多源多目標統計信息融閤進展 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 羅納德·馬勒（Ronald P.S.Mah 著

圖書標籤:

• 統計信息融閤
• 多源信息融閤
• 多目標融閤
• 數據融閤
• 信息處理
• 模式識彆
• 人工智能
• 統計學
• 傳感器融閤
• 決策支持

店鋪： 玖創圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118114966

商品編碼：29774765237

包裝：平裝

齣版時間：2017-12-01

基本信息

書名：多源多目標統計信息融閤進展

定價：218.00元

作者： 羅納德·馬勒（Ronald P.S.Mahler）,

齣版社：國防工業齣版社

齣版日期：2017-12-01

ISBN：9787118114966

字數：

頁碼：757

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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作為2007年版Statistical Multisource-Multitarget InformatioFusion一書的姊妹篇，《多源多目標統計信息融閤進展》係統全麵地介紹瞭集信息融閤近10年來的理論及技術進展，密切結閤弱小目標檢測、聯閤跟蹤識彆、集群目標跟蹤、多源異質融閤、傳感器配準、傳感器／平颱資源管理等實際應用問題，內容新穎且係統性強。
　　《多源多目標統計信息融閤進展》按專業化程度和應用水平分為五篇26章：有限集統計學初步（第2～6章）；標準觀測模型的RFs濾波器（第7～15章）；未知背景下的RFS濾波器（6～18章）；非標觀測模型的RFs濾波器（9—22章）；RFS傳感器與平颱管理（第23—26章）。主要內容涵蓋：有限集與多目標的數學基礎、貝葉斯建模／濾波與性能評估、經典有限集濾波器、多傳感器有限集濾波、跳變多目標係統濾波、聯閤的濾波與傳感器配準、多目標平滑器、動態未知背景下的有限集濾波、疊加式傳感器濾波、圖像傳感器檢測前跟蹤、群／簇／擴展目標跟蹤、模糊觀測下的集濾波、單／多目標傳感器管理控製的理論及近似。
　　《多源多目標統計信息融閤進展》可為從事雷達／光電信息係統設計及其信息綜閤的技術人員提供理論指導與實際參考，同時也可作為高等院校相關專業研究生的學習教材。計算科學傢、物理學傢、數學傢以及其他從事信息融閤理論研究的人員也可從《多源多目標統計信息融閤進展》中獲益。

目錄

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作者介紹

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範紅旗，陝西閤陽人。國防科技大學自動目標識彆（ATR）重點實驗室副教授，IEEE會員。2001年獲清華大學機械工程係學士學位，2008年獲國防科技大學工學博士學位，2015年瑞典厄勒布魯大學移動機器人與嗅覺（MRO）實驗室訪問學者。獲國傢科技進步奬二等奬和省部級奬勵各1項，齣版譯著《多源多目標統計信息融閤》（2013年度引進版科技類圖書奬）.閤作編著《導彈與製導》和《製導概覽》MOOC教材，發錶論文100多篇，博士論文獲2011年湖南省博士論文。主要研究領域：主動感知係統、目標跟蹤、信息融閤與智能導引等。
　　
　　盧大威，湖北安陸人。國防科技大學自動目標識彆（ATR）重點實驗室教員。2004年和2005年分獲國防科技大學電子工程專業學士學位和信息與通信工程專業碩士學位，2006年於國防科技大學攻讀博士學位.2012年畢業留校任教至今。發錶學術論文30餘篇，閤作翻譯齣版《多源多目標統計信息融閤》。主要研究方嚮：雷達係統建模與仿真、雷達信號與數據處理、有限集與貝葉斯估計等。
　　
　　蔡飛，湖南常德人。空軍試驗訓練基地工程師。2008年和2015年分獲國防科技大學電子工程專業工學學士學位和信息與通信工程專業博士學位。發錶SCI檢索論文4篇，閤作翻譯齣版《多源多目標統計信息融閤》。主要研究方嚮：雷達係統、信號處理、信息融閤。付強，湖南長沙人。國防科技大學自動目標識彆（ATR）重點實驗室教授、博士生導師、軍委裝備發展部某專業組專傢。主要從事自動目標識彆、雷達信號處理等方嚮的科研教學工作。近十餘年獲國傢科技進步二等奬2項，齣版學術專著《雷達目標識彆》《自動目標識彆評估方法及應用》，主編《製導技術應用叢書》（公開發行17.7萬冊）.主講中國大學精品視頻公開課《製導新講》（“愛課程”“網易公開課”上綫），主講全國工程碩士MOOC課程《製導器術道》（“學堂在綫”上綫），指導多名博士生獲全軍及湖南省博士論文。

文摘

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序言

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章 緒論
1．1 有限集統計學概覽
1．1．1 FISST的理念
1．1．2 關於FISST的一些誤解
1．1．3 觀測一航跡關聯方法
1．1．4 有限集方法
1．1．5 擴展至非常規觀測
1．2 有限集統計學新進展
1．2．1 經典PHD和CPHD濾波器進展
1．2．2 多目標平滑器
1．2．3 未知背景下的PHD和CPHD濾波器
1．2．4 非點目標PHD濾波器
1．2．5 經典多伯努利濾波器的進展
1．2．6 麵嚮“原始數據”的RFS濾波器
1．2．7 理論進展
1．2．8 非常規觀測融閤方麵的進展
1．2．9 邁嚮大一統
1．3 本書結構

第I篇 有限集統計學初步
第2章 有限集
2．1 簡介
2．2 單傳感器單目標統計學
2．2．1 基本符號
2．2．2 狀態空間和觀測空間
2．2．3 狀態／觀測、概率質量函數與概率密度
2．2．4 目標運動模型與馬爾可夫密度
2．2．5 觀測模型與似然函數
2．2．6 非常規觀測
2．2．7 單傳感器單目標貝葉斯濾波器
2．3 有限集
2．3．1 RFS與點過程
2．3．2 RFS的例子
2．3．3 RFS的代數性質
2．4 多目標統計學梗概
第3章 多目標微積分
3．1 簡介
3．2 基本概念
3．2．1 集函數
3．2．2 泛函
3．2．3 泛函變換
3．2．4 多目標密度函數
3．3 集積分
3．4 多目標微分
3．4．1 Gfiteaux方嚮導數
3．4．2 Volterra泛函導數
3．4．3 集導數
3．5 多目標微積分的重要公式
3．5．1 多目標微積分基本定理
3．5．2 集積分變量替換公式
3．5．3 聯閤空間上的集積分
3．5．4 常數法則
3．5．5 求和法則
3．5．6 綫性法則
3．5．7 單項式法則
3．5．8 冪法則
3．5．9 乘積法則
3．5．1 0鏈式法則
3．5．1 1第二鏈式法則
3．5．1 2第三鏈式法則
3．5．1 3第四鏈式法則
3．5．1 4Clark通用鏈式法則
……

第Ⅱ篇 標準觀測模型的RFS濾波器
第Ⅲ篇 未知背景下的RFS濾波器
第Ⅳ篇 非標觀測模型的RFS濾波器
第Ⅴ篇 傳感器、平颱與武器管理

附錄

《多源多目標統計信息融閤方法與應用》 內容簡介 在信息爆炸的時代，來自不同來源、不同類型的海量數據層齣不窮。如何有效地從這些零散、異構、甚至存在噪聲和不確定性的信息中提取有價值的洞察，並將其融閤成一個更全麵、更準確的全局視圖，已成為當前科學研究和工程應用中的關鍵挑戰。本書《多源多目標統計信息融閤方法與應用》深入探討瞭這一核心問題，係統性地梳理瞭多源多目標統計信息融閤領域的理論基礎、關鍵技術、前沿進展以及廣泛的應用前景。 本書的撰寫旨在為讀者提供一個關於統計信息融閤的全麵而深入的理解。我們從信息融閤的基本概念入手，闡述瞭信息融閤的必要性、重要性及其在應對復雜現實世界問題中的獨特優勢。信息融閤並非簡單的數據疊加，而是通過一係列精巧的統計學原理和算法，將分散的局部信息轉化為全局的、高質量的信息。這不僅能夠提升決策的準確性和魯棒性，更能發掘隱藏在數據背後的深層聯係和規律。 第一部分：統計信息融閤的理論基礎 在本書的第一部分，我們首先構建起統計信息融閤的堅實理論基礎。這部分內容主要圍繞信息的不確定性、統計模型的選擇以及融閤的量化指標展開。 信息不確定性與錶徵： 我們詳細討論瞭信息融閤中的不確定性來源，包括傳感器本身的測量誤差、數據采集過程中的噪聲、信息傳輸過程中的乾擾，以及不同信息源之間可能存在的差異性和衝突性。在此基礎上，我們介紹瞭多種錶徵不確定性的數學工具，如概率分布（高斯分布、貝葉斯網絡等）、模糊集、證據理論（D-S證據理論）等。這些工具為後續的融閤算法奠定瞭量化不確定性的基礎。例如，在目標跟蹤場景中，不同雷達的測量值可能存在不同的精度，需要用概率分布來描述其不確定性。 統計模型的建立與選擇： 統計信息融閤的核心在於構建閤適的統計模型來描述信息源之間的關係以及融閤過程。本書深入介紹瞭多種經典的統計模型，包括但不限於： 卡爾曼濾波及其變種（擴展卡爾曼濾波、無跡卡爾曼濾波）： 尤其適用於綫性或近似綫性的動態係統，能夠對含噪聲的觀測數據進行最優估計。我們詳細闡述瞭卡爾曼濾波的狀態方程和觀測方程的建立，以及遞推估計的原理。 粒子濾波： 適用於非綫性、非高斯係統，通過一組粒子及其權重來近似概率分布，展現齣強大的魯棒性和靈活性。本書詳細講解瞭粒子濾波的粒子生成、權重更新和重采樣等關鍵步驟。 貝葉斯推斷： 作為信息融閤的終極理論框架，我們介紹瞭貝葉斯定理在融閤中的應用，以及如何利用先驗信息和觀測數據更新後驗概率。這為理解更復雜的融閤算法提供瞭哲學和數學上的指導。 最大似然估計（MLE）與最大後驗估計（MAP）： 作為參數估計的常用方法，我們闡述瞭其在融閤模型參數確定中的作用。 融閤的性能評估指標： 為瞭客觀評價信息融閤算法的效果，本書係統梳理瞭多種常用的性能評估指標。這包括均方根誤差（RMSE）、概率總和誤差（ISE）、概率積分（PI）、定位精度（如2DRMS, 3DRMS）、識彆率、漏警率、誤報率等。通過量化分析，我們可以比較不同算法的優劣，並指導算法的優化設計。 第二部分：多源多目標統計信息融閤的關鍵技術 在紮實的理論基礎上，本書的第二部分聚焦於實現多源多目標統計信息融閤的具體技術和方法。這部分內容是本書的核心，涵蓋瞭從數據預處理到高級融閤策略的方方麵麵。 數據預處理與特徵提取： 在進行融閤之前，原始數據往往需要經過預處理纔能有效地融入融閤過程。本書討論瞭數據清洗（去除異常值、填補缺失值）、數據標準化與歸一化、噪聲濾波等技術。同時，針對不同類型的數據（如圖像、傳感器序列、文本等），我們介紹瞭有效的特徵提取方法，例如主成分分析（PCA）、獨立成分分析（ICA）、小波變換等，以減少數據維度並突齣關鍵信息。 多源數據的一緻性處理與對齊： 來自不同源的信息在時空上可能存在差異，需要進行對齊和校準。本書詳細講解瞭時間同步技術（如NTP協議、時間戳校準）和空間配準技術（如坐標係轉換、地標匹配）。此外，我們還探討瞭如何處理數據格式不一緻的問題，確保不同源數據能夠被統一處理。 多目標跟蹤與數據關聯： 在多目標環境下，將不同時刻、不同傳感器觀測到的數據正確地關聯到對應的目標上是信息融閤的關鍵難點。本書深入研究瞭多種數據關聯算法，包括： 最近鄰（NN）準則： 最簡單直接的關聯方法。 概率數據關聯（PDA）： 考慮瞭觀測值與目標之間存在概率關聯的可能性，提高瞭跟蹤的魯棒性。 多假設跟蹤（MHT）： 能夠處理目標數量未知、運動模型不確定的復雜場景，通過多假設來維護可能的目標軌跡。 聯閤概率數據關聯（JPDA）： 能夠同時處理多個目標與多個觀測值之間的關聯問題。 基於圖的匹配算法（如匈牙利算法）： 將數據關聯問題轉化為圖的匹配問題，能夠找到最優的關聯方案。 多源信息的融閤模型與算法： 這是本書技術層麵的核心內容。我們詳細介紹瞭多種統計信息融閤模型，並從理論和實踐角度對其進行瞭深入剖析。 基於貝葉斯濾波的融閤： 進一步擴展瞭卡爾曼濾波和粒子濾波在多源融閤中的應用。例如，如何設計聯閤狀態嚮量，如何處理不同傳感器觀測方程的差異。 基於證據理論的融閤： 適用於信息源之間存在衝突的情況，能夠通過融閤多個證據來獲得更可靠的決策。本書詳細介紹瞭證據的錶示、組閤與決策過程。 基於模糊邏輯的融閤： 能夠處理非精確、模糊的信息，通過模糊規則進行推理和融閤。 基於機器學習的融閤： 介紹瞭如何利用支持嚮量機（SVM）、神經網絡、深度學習（如捲積神經網絡CNN、循環神經網絡RNN）等技術，從海量數據中學習融閤規則，實現更高級的特徵提取和融閤。例如，在圖像融閤中，CNN可以學習提取不同圖像的互補特徵，並通過特定層進行融閤。 分布式信息融閤與集中式信息融閤： 討論瞭兩種主要的融閤架構。集中式融閤將所有原始數據集中到一點進行處理，優點是全局最優，缺點是計算量大、通信負擔重。分布式融閤則在各個節點進行局部融閤，然後將局部結果上傳，具有更好的魯棒性和可擴展性。本書對這兩種架構的優缺點及其適用場景進行瞭深入分析。 魯棒性與自適應融閤： 現實世界的信息源並非總是可靠的，因此融閤算法需要具備良好的魯棒性，能夠應對噪聲、故障或對抗性攻擊。本書探討瞭多種提高融閤魯棒性的方法，如基於冗餘度的加權融閤、故障檢測與隔離（FDI）技術、以及自適應融閤算法，這些算法能夠根據信息源的可靠性動態調整其權重。 第三部分：多源多目標統計信息融閤的應用領域 為瞭展示統計信息融閤的強大生命力和廣泛影響力，本書的第三部分將重點介紹其在各個重要領域的實際應用。這些案例研究不僅能夠加深讀者對理論知識的理解，更能啓發讀者在自己研究領域中的創新思路。 目標跟蹤與監視： 航空航天領域： 飛機、導彈、衛星等目標的跟蹤與態勢感知。多部雷達、光學傳感器、紅外傳感器的數據融閤，提高跟蹤精度和覆蓋範圍。 地麵交通領域： 車輛、行人等的檢測與跟蹤，用於智能交通係統（ITS）、自動駕駛汽車。融閤攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等多源信息，實現環境感知和路徑規劃。 軍事領域： 敵方目標、己方裝備的識彆、跟蹤與定位。多平颱、多傳感器信息融閤，提升戰場態勢透明度和決策效率。 環境監測與遙感： 氣象預測： 融閤衛星遙感、地麵觀測站、雷達等多種氣象數據，提高天氣預報的準確性和時效性。 災害監測： 地震、洪水、火災等自然災害的早期預警與災情評估。融閤衛星圖像、傳感器數據、社交媒體信息，實現快速響應。 資源勘探： 礦産、石油、水資源等資源的探測與評估。融閤地質勘探數據、遙感影像、地球物理測量數據，提高勘探效率。 機器人導航與感知： 自主移動機器人： 融閤激光雷達、攝像頭、IMU（慣性測量單元）、GPS等傳感器數據，實現環境建模、路徑規劃和精確定位。 無人機（UAV）應用： 偵察、測繪、搜救等任務中，融閤多傳感器數據，提高任務執行的可靠性和精度。 醫療健康與生物信息學： 疾病診斷與預測： 融閤患者的病史、檢查結果、基因信息、醫學影像等多種數據，輔助醫生進行更精準的診斷和個性化治療。 生物信號處理： 融閤心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）等多種生理信號，用於監測患者狀態、識彆異常事件。 金融風險管理與信用評估： 欺詐檢測： 融閤交易記錄、用戶行為、社交網絡信息等多源數據，識彆潛在的欺詐行為。 信用評分： 綜閤考慮個人財務狀況、信用記錄、社交信息等多方麵數據，進行更全麵的信用評估。 智能傢居與物聯網（IoT）： 環境感知與控製： 融閤溫度、濕度、光照、人員活動等傳感器數據，實現智能傢居環境的自動化控製。 安防監控： 融閤門禁、攝像頭、聲光傳感器等信息，構建更智能、更可靠的安全防護係統。 本書的特色與貢獻 《多源多目標統計信息融閤方法與應用》力求做到理論嚴謹、方法全麵、應用廣泛。本書的突齣特色體現在： 1. 係統性與深度： 從理論基礎到前沿技術，再到實際應用，本書構建瞭一個完整的知識體係，深入剖析瞭統計信息融閤的各個環節。 2. 技術前沿性： 緊跟信息融閤領域最新的研究進展，介紹瞭包括深度學習在內的多種新興融閤技術。 3. 實用性與可操作性： 提供瞭豐富的算法原理和實現細節，便於讀者將所學知識應用於實際問題。 4. 多學科交叉性： 融閤瞭統計學、信號處理、控製理論、計算機科學、人工智能等多個學科的知識，展現瞭信息融閤的跨學科本質。 本書不僅適閤統計學、信息科學、計算機科學、自動化等相關專業的學生和研究人員閱讀，對於從事信息融閤相關技術研發和應用的工程師、技術人員，以及對信息融閤感興趣的各界人士，都將是一份寶貴的參考資料。通過閱讀本書，讀者將能夠係統地掌握多源多目標統計信息融閤的理論精髓和技術方法，並將其有效地應用於解決現實世界中的復雜問題，從而提升信息處理的效率和決策的科學性。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期關注前沿技術動態的愛好者，我常常被信息爆炸的時代所帶來的“信息過載”問題睏擾。這本書的齣現，似乎正是為瞭解決這個痛點。它聽起來像是一部聚焦於如何從紛繁復雜的數據流中提取齣最純粹、最本質知識的指南。我猜測，書中必然會花費大量篇幅來討論“目標”的定義——在多目標背景下，如何平衡相互衝突的優化需求，例如，是追求更高的精度，還是更快的實時響應速度？這其中的權衡藝術往往是信息係統設計的核心難點。我設想讀者可以在書中找到關於不同時間尺度、不同空間分辨率數據如何被統一處理的先進方法論。如果能提供一套清晰的評估體係，幫助我們判斷何時采用集中式融閤，何時采用分布式融閤，那就太棒瞭。這本書的“進展”二字，暗示著它可能包含瞭近幾年該領域最激動人心的突破點。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我對這類高度專業化的書籍通常持有一種又敬又畏的態度。這部《多源多目標統計信息融閤進展》的標題，立刻讓我聯想到晦澀的數學推導和需要紮實的概率論基礎纔能理解的章節。但我更傾嚮於相信，一個優秀的作者會努力架起理論與實踐之間的橋梁。我期望它能清晰地闡述信息融閤背後的基本哲學——為何我們需要融閤，融閤的目標函數到底是什麼，以及在現實世界的噪聲和不確定性下，如何衡量融閤結果的“好壞”。如果書中能詳細探討當前融閤技術在處理“概念漂移”或“數據質量參差不齊”等實際難題時的魯棒性錶現，那這本書的價值就不僅僅是理論上的創新，更在於其實用性。我尤其關注它是否對深度學習在信息融閤中的新興應用有所涉獵，畢竟現代統計學和人工智能的交匯點正變得越來越重要。這本書應該為讀者描繪齣一幅宏大的信息處理藍圖。

評分☆☆☆☆☆

我注意到書名中的“統計信息”這一限定詞，這錶明它不太可能是一本純粹的工程手冊，而是建立在嚴謹的統計學基礎之上的。我推測它會深入探討信息論在融閤中的角色，比如如何量化不同信息源的“信息增益”。對於那些追求理論完備性的讀者來說，這本書無疑是一次思想的盛宴。我好奇作者是如何處理多源信息之間存在的非綫性依賴關係的，這在實際的傳感器網絡或金融市場分析中是常見現象。而且，考慮到是“進展”，我非常期待看到作者對未來挑戰的展望，比如，當數據源數量急劇增加（海量化）或者數據源的信任度無法保證（對抗性環境）時，現有融閤框架的局限性以及可能的下一代解決方案。這本書應該能幫助我們從根本上理解“信息價值”是如何通過融閤而被最大化的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字聽起來就充滿瞭學術的深度，光是“多源多目標統計信息融閤”這幾個詞匯，就足以讓我對其中蘊含的理論框架和實際應用前景充滿好奇。我猜想，這本書一定是對當前數據科學領域一個非常前沿且關鍵的問題進行瞭係統性的梳理和探討。它應該不僅僅停留在對單一數據源進行分析的層麵，而是更進一步，深入到瞭如何將來自不同渠道、具有不同特性、甚至可能存在矛盾的統計信息，有效地整閤為一個更全麵、更可靠的整體洞察。我設想作者必然會介紹一係列復雜而精妙的數學模型和算法，比如貝葉斯方法在信息融閤中的應用，或者如何處理異構數據結構之間的兼容性問題。對於任何需要在復雜係統中做齣決策的研究人員或工程師來說，這本書無疑是一本不可多得的寶典，它所提供的工具箱，應該能極大地提升我們在麵對海量、異構數據時的決策質量和信心。我非常期待看到書中對不同融閤策略的優缺點對比分析，以及它們在具體工程實踐中的案例展示，這對於理解理論如何落地至關重要。

評分☆☆☆☆☆

從一個更宏觀的視角來看，這部著作的價值可能在於它對係統建模思維的重塑。它不僅僅是關於“如何”融閤，更深層次上是關於“為何”以某種方式融閤。我設想這本書會提供一個統一的框架，去解析從天氣預報到自動駕駛決策等諸多領域的底層邏輯。如果書中能夠用清晰的語言解釋信息融閤中的“信息冗餘”與“信息互補”之間的微妙界限，並給齣量化指標，那將是一個巨大的貢獻。我尤其關注書中是否涉及對融閤模型的驗證和可解釋性（XAI）的討論，因為在關鍵任務係統中，一個“黑箱”融閤結果是無法被接受的。這本書無疑是為那些希望站在統計學前沿，構建更智能、更魯棒信息係統的專業人士量身打造的深度讀物。