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 等 著

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

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030568724

版次：31

商品編碼：12335632

包裝：平裝

開本：32開

齣版時間：2018-03-01

頁數：320

正文語種：中文

內容簡介

本書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**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。

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 多速率最優觀測器設計
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
附錄

第4章 狀態約束動態係統建模與估計
4.1 引言
4.2 問題描述
4.3 綫性等式約束下動態係統的數學建模
4.3.1 狀態空間分解
4.3.2 模型構建
4.3.3 模型構建的幾何解釋
4.3.4 隱含綫性等式約束的模型性質
4.4 綫性等式約束下的係統狀態估計
4.4.1 綫性等式約束濾波
4.4.2 僞量測法
4.4.3 估計投影法
4.5 綫性等式約束下動態係統模型的擴展形式
4.6 仿真分析
4.6.1 基於道路信息的地麵目標跟蹤
4.6.2 編隊飛行目標的跟蹤問題
4.7 本章小結
參考文獻

第5章 狀態演化多模態的馬爾可夫跳變係統估計
5.1 引言
5.2 隨機參數馬爾可夫跳變係統的LMMSE估計
5.2.1 係統建模
5.2.2 估計框架設計
5.2.3 仿真分析
5.3 有色噪聲非綫性馬爾可夫跳變係統的高斯估計
5.3.1 係統建模
5.3.2 估計框架設計
5.3.3 仿真分析
5.4 多步隨機延遲馬爾可夫跳變係統的LMMSE估計
5.4.1 係統建模
5.4.2 估計框架設計
5.4.3 仿真分析
5.5 本章小結
參考文獻
附錄

第6章 非綫性動態係統的確定采樣型高斯估計
6.1 引言
6.2 貝葉斯估計
6.2.1 最優濾波
6.2.2 最優平滑
6.3 綫性動態係統的貝葉斯估計解析實現
6.3.1 Kalman濾波
6.3.2 Kalman平滑
6.4 非綫性動態係統的貝葉斯估計近似實現
6.4.1 高斯濾波
6.4.2 高斯平滑
6.4.3 高斯混閤估計
6.5 高斯估計的一般性及確定采樣實現
6.6 噪聲時空相關的確定采樣高斯估計
6.6.1 噪聲相關
6.6.2 有色量測噪聲
6.7 高斯估計的通用性
6.8 仿真分析
6.9 本章小結
參考文獻
附錄

第7章 基於期望最大化的聯閤估計與辨識
7.1 引言
7.2 貝葉斯聯閤跟蹤問題
7.3 聯閤跟蹤的期望最大化解決框架
7.3.1 EM算法
7.3.2 EM算法的收斂性
7.3.3 EM算法的初始化
7.3.4 EM算法的擴展
7.3.5 EM算法的其他方麵
7.3.6 EM算法的性能特點
7.4 聯閤跟蹤的期望最大化算法研究概況
7.4.1 單傳感器目標跟蹤
7.4.2 多傳感器多目標跟蹤
7.4.3 傳感器網絡分布式目標跟蹤
7.4.4 其他聯閤跟蹤方法
7.5 0THR多路徑目標跟蹤
7.5.1 問題描述
7.5.2 目標一量測關聯與量測一模式關聯的辨識
7.5.3 仿真分析
7.6 量測偏差下的目標跟蹤
7.6.1 問題描述
7.6.2 量測偏差辨識
7.6.3 仿真分析
7.7 本章小結
參考文獻

第8章 基於事件驅動的傳感器量測管理
8.1 引言
8.2 事件驅動觸發機製概述
8.2.1 確定性事件觸發
8.2.2 隨機事件觸發
8.3 基於事件驅動的狀態估計
8.3.1 基於確定性事件觸發機製的狀態估計
8.3.2 基於隨機事件觸發機製的狀態估計
8.4 仿真分析
8.5 性能分析
8.6 本章小結
參考文獻

《多源動態係統融閤估計》：揭示信息洪流下的智慧決策 在信息爆炸的時代，我們身處一個由海量、異構、動態數據構成的復雜世界。從天空中翱翔的無人機，到深海中探測的潛航器，從監測城市交通的傳感器網絡，到分析金融市場的算法模型，各類係統無時無刻不在産生著海量的信息。這些信息，如同散落的珍珠，蘊含著對我們所處環境的深刻洞察。然而，單憑單一來源的信息，往往難以勾勒齣全貌，甚至可能被誤導。隻有將來自不同維度、不同傳感器、不同模型的數據有機地融閤起來，纔能提煉齣更精確、更可靠、更全麵的認知，從而做齣更明智的決策。 《多源動態係統融閤估計》正是為瞭應對這一挑戰而應運而生。本書並非簡單羅列各種數據融閤技術，而是深入剖析瞭多源動態係統融閤估計的核心理論、關鍵技術、實際應用以及未來發展趨勢。它旨在為讀者構建一個全麵而深刻的理解框架，幫助讀者掌握從海量異構數據中提取有價值信息，並將其轉化為 actionable intelligence 的能力。 一、 復雜世界的感知睏境與融閤的必然性 我們所處的現實世界，其本質是動態變化的，並且是多維度、多層次的。例如，在自動駕駛領域，一輛汽車需要同時接收來自攝像頭、激光雷達、毫米波雷達、GPS、IMU等多種傳感器的數據。這些傳感器各有優劣：攝像頭能提供豐富的視覺信息，但易受光照和天氣影響；激光雷達精度高，但成本較高且受雨霧影響；雷達探測距離遠，但分辨率較低。如果僅依賴單一傳感器，汽車的感知係統將存在嚴重的局限性。 動態性是另一個不可忽視的挑戰。目標的位置、速度、姿態，環境的溫度、濕度、壓力，都在不斷變化。這種動態變化要求我們的估計係統能夠實時地跟蹤和預測。 多源信息融閤的必然性正是在這樣的背景下凸顯齣來。通過融閤不同傳感器、不同模型的信息，我們可以： 提高估計精度和可靠性：不同傳感器的數據可以相互校正，彌補各自的不足，從而獲得比單一傳感器更精確、更可靠的估計結果。 擴展係統的工作範圍：通過整閤不同特性的傳感器，可以覆蓋更廣闊的探測區域，實現對更廣泛目標的監測。 增強係統的魯棒性：當某個傳感器發生故障或受到乾擾時，其他傳感器的數據仍能保證係統的基本運行，提高係統的容錯能力。 降低係統成本：通過閤理搭配性能和成本各異的傳感器，可以以更低的成本實現更高的性能。 獲得更全麵的信息：不同傳感器提供的信息維度不同，融閤後可以構建更豐富的目標或環境模型。 二、 融閤的核心：從理論基石到技術實踐 本書將帶領讀者深入探討多源動態係統融閤估計的理論基石。我們將從信息論、概率論、統計學等基礎學科齣發，闡述信息融閤的數學模型和統計特性。 概率與統計模型：本書將詳細介紹貝葉斯濾波、卡爾曼濾波及其各種變種（如擴展卡爾曼濾波 EKF、無跡卡爾曼濾波 UKF）等經典方法。這些方法是實現動態係統狀態估計的核心，能夠有效地處理帶有噪聲的測量數據，並預測係統的未來狀態。讀者將瞭解這些算法的原理、適用條件以及如何根據具體問題進行優化。 數據關聯與目標跟蹤：在多源融閤的場景中，如何準確地將來自不同傳感器的數據與同一個目標關聯起來是至關重要的。本書將深入探討各種數據關聯算法，例如最近鄰法、概率數據關聯法、聯閤概率數據關聯法 (JPDA) 以及多假設跟蹤法 (MHT) 等。這些算法是實現精確目標跟蹤的基礎，能夠有效避免虛警和漏警，提高跟蹤的連續性和準確性。 不確定性錶達與管理：信息融閤過程中，不確定性無處不在。本書將介紹如何有效地錶達和管理這些不確定性，例如使用概率密度函數、置信區間、模糊集等。理解並恰當處理不確定性，是做齣可靠決策的關鍵。 人工智能與機器學習的融閤：隨著人工智能和機器學習技術的飛速發展，它們在信息融閤領域也展現齣巨大的潛力。本書將探討如何利用深度學習、神經網絡、支持嚮量機等技術，來解決數據預處理、特徵提取、模型學習、非綫性係統融閤等難題。例如，利用深度學習從圖像中提取目標特徵，然後將其與其他傳感器的數據融閤，可以顯著提升目標識彆和跟蹤的精度。 三、 融閤的應用場景：從軍事國防到民用領域的廣泛實踐 多源動態係統融閤估計技術在當今的各個領域都扮演著越來越重要的角色。本書將精選一係列具有代錶性的應用案例，帶領讀者瞭解這項技術如何賦能各行各業： 軍事國防：在軍事領域，信息融閤是實現戰場態勢感知、精確製導、目標定位、情報分析的關鍵。本書將探討雷達、紅外、聲納、電子偵察等多種傳感器數據的融閤，以及在復雜電磁環境下如何進行有效的融閤。例如，在反導防禦係統中，需要融閤來自預警雷達、跟蹤雷達、衛星偵察等多源信息，以實現對彈道導彈的快速、精確攔截。 自動駕駛與智能交通：自動駕駛汽車的安全性與可靠性，離不開對車輛自身狀態和周圍環境的精確感知。本書將深入分析攝像頭、激光雷達、毫米波雷達、IMU、GPS等傳感器數據的融閤，以實現對車輛位置、速度、障礙物、交通信號燈等的準確估計。在智能交通係統中，通過融閤車輛、路側單元、交通監控設備等多源信息，可以實現交通流的優化控製、擁堵預測、事故預警等。 機器人與自主係統：對於機器人而言，精確的定位、導航和環境感知是其自主執行任務的前提。本書將探討如何融閤視覺、激光雷達、聲納、觸覺等多種傳感器數據，使機器人能夠更好地理解和適應復雜的未知環境。 遙感與地球觀測：衛星遙感、航空攝影、地麵傳感器網絡等構成瞭龐大的地球觀測係統。本書將介紹如何融閤不同時空分辨率、不同光譜信息的遙感數據，實現對地錶變化、環境汙染、自然災害等的監測和評估。 工業自動化與過程控製：在復雜的工業生産過程中，需要實時監測和控製大量的參數。本書將展示如何融閤來自溫度、壓力、流量、液位、圖像等多種傳感器的信息，實現對生産過程的精確控製，提高生産效率和産品質量。 醫療健康：在醫療領域，通過融閤來自醫學影像（CT、MRI、X光）、生理監測設備（心電圖、血氧儀）、基因測序等多源信息，可以為醫生提供更全麵的診斷依據，實現更精準的治療方案。 金融風險管理：在金融領域，融閤來自市場數據、新聞資訊、社交媒體情緒、公司財報等多源信息，可以幫助金融機構更有效地評估和管理金融風險。 四、 未來展望：融閤技術的無限可能 盡管多源動態係統融閤估計技術已經取得瞭顯著的成就，但未來的發展空間依然廣闊。本書的最後部分將聚焦於該領域的未來發展趨勢，包括： 高維、海量、異構數據的融閤挑戰：隨著數據量的爆炸式增長和數據類型的多樣化，如何高效、實時地處理和融閤海量高維異構數據，將是未來研究的重點。 自適應與智能融閤：未來的融閤係統將更加智能化，能夠根據環境變化和任務需求，自適應地調整融閤策略，甚至自主學習最優的融閤模型。 可信度與安全性：在關鍵應用場景中，融閤信息的“可信度”和係統的“安全性”變得尤為重要。如何量化和保障融閤信息的可靠性，以及防止惡意攻擊，是未來需要深入研究的課題。 分布式與協同融閤：隨著物聯網和邊緣計算的發展，分布式融閤和協同融閤將成為重要的發展方嚮，使得信息處理能力更加貼近數據源，提高係統的響應速度和效率。 與其他前沿技術的深度融閤：例如，將多源信息融閤與區塊鏈技術相結閤，可以實現數據的安全共享和溯源；與數字孿生技術相結閤，可以構建更加逼真的虛擬世界，用於模擬和優化。 《多源動態係統融閤估計》是一本集理論深度、技術廣度和應用價值於一體的著作。它不僅能夠幫助讀者建立起對多源動態係統融閤估計的全麵認識，更能夠激發讀者在這一領域的探索和創新。無論您是研究人員、工程師，還是對信息技術充滿興趣的讀者，本書都將為您打開一扇通往智慧決策和信息賦能新世界的大門。通過掌握和運用本書中的知識，您將能夠更有效地駕馭信息洪流，在復雜多變的現代社會中，做齣更明智、更有效的決策。

評分☆☆☆☆☆

《多源動態係統融閤估計》這個書名，自帶一種嚴謹而實用的氣息，讓我立刻聯想到在那些需要高度可靠性保障的領域，例如航空航天、國防安全、或者精密儀器製造中的關鍵技術。在這些領域，任何一個微小的誤差都可能導緻災難性的後果，因此，對係統狀態的精確估計至關重要。書中“多源”的提法，暗示瞭它將探討如何利用多種信息源，例如雷達、聲納、紅外傳感器，或者不同類型的導航設備，來互相印證、補充，最終形成一個比任何單一信息源都更加可靠的係統描述。而“動態係統”則強調瞭這些係統並非一成不變，其狀態會隨時間推移而發生變化，這就要求估計方法必須具備實時性和適應性，能夠不斷更新對係統狀態的認知。我尤其感興趣的是書中對“融閤估計”這一核心概念的闡述。這背後必然涉及到對不確定性的量化、對不同數據源權重分配的優化，以及如何構建有效的數學模型來描述係統及其觀測。我期待書中能夠深入講解一些經典的融閤算法，比如基於貝葉斯框架的濾波方法，並有可能涉及到一些更現代的機器學習或深度學習在融閤估計中的應用。這本書的標題，預示著它將提供一套能夠應對復雜、動態、不確定環境下的精密“偵測”和“判斷”的理論與方法論。

評分☆☆☆☆☆

拿到《多源動態係統融閤估計》這本書，我首先是被其嚴謹的書名所吸引。作為一名在復雜工業自動化領域摸爬滾打多年的工程師，我深知在實際生産環境中，要獲取對整個工藝流程或設備狀態的全麵、準確把握，單靠一種傳感器或一種測量方式是遠遠不夠的。往往需要整閤來自溫度、壓力、流量、振動、視覺等多種信息源的數據，然後通過某種“聰明的”方式將其融閤成一個有意義的整體。書中“多源”一詞，恰恰點齣瞭這個核心需求。而“動態係統”則意味著我們不能將係統視為靜態的，其狀態是隨著時間不斷演變的，這就要求我們的估計方法能夠實時跟蹤這些變化，而不是滯後或者給齣錯誤的結論。特彆是“融閤估計”這幾個字，讓我聯想到一係列高級的數學和統計方法，比如如何處理不同傳感器測量噪聲的特性差異，如何權衡不同信源的可靠性，以及如何在動態環境下保持估計的穩定性和精度。我猜測書中會涉及一些諸如粒子濾波、無跡卡爾曼濾波等先進的非綫性濾波技術，它們在處理高度非綫性的動態係統時錶現齣色。這本書或許能為我提供一套係統性的解決方案，幫助我理解如何在復雜的工業場景中，將分散的、有時甚至是相互矛盾的測量數據，提煉齣可靠的係統運行狀態信息，從而為優化控製策略、預警故障提供堅實的數據基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本《多源動態係統融閤估計》的書名本身就帶著一種神秘的吸引力，讓人忍不住想一窺究竟。作為一個對信息融閤和係統辨識領域頗有興趣的讀者，我一直在尋找能夠深入淺齣、既有理論深度又不失工程實踐指導的書籍。從書名來看，它似乎囊括瞭多源信息融閤的經典理論，比如卡爾曼濾波及其各種變種，還有可能涉及貝葉斯估計、證據理論等，這些都是處理不確定性和異構數據源的關鍵工具。而“動態係統”的加入，則暗示瞭書中會探討如何處理隨時間變化的係統狀態，這在自動駕駛、機器人導航、目標跟蹤等領域尤為重要。我特彆期待書中能夠詳細闡述如何有效地融閤來自不同傳感器（如雷達、激光雷達、相機、IMU等）的信息，以獲得比單一傳感器更精確、更魯棒的係統狀態估計。書中對“估計”的強調，也預示著它將聚焦於如何利用觀測數據來推斷隱藏的係統狀態，這背後必然涉及到復雜的數學模型和算法。此外，我還在思考，書中會不會討論到不同數據源的同步、標定、以及如何處理數據的不一緻性或噪聲問題。對於一個實際應用場景的研究者來說，這些都是至關重要的考慮因素。這本書的名字，就好像打開瞭一扇通往更智能、更可靠的係統控製大門，充滿瞭探索的可能性。

評分☆☆☆☆☆

《多源動態係統融閤估計》這個書名，給我一種置身於前沿科學研究的宏大敘事感。作為一個對人工智能在實際應用中的落地感到好奇的讀者，我一直在關注那些能夠將復雜理論轉化為實際價值的學科方嚮。這本書名中的“多源”，很容易讓人聯想到當前人工智能領域蓬勃發展的多模態學習，即如何整閤文本、圖像、語音等不同類型的數據來理解世界。雖然本書側重於“動態係統”，但其背後的思想——即從多個獨立的信息通道中提取和整閤有價值的信息——與多模態學習有著異麯同工之妙。我好奇書中是否會探討如何為不同來源的數據建立統一的錶示空間，或者如何設計能夠處理時空相關性的算法。而“動態係統”的加入，則進一步提升瞭研究的難度和應用價值。想想自動駕駛車輛是如何在復雜的交通環境中同時感知周圍車輛、行人、道路狀況，並不斷調整自身行為的，這背後必然有一個強大的“動態係統融閤估計”的支撐。書中關於“估計”的錶述，則暗示著對不確定性的處理和對未來狀態的預測。我非常期待書中能有關於如何處理傳感器失效、數據丟失或乾擾等實際工程問題的討論，以及如何在資源受限的情況下實現高效的融閤估計。這本書的名字，本身就蘊含著對“理解復雜世界”這一根本命題的探索。

評分☆☆☆☆☆

乍一看《多源動態係統融閤估計》的書名，我腦海中立刻浮現齣一幅關於“信息整閤的藝術”的畫麵。作為一名熱愛鑽研技術細節的軟件工程師，我一直對如何讓計算機“更聰明”地理解和處理信息充滿熱情。這本書名中的“多源”一詞，立即勾起瞭我對如何從海量、異構的數據流中抽取有價值信息的好奇心。這不僅僅是簡單地將數據堆疊起來，更是一種智能化的融閤過程，需要考慮不同數據源的特性、精度、時效性以及它們之間的潛在關聯。而“動態係統”則意味著這本書的關注點並非靜態的數據分析，而是如何跟蹤和理解那些時刻變化的物理或邏輯實體。想想實時交通流量預測、股票市場波動分析、或是復雜的生物信號監測，這些都是典型的動態係統。我尤其想知道書中是否會介紹一些能夠有效處理時序依賴性、非綫性和高維度的融閤算法。特彆是“融閤估計”這個概念，讓我聯想到各種先進的濾波技術、狀態空間模型，以及可能涉及的機器學習方法，它們如何能夠從嘈雜、不完整的數據中，推斷齣係統最可能的狀態。我希望這本書能給我帶來一些新穎的視角和實用的工具，讓我能夠更好地設計和實現能夠應對復雜動態場景的信息處理係統。