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潘泉 等 著

图书标签:

• 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

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030568724

版次：31

商品编码：12335632

包装：平装

开本：32开

出版时间：2018-03-01

页数：320

正文语种：中文

内容简介

本书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**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。

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 多速率最优观测器设计
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
附录

第4章 状态约束动态系统建模与估计
4.1 引言
4.2 问题描述
4.3 线性等式约束下动态系统的数学建模
4.3.1 状态空间分解
4.3.2 模型构建
4.3.3 模型构建的几何解释
4.3.4 隐含线性等式约束的模型性质
4.4 线性等式约束下的系统状态估计
4.4.1 线性等式约束滤波
4.4.2 伪量测法
4.4.3 估计投影法
4.5 线性等式约束下动态系统模型的扩展形式
4.6 仿真分析
4.6.1 基于道路信息的地面目标跟踪
4.6.2 编队飞行目标的跟踪问题
4.7 本章小结
参考文献

第5章 状态演化多模态的马尔可夫跳变系统估计
5.1 引言
5.2 随机参数马尔可夫跳变系统的LMMSE估计
5.2.1 系统建模
5.2.2 估计框架设计
5.2.3 仿真分析
5.3 有色噪声非线性马尔可夫跳变系统的高斯估计
5.3.1 系统建模
5.3.2 估计框架设计
5.3.3 仿真分析
5.4 多步随机延迟马尔可夫跳变系统的LMMSE估计
5.4.1 系统建模
5.4.2 估计框架设计
5.4.3 仿真分析
5.5 本章小结
参考文献
附录

第6章 非线性动态系统的确定采样型高斯估计
6.1 引言
6.2 贝叶斯估计
6.2.1 最优滤波
6.2.2 最优平滑
6.3 线性动态系统的贝叶斯估计解析实现
6.3.1 Kalman滤波
6.3.2 Kalman平滑
6.4 非线性动态系统的贝叶斯估计近似实现
6.4.1 高斯滤波
6.4.2 高斯平滑
6.4.3 高斯混合估计
6.5 高斯估计的一般性及确定采样实现
6.6 噪声时空相关的确定采样高斯估计
6.6.1 噪声相关
6.6.2 有色量测噪声
6.7 高斯估计的通用性
6.8 仿真分析
6.9 本章小结
参考文献
附录

第7章 基于期望最大化的联合估计与辨识
7.1 引言
7.2 贝叶斯联合跟踪问题
7.3 联合跟踪的期望最大化解决框架
7.3.1 EM算法
7.3.2 EM算法的收敛性
7.3.3 EM算法的初始化
7.3.4 EM算法的扩展
7.3.5 EM算法的其他方面
7.3.6 EM算法的性能特点
7.4 联合跟踪的期望最大化算法研究概况
7.4.1 单传感器目标跟踪
7.4.2 多传感器多目标跟踪
7.4.3 传感器网络分布式目标跟踪
7.4.4 其他联合跟踪方法
7.5 0THR多路径目标跟踪
7.5.1 问题描述
7.5.2 目标一量测关联与量测一模式关联的辨识
7.5.3 仿真分析
7.6 量测偏差下的目标跟踪
7.6.1 问题描述
7.6.2 量测偏差辨识
7.6.3 仿真分析
7.7 本章小结
参考文献

第8章 基于事件驱动的传感器量测管理
8.1 引言
8.2 事件驱动触发机制概述
8.2.1 确定性事件触发
8.2.2 随机事件触发
8.3 基于事件驱动的状态估计
8.3.1 基于确定性事件触发机制的状态估计
8.3.2 基于随机事件触发机制的状态估计
8.4 仿真分析
8.5 性能分析
8.6 本章小结
参考文献

《多源动态系统融合估计》：揭示信息洪流下的智慧决策 在信息爆炸的时代，我们身处一个由海量、异构、动态数据构成的复杂世界。从天空中翱翔的无人机，到深海中探测的潜航器，从监测城市交通的传感器网络，到分析金融市场的算法模型，各类系统无时无刻不在产生着海量的信息。这些信息，如同散落的珍珠，蕴含着对我们所处环境的深刻洞察。然而，单凭单一来源的信息，往往难以勾勒出全貌，甚至可能被误导。只有将来自不同维度、不同传感器、不同模型的数据有机地融合起来，才能提炼出更精确、更可靠、更全面的认知，从而做出更明智的决策。 《多源动态系统融合估计》正是为了应对这一挑战而应运而生。本书并非简单罗列各种数据融合技术，而是深入剖析了多源动态系统融合估计的核心理论、关键技术、实际应用以及未来发展趋势。它旨在为读者构建一个全面而深刻的理解框架，帮助读者掌握从海量异构数据中提取有价值信息，并将其转化为 actionable intelligence 的能力。 一、 复杂世界的感知困境与融合的必然性 我们所处的现实世界，其本质是动态变化的，并且是多维度、多层次的。例如，在自动驾驶领域，一辆汽车需要同时接收来自摄像头、激光雷达、毫米波雷达、GPS、IMU等多种传感器的数据。这些传感器各有优劣：摄像头能提供丰富的视觉信息，但易受光照和天气影响；激光雷达精度高，但成本较高且受雨雾影响；雷达探测距离远，但分辨率较低。如果仅依赖单一传感器，汽车的感知系统将存在严重的局限性。 动态性是另一个不可忽视的挑战。目标的位置、速度、姿态，环境的温度、湿度、压力，都在不断变化。这种动态变化要求我们的估计系统能够实时地跟踪和预测。 多源信息融合的必然性正是在这样的背景下凸显出来。通过融合不同传感器、不同模型的信息，我们可以： 提高估计精度和可靠性：不同传感器的数据可以相互校正，弥补各自的不足，从而获得比单一传感器更精确、更可靠的估计结果。 扩展系统的工作范围：通过整合不同特性的传感器，可以覆盖更广阔的探测区域，实现对更广泛目标的监测。 增强系统的鲁棒性：当某个传感器发生故障或受到干扰时，其他传感器的数据仍能保证系统的基本运行，提高系统的容错能力。 降低系统成本：通过合理搭配性能和成本各异的传感器，可以以更低的成本实现更高的性能。 获得更全面的信息：不同传感器提供的信息维度不同，融合后可以构建更丰富的目标或环境模型。 二、 融合的核心：从理论基石到技术实践 本书将带领读者深入探讨多源动态系统融合估计的理论基石。我们将从信息论、概率论、统计学等基础学科出发，阐述信息融合的数学模型和统计特性。 概率与统计模型：本书将详细介绍贝叶斯滤波、卡尔曼滤波及其各种变种（如扩展卡尔曼滤波 EKF、无迹卡尔曼滤波 UKF）等经典方法。这些方法是实现动态系统状态估计的核心，能够有效地处理带有噪声的测量数据，并预测系统的未来状态。读者将了解这些算法的原理、适用条件以及如何根据具体问题进行优化。 数据关联与目标跟踪：在多源融合的场景中，如何准确地将来自不同传感器的数据与同一个目标关联起来是至关重要的。本书将深入探讨各种数据关联算法，例如最近邻法、概率数据关联法、联合概率数据关联法 (JPDA) 以及多假设跟踪法 (MHT) 等。这些算法是实现精确目标跟踪的基础，能够有效避免虚警和漏警，提高跟踪的连续性和准确性。 不确定性表达与管理：信息融合过程中，不确定性无处不在。本书将介绍如何有效地表达和管理这些不确定性，例如使用概率密度函数、置信区间、模糊集等。理解并恰当处理不确定性，是做出可靠决策的关键。 人工智能与机器学习的融合：随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，它们在信息融合领域也展现出巨大的潜力。本书将探讨如何利用深度学习、神经网络、支持向量机等技术，来解决数据预处理、特征提取、模型学习、非线性系统融合等难题。例如，利用深度学习从图像中提取目标特征，然后将其与其他传感器的数据融合，可以显著提升目标识别和跟踪的精度。 三、 融合的应用场景：从军事国防到民用领域的广泛实践 多源动态系统融合估计技术在当今的各个领域都扮演着越来越重要的角色。本书将精选一系列具有代表性的应用案例，带领读者了解这项技术如何赋能各行各业： 军事国防：在军事领域，信息融合是实现战场态势感知、精确制导、目标定位、情报分析的关键。本书将探讨雷达、红外、声纳、电子侦察等多种传感器数据的融合，以及在复杂电磁环境下如何进行有效的融合。例如，在反导防御系统中，需要融合来自预警雷达、跟踪雷达、卫星侦察等多源信息，以实现对弹道导弹的快速、精确拦截。 自动驾驶与智能交通：自动驾驶汽车的安全性与可靠性，离不开对车辆自身状态和周围环境的精确感知。本书将深入分析摄像头、激光雷达、毫米波雷达、IMU、GPS等传感器数据的融合，以实现对车辆位置、速度、障碍物、交通信号灯等的准确估计。在智能交通系统中，通过融合车辆、路侧单元、交通监控设备等多源信息，可以实现交通流的优化控制、拥堵预测、事故预警等。 机器人与自主系统：对于机器人而言，精确的定位、导航和环境感知是其自主执行任务的前提。本书将探讨如何融合视觉、激光雷达、声纳、触觉等多种传感器数据，使机器人能够更好地理解和适应复杂的未知环境。 遥感与地球观测：卫星遥感、航空摄影、地面传感器网络等构成了庞大的地球观测系统。本书将介绍如何融合不同时空分辨率、不同光谱信息的遥感数据，实现对地表变化、环境污染、自然灾害等的监测和评估。 工业自动化与过程控制：在复杂的工业生产过程中，需要实时监测和控制大量的参数。本书将展示如何融合来自温度、压力、流量、液位、图像等多种传感器的信息，实现对生产过程的精确控制，提高生产效率和产品质量。 医疗健康：在医疗领域，通过融合来自医学影像（CT、MRI、X光）、生理监测设备（心电图、血氧仪）、基因测序等多源信息，可以为医生提供更全面的诊断依据，实现更精准的治疗方案。 金融风险管理：在金融领域，融合来自市场数据、新闻资讯、社交媒体情绪、公司财报等多源信息，可以帮助金融机构更有效地评估和管理金融风险。 四、 未来展望：融合技术的无限可能 尽管多源动态系统融合估计技术已经取得了显著的成就，但未来的发展空间依然广阔。本书的最后部分将聚焦于该领域的未来发展趋势，包括： 高维、海量、异构数据的融合挑战：随着数据量的爆炸式增长和数据类型的多样化，如何高效、实时地处理和融合海量高维异构数据，将是未来研究的重点。 自适应与智能融合：未来的融合系统将更加智能化，能够根据环境变化和任务需求，自适应地调整融合策略，甚至自主学习最优的融合模型。 可信度与安全性：在关键应用场景中，融合信息的“可信度”和系统的“安全性”变得尤为重要。如何量化和保障融合信息的可靠性，以及防止恶意攻击，是未来需要深入研究的课题。 分布式与协同融合：随着物联网和边缘计算的发展，分布式融合和协同融合将成为重要的发展方向，使得信息处理能力更加贴近数据源，提高系统的响应速度和效率。 与其他前沿技术的深度融合：例如，将多源信息融合与区块链技术相结合，可以实现数据的安全共享和溯源；与数字孪生技术相结合，可以构建更加逼真的虚拟世界，用于模拟和优化。 《多源动态系统融合估计》是一本集理论深度、技术广度和应用价值于一体的著作。它不仅能够帮助读者建立起对多源动态系统融合估计的全面认识，更能够激发读者在这一领域的探索和创新。无论您是研究人员、工程师，还是对信息技术充满兴趣的读者，本书都将为您打开一扇通往智慧决策和信息赋能新世界的大门。通过掌握和运用本书中的知识，您将能够更有效地驾驭信息洪流，在复杂多变的现代社会中，做出更明智、更有效的决策。

评分☆☆☆☆☆

这本《多源动态系统融合估计》的书名本身就带着一种神秘的吸引力，让人忍不住想一窥究竟。作为一个对信息融合和系统辨识领域颇有兴趣的读者，我一直在寻找能够深入浅出、既有理论深度又不失工程实践指导的书籍。从书名来看，它似乎囊括了多源信息融合的经典理论，比如卡尔曼滤波及其各种变种，还有可能涉及贝叶斯估计、证据理论等，这些都是处理不确定性和异构数据源的关键工具。而“动态系统”的加入，则暗示了书中会探讨如何处理随时间变化的系统状态，这在自动驾驶、机器人导航、目标跟踪等领域尤为重要。我特别期待书中能够详细阐述如何有效地融合来自不同传感器（如雷达、激光雷达、相机、IMU等）的信息，以获得比单一传感器更精确、更鲁棒的系统状态估计。书中对“估计”的强调，也预示着它将聚焦于如何利用观测数据来推断隐藏的系统状态，这背后必然涉及到复杂的数学模型和算法。此外，我还在思考，书中会不会讨论到不同数据源的同步、标定、以及如何处理数据的不一致性或噪声问题。对于一个实际应用场景的研究者来说，这些都是至关重要的考虑因素。这本书的名字，就好像打开了一扇通往更智能、更可靠的系统控制大门，充满了探索的可能性。

评分☆☆☆☆☆

拿到《多源动态系统融合估计》这本书，我首先是被其严谨的书名所吸引。作为一名在复杂工业自动化领域摸爬滚打多年的工程师，我深知在实际生产环境中，要获取对整个工艺流程或设备状态的全面、准确把握，单靠一种传感器或一种测量方式是远远不够的。往往需要整合来自温度、压力、流量、振动、视觉等多种信息源的数据，然后通过某种“聪明的”方式将其融合成一个有意义的整体。书中“多源”一词，恰恰点出了这个核心需求。而“动态系统”则意味着我们不能将系统视为静态的，其状态是随着时间不断演变的，这就要求我们的估计方法能够实时跟踪这些变化，而不是滞后或者给出错误的结论。特别是“融合估计”这几个字，让我联想到一系列高级的数学和统计方法，比如如何处理不同传感器测量噪声的特性差异，如何权衡不同信源的可靠性，以及如何在动态环境下保持估计的稳定性和精度。我猜测书中会涉及一些诸如粒子滤波、无迹卡尔曼滤波等先进的非线性滤波技术，它们在处理高度非线性的动态系统时表现出色。这本书或许能为我提供一套系统性的解决方案，帮助我理解如何在复杂的工业场景中，将分散的、有时甚至是相互矛盾的测量数据，提炼出可靠的系统运行状态信息，从而为优化控制策略、预警故障提供坚实的数据基础。

评分☆☆☆☆☆

《多源动态系统融合估计》这个书名，给我一种置身于前沿科学研究的宏大叙事感。作为一个对人工智能在实际应用中的落地感到好奇的读者，我一直在关注那些能够将复杂理论转化为实际价值的学科方向。这本书名中的“多源”，很容易让人联想到当前人工智能领域蓬勃发展的多模态学习，即如何整合文本、图像、语音等不同类型的数据来理解世界。虽然本书侧重于“动态系统”，但其背后的思想——即从多个独立的信息通道中提取和整合有价值的信息——与多模态学习有着异曲同工之妙。我好奇书中是否会探讨如何为不同来源的数据建立统一的表示空间，或者如何设计能够处理时空相关性的算法。而“动态系统”的加入，则进一步提升了研究的难度和应用价值。想想自动驾驶车辆是如何在复杂的交通环境中同时感知周围车辆、行人、道路状况，并不断调整自身行为的，这背后必然有一个强大的“动态系统融合估计”的支撑。书中关于“估计”的表述，则暗示着对不确定性的处理和对未来状态的预测。我非常期待书中能有关于如何处理传感器失效、数据丢失或干扰等实际工程问题的讨论，以及如何在资源受限的情况下实现高效的融合估计。这本书的名字，本身就蕴含着对“理解复杂世界”这一根本命题的探索。

评分☆☆☆☆☆

乍一看《多源动态系统融合估计》的书名，我脑海中立刻浮现出一幅关于“信息整合的艺术”的画面。作为一名热爱钻研技术细节的软件工程师，我一直对如何让计算机“更聪明”地理解和处理信息充满热情。这本书名中的“多源”一词，立即勾起了我对如何从海量、异构的数据流中抽取有价值信息的好奇心。这不仅仅是简单地将数据堆叠起来，更是一种智能化的融合过程，需要考虑不同数据源的特性、精度、时效性以及它们之间的潜在关联。而“动态系统”则意味着这本书的关注点并非静态的数据分析，而是如何跟踪和理解那些时刻变化的物理或逻辑实体。想想实时交通流量预测、股票市场波动分析、或是复杂的生物信号监测，这些都是典型的动态系统。我尤其想知道书中是否会介绍一些能够有效处理时序依赖性、非线性和高维度的融合算法。特别是“融合估计”这个概念，让我联想到各种先进的滤波技术、状态空间模型，以及可能涉及的机器学习方法，它们如何能够从嘈杂、不完整的数据中，推断出系统最可能的状态。我希望这本书能给我带来一些新颖的视角和实用的工具，让我能够更好地设计和实现能够应对复杂动态场景的信息处理系统。

评分☆☆☆☆☆

《多源动态系统融合估计》这个书名，自带一种严谨而实用的气息，让我立刻联想到在那些需要高度可靠性保障的领域，例如航空航天、国防安全、或者精密仪器制造中的关键技术。在这些领域，任何一个微小的误差都可能导致灾难性的后果，因此，对系统状态的精确估计至关重要。书中“多源”的提法，暗示了它将探讨如何利用多种信息源，例如雷达、声纳、红外传感器，或者不同类型的导航设备，来互相印证、补充，最终形成一个比任何单一信息源都更加可靠的系统描述。而“动态系统”则强调了这些系统并非一成不变，其状态会随时间推移而发生变化，这就要求估计方法必须具备实时性和适应性，能够不断更新对系统状态的认知。我尤其感兴趣的是书中对“融合估计”这一核心概念的阐述。这背后必然涉及到对不确定性的量化、对不同数据源权重分配的优化，以及如何构建有效的数学模型来描述系统及其观测。我期待书中能够深入讲解一些经典的融合算法，比如基于贝叶斯框架的滤波方法，并有可能涉及到一些更现代的机器学习或深度学习在融合估计中的应用。这本书的标题，预示着它将提供一套能够应对复杂、动态、不确定环境下的精密“侦测”和“判断”的理论与方法论。