這本書讓我開始思考，在某些噪聲過大的場景下，如何閤理地“過濾”掉低質量信息，反而能提升整體係統的可靠性。這種辯證的思維方式，使得這本書超越瞭單純的技術介紹，而更接近於一種係統科學的哲學探討。

評分☆☆☆☆☆

說實話，這本書的閱讀體驗並非一帆風順，它更像是一場對智力的馬拉鬆挑戰。我必須承認，在某些關於優化算法收斂性和魯棒性分析的部分，我不得不停下來，反復查閱相關的參考資料，纔能勉強跟上作者的思路。但這恰恰證明瞭這本書的深度——它敢於觸及前沿領域那些尚未被完全“馴服”的數學難題。更讓我感到振奮的是，作者在理論闡述之餘，還穿插瞭大量實際案例的分析，這些案例並非簡單的教科書式示例，而是來源於真實的工業場景，比如高精度導航、智能電網的故障診斷等。通過這些案例，那些抽象的數學模型瞬間變得鮮活起來，讀者可以清晰地看到理論是如何轉化為實際效能的。這本書的行文風格非常“工程師導嚮”，務實到近乎冷峻，但正是這種不加修飾的務實，纔讓它在眾多浮於錶麵的技術著作中脫穎而齣，成為案頭必備的參考手冊。