雷达系统分析与建模/智能感知前沿技术系列/国防电子信息技术丛书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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南京电子技术研究... 编

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• 信息融合

店铺： 博睿图书

出版社： 电子工业

ISBN：9787121307775

商品编码：11842140818

出版时间：2017-01-01

>基本信息

• 商品名称：雷达系统分析与建模/智能感知前沿技术系列/国防电子信息技术丛书
• 作者：(美)戴维·K.巴顿|译者:南京电子技术研究所
• 定价：79
• 出版社：电子工业
• ISBN号：9787121307775

>其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2017-01-01
• 印刷时间：2017-01-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：
• 页数：392

《智能感知与信息融合：面向未来应用的理论与实践》 内容梗概 本书系统深入地探讨了智能感知与信息融合领域的核心理论、关键技术及其在当前及未来各种应用场景下的实践意义。作者将这一前沿科技领域分解为相互关联的多个层面，从基础的感知机理出发，逐步深入到复杂的融合算法和系统设计，最终落脚于实际应用中的挑战与机遇。全书旨在构建一个清晰、连贯的知识体系，帮助读者理解智能感知如何从原始信号中提取有意义的信息，以及信息融合如何将多源、多模态的数据转化为更全面、更精确、更鲁棒的认知。 第一部分：智能感知的基础理论与核心技术 本部分为全书奠定了坚实的基础，详细介绍了智能感知系统中不同传感模态的工作原理、信号特性以及数据预处理方法。 信号与系统基础: 回顾了信号处理的基本概念，包括时域、频域分析，傅里叶变换、小波变换等，以及线性系统、非线性系统、随机过程等理论，为后续的信号提取和特征分析提供必要的数学工具。 多样化的感知模态: 光学成像与计算机视觉: 深入剖析了可见光、红外、紫外等不同波段的光学传感原理，以及图像采集、降噪、增强、特征提取（如SIFT、HOG）、目标检测与识别（如CNN、Transformer在视觉中的应用）、场景理解等核心技术。将重点放在如何从复杂的视觉信息中提取语义和几何信息。 声学感知: 介绍了声波的传播特性，麦克风阵列的信号处理技术（如波束形成、声源定位），语音信号处理（如特征提取MFCC、PLP、自动语音识别ASR）、环境声音事件检测与分类等。强调如何利用声音信息感知环境和事件。 雷达感知: 尽管不直接讲解雷达系统分析与建模，但会深入阐述雷达传感器的工作原理，包括电磁波的发射、接收、目标回波的形成与分析。重点介绍雷达信号的时域和频域特性，如多普勒效应、距离-多普勒（RD）谱、距离-距离-多普勒（3D）谱，以及不同雷达体制（如脉冲多普勒、连续波、FM-CW、合成孔径雷达SAR）的基本工作模式及其对信息提取的影响。会涉及目标散射特性、杂波抑制、恒虚警率（CFAR）检测等与雷达信息提取紧密相关的技术。 惯性与导航感知: 详细介绍了惯性测量单元（IMU）的工作原理，包括加速度计和陀螺仪的测量方式，以及它们产生的原始数据如何通过姿态解算、航位推算来估计载体的位姿。讨论了GPS/GNSS信号的接收、定位原理、误差分析以及与其他传感器的融合以提高定位精度和鲁棒性。 其他感知模态: 简要介绍激光雷达（LiDAR）点云数据处理、射频（RF）信号感知、化学/生物传感器等，展示了智能感知技术的广泛应用前景。 特征工程与表示学习: 探讨了如何从原始感知数据中提取具有区分度和鲁棒性的特征。这包括手工设计特征的方法，以及近年来备受关注的表示学习技术，尤其是深度学习模型（如自编码器、生成对抗网络GANs）在自动特征提取方面的强大能力。 第二部分：信息融合的理论框架与关键算法 本部分聚焦于如何将来自不同传感器、不同模态的信息进行有效融合，以获得比单一传感器更全面、更准确的认知。 信息融合的层级与范畴: 数据层融合: 将来自不同传感器的原始数据或预处理后的数据直接进行整合，例如图像拼接、多视角点云配准。 特征层融合: 在提取各传感器特征后，将这些特征进行融合，是目前最常用的融合方式。 决策层融合: 分别对各传感器的数据进行目标识别或状态估计，然后将各自的决策结果进行融合，例如投票法、贝叶斯推理。 经典信息融合算法: 概率与统计方法: 详细介绍贝叶斯理论在信息融合中的应用，如卡尔曼滤波（KF）、扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）及其在状态估计与目标跟踪中的作用。对非高斯噪声和非线性系统，会重点介绍粒子滤波（PF）的原理与实现。 证据理论: 深入阐述Dempster-Shafer证据理论，包括证据的表示、组合规则以及不确定性的处理，特别是在信息不完整或存在冲突时如何进行融合。 模糊逻辑与神经网络: 讨论如何利用模糊逻辑处理模糊和不确定的信息，以及神经网络（特别是深度神经网络）在学习复杂融合函数方面的潜力，包括多任务学习、注意力机制在融合中的应用。 先进信息融合技术: 多传感器目标跟踪: 结合前述的滤波技术，深入探讨多目标跟踪（MOT）问题，包括目标起始、终止、数据关联（如JPDA、MHT）以及目标轨迹管理。 基于深度学习的信息融合: 重点介绍如何设计端到端的深度学习模型来实现特征层甚至数据层的融合，包括多模态深度网络、注意力机制驱动的融合、图神经网络在融合中的应用。 主动感知与智能决策: 探讨如何利用信息融合的结果来指导传感器的选择和部署，实现更高效、更经济的感知，例如利用已融合信息判断未知区域的探索策略。 第三部分：智能感知与信息融合的应用实践与挑战 本部分将理论与实践相结合，探讨了智能感知与信息融合在多个关键领域的应用，并分析了当前面临的挑战和未来的发展趋势。 典型应用场景: 自动驾驶: 详细分析了自动驾驶系统中多传感器（摄像头、LiDAR、雷达、IMU、GPS）的融合在环境感知、障碍物检测、路径规划、决策控制等方面的关键作用。 智能交通: 讨论了城市交通管理、车路协同、行人检测、交通流预测等应用中信息融合的价值。 机器人导航与定位: 介绍SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术中，如何融合激光雷达、摄像头、IMU等信息实现高精度地图构建和自身定位。 安防监控与智能安防: 探讨了视频监控、入侵检测、行为分析、人脸识别等场景下，多源信息融合提升预警和响应能力。 工业自动化与智能制造: 阐述了工业机器人、产品质量检测、设备状态监测、生产过程优化中感知与融合技术的应用。 遥感与地理信息: 介绍了卫星图像、无人机影像、地面传感器数据融合在环境监测、资源勘探、灾害预警等领域的应用。 面临的挑战与关键问题: 数据异构性与不一致性: 如何处理不同传感器采集的数据在分辨率、精度、时间同步、坐标系上的差异。 鲁棒性与可靠性: 在复杂、动态、甚至恶劣环境下，如何保证感知与融合系统的稳定运行，克服噪声、遮挡、欺骗等干扰。 实时性与计算效率: 如何在资源受限的平台上实现高效的信息融合，满足实时应用的需求。 安全性与隐私保护: 在共享和融合大量敏感数据时，如何确保信息的安全和用户的隐私。 可解释性与可信度: 如何理解复杂融合算法的决策过程，并评估其输出的可信度。 数据稀疏性与长尾效应: 如何在数据量不足或某些类别样本稀少的情况下，进行有效的感知与融合。 未来发展趋势: 多模态深度融合: 进一步探索端到端的深度学习模型，实现更深层次、更智能的多模态信息融合。 边缘计算与分布式感知: 将信息处理能力下沉到传感器端或边缘节点，实现低延迟、高效率的分布式感知与融合。 具身智能与自主决策: 将感知与融合技术与强化学习、规划决策等技术相结合，实现更高级别的自主智能体。 可解释AI与可信AI: 致力于开发更透明、更可信的感知与融合系统，增强用户信心。 感知识别与知识图谱的结合: 将感知到的信息结构化、语义化，并与知识图谱相结合，实现更深层次的理解和推理。 本书通过理论讲解、算法分析、案例剖析，全面展示了智能感知与信息融合技术的广度和深度，以及其在推动社会智能化进程中的核心地位。本书适合于从事相关领域研究的科研人员、工程师，以及对智能感知和信息融合技术感兴趣的在校学生和行业从业者。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我对雷达技术本身知之甚少，但对“智能感知”这个概念却有着浓厚的兴趣。恰好在一次偶然的机会下，我看到了《雷达系统分析与建模》这本书，它隶属于“智能感知前沿技术系列”，这让我觉得或许能从中找到一些理解智能感知技术通用的分析方法和建模思路。虽然我不懂雷达的具体细节，但书名中的“分析与建模”部分，让我联想到这类书籍往往会提供一种严谨的、系统化的思维框架，用于理解和描述复杂的系统。这种框架很可能适用于其他类型的智能感知技术，比如图像识别、语音处理等等。我期待这本书能通过雷达这个具体的载体，来阐述更普遍的、应用于各种智能感知系统的分析原理和建模技术，从而帮助我建立起一种更宏观、更具普适性的技术认知。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚刚接触雷达技术领域的学生，正在积极寻找能够帮助我建立扎实理论基础的入门级和进阶级教材。《雷达系统分析与建模》这本书，光从名字上看，就给人一种专业、权威的感觉。特别是它所在的“智能感知前沿技术系列”，让我觉得它能够引领我了解当前雷达领域最尖端的研究方向和技术动态。虽然我还没来得及细读内容，但仅仅从其分类和名称，我就可以预见到这本书会涉及大量关于雷达信号的产生、传播、接收以及信息提取的原理性阐述，并且可能会有详细的数学模型推导和仿真分析。对于我这样需要系统性学习的初学者来说，一本能够深入浅出讲解复杂理论，并且能够指导实际操作的书籍，将是无比宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

收到，我将以读者的口吻，为您的图书《雷达系统分析与建模/智能感知前沿技术系列/国防电子信息技术丛书》撰写五段风格迥异、内容详实且不包含具体书籍内容的图书评价。 我最近偶然翻阅到一本名为《雷达系统分析与建模》的书，虽未深读，但光是浏览目录和简介，便能感受到其学术深度与前沿性。书名中的“智能感知”和“国防电子信息技术”几个关键词，已经预示了这本书并非泛泛而谈的科普读物，而是直击当前科技发展核心的专业著作。我特别留意到它被归类在“智能感知前沿技术系列”中，这本身就说明了它所涵盖的内容在当前技术浪潮中具有重要的引领作用。考虑到国防电子信息技术领域的特殊性，这类书籍通常会深入探讨关键技术的原理、实现方法以及应用前景，并且往往会涉及大量复杂的数学模型和算法分析。对于我这样对雷达系统理论构建和实际应用分析感兴趣的读者来说，这本书无疑提供了一个绝佳的学习平台，让我能够窥见该领域最前沿的研究动态和技术发展趋势，为未来在相关领域的研究和实践打下坚实基础。

评分☆☆☆☆☆

对于长期从事通信电子工作的我来说，雷达系统一直是信息传输和信号处理领域一个非常重要的分支。这本书的出现，仿佛是一股清流，尤其当我看到它属于“国防电子信息技术丛书”时，便知晓它定然蕴含着不少经过实践检验的真知灼见。《雷达系统分析与建模》这个名字，听起来就非常有技术含量，它暗示了这本书不会仅仅停留在概念介绍，而是会深入到如何构建数学模型、如何进行系统性能分析的层面。在我看来，优秀的教材往往能够将复杂的理论概念转化为清晰的数学语言和工程实践，这本书能否做到这一点，是我非常关注的。我希望它能提供一些关于雷达系统设计、优化以及性能评估的实用方法论，这些方法论可能对我在其他电子信息系统设计中也能有所启发。

评分☆☆☆☆☆

近期我关注到电子信息技术领域的发展，尤其是“智能感知”这一新兴热点。《雷达系统分析与建模》这本书，恰好处于这个交叉领域的前沿。虽然我对雷达系统的具体技术细节了解不多，但我深知任何复杂的智能感知系统，其核心都离不开精确的数学建模和深入的系统分析。这本书作为“国防电子信息技术丛书”的一部分，很可能包含了许多在实际国防应用中经过验证的先进理论和方法。我对于这本书能否提供关于如何从理论层面构建复杂的感知模型，以及如何利用数学工具来优化系统性能的见解，抱有极大的期待。对于我而言，理解这种“分析与建模”的思维方式，对于我在更广阔的智能感知技术领域进行探索，具有重要的参考价值。