BF:目標跟蹤基本原理 (澳)卡拉,周共健 國防工業齣版社 9787118100921 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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澳卡拉，周共健 著

圖書標籤:

• 目標跟蹤
• 計算機視覺
• 圖像處理
• 模式識彆
• 卡爾曼濾波
• 機器學習
• 國防工業齣版社
• 周共健
• 卡拉
• BF

店鋪： 華裕京通圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118100921

商品編碼：29337401142

包裝：平裝

齣版時間：2015-09-01

基本信息

書名:目標跟蹤基本原理

定價：86.00元

售價：68.8元

作者:(澳)卡拉,周共健

齣版社：國防工業齣版社

齣版日期：2015-09-01

ISBN：9787118100921

字數：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

編輯推薦

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內容提要

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數十年來，在目標跟蹤領域湧現瞭許多經典算法 ，諸如卡爾曼濾波、粒子濾波、交互式多模型（IMM ）、概率數據互聯（PDA）、集成航跡分裂（ITs）算 法以及*集方法等。然而，這些算法之間有什麼本 質聯係？它們究竟是怎樣幫助我們實現飛機、導彈、 太空目標以及人乃至淋巴細胞的跟蹤的呢？對於新的 應用背景，該如何去調整這些算法呢？本書對以上問 題進行瞭係統明確的論述。
　　本書由9章組成。首先，針對目標跟蹤問題給齣 通用的貝葉斯解。基於此貝葉斯通用框架，係統地描 述瞭主要的跟蹤問題，如機動目標跟蹤、多目標跟蹤 、雜波環境下的跟蹤以及非順序量測跟蹤等，並給齣 瞭這些標準跟蹤算法的詳細推導。這一結構化的分析 方法，將幫助越來越多的從事目標跟蹤實踐及科研的 工作者理解和掌握種類眾多的復雜目標跟蹤算法，並 為他們在各自特殊的應用背景下設計適應性的跟蹤算 法提供有力的理論支撐。書中*後給齣瞭建立跟蹤係 統的一些實用算法，如航跡初始化、航跡閤並算法等 。附錄中還給齣瞭與目標跟蹤有關的數學及統計學預 備知識。
　　卡拉編寫的《目標跟蹤基本原理》適閤於從事目 標跟蹤問題研究的科技人員閱讀，也可作為高等院校 相關專業師生的參考書。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《目標跟蹤基本原理》 作者： (澳)卡拉, 周共健 齣版社： 國防工業齣版社 ISBN： 9787118100921 內容簡介： 本書係統地闡述瞭目標跟蹤領域的核心理論、關鍵技術與典型算法，旨在為讀者構建一個全麵而深入的認知框架。作者從目標跟蹤的基本概念齣發，循序漸進地引導讀者理解目標狀態的錶示、運動模型的建立，以及如何利用測量信息對目標狀態進行估計。本書內容涵蓋瞭從經典濾波算法到現代跟蹤技術，力求展現目標跟蹤方法的多樣性與演進過程。 第一部分：目標錶示與測量模型 在目標跟蹤的宏大圖景中，首要解決的問題是如何對目標進行有效的錶示。本書在此部分詳細探討瞭不同場景下目標狀態的錶徵方式。對於點目標而言，其狀態通常用位置和速度等參數來描述，例如在二維平麵上，一個目標的狀態可以錶示為一個四維嚮量 $(x, y, dot{x}, dot{y})$。而對於擴展目標，其狀態的錶示則更為復雜，可能需要包含目標的形狀、姿態、大小等信息。書中區分瞭點目標和擴展目標的不同建模需求，並介紹瞭常用的狀態嚮量錶示法。 與此同時，如何從傳感器獲取的測量數據中提取目標信息至關重要。測量模型是連接真實目標狀態與觀測值之間的橋梁。本書深入分析瞭不同類型傳感器的測量特性，例如雷達的距離、角度和多普勒信息，以及光學攝像機的像素坐標信息。針對每種測量模型，都詳細闡述瞭其數學錶達形式，並討論瞭測量噪聲的統計特性。理解測量模型的局限性，如測量不確定性、測量偏置以及數據關聯問題，是後續進行有效狀態估計的前提。 第二部分：基本濾波理論與算法 目標跟蹤本質上是一個狀態估計問題，即在存在噪聲和不確定性的情況下，根據一係列不完整的測量數據來推斷目標在每一時刻的狀態。卡爾曼濾波（Kalman Filter, KF）作為最經典的綫性狀態估計器，在本書中占據瞭重要的地位。本書詳細推導瞭卡爾曼濾波的遞推算法，闡述瞭狀態預測和狀態更新兩個核心步驟，並深入剖析瞭其在目標跟蹤中的應用。通過對不同綫性運動模型（如勻速模型、勻加速模型）的建模，展示瞭卡爾曼濾波在處理這類問題時的有效性。 然而，現實世界中的目標運動往往是非綫性的，傳感器的測量模型也可能是非綫性的。為瞭應對這些挑戰，本書介紹瞭擴展卡爾曼濾波（Extended Kalman Filter, EKF）和無跡卡爾曼濾波（Unscented Kalman Filter, UKF）。EKF通過對非綫性函數進行一階泰勒展開來綫性化，盡管實現起來相對簡單，但在強非綫性情況下可能引入較大的近似誤差。UKF則采用一種更為精確的近似方法，通過“無跡變換”來傳遞概率分布的均值和協方差，通常比EKF具有更好的性能。本書不僅對這兩種算法的原理進行瞭詳盡的講解，還通過實例展示瞭它們在非綫性目標跟蹤場景下的應用。 第三部分：數據關聯 在多目標跟蹤場景下，如何將觀測到的測量值正確地分配給相應的目標，即數據關聯，是算法設計的關鍵挑戰。錯誤的數據關聯會導緻目標狀態估計的混亂，甚至産生虛假目標或丟失真實目標。本書係統地介紹瞭數據關聯的幾種主流方法。 最近鄰（Nearest Neighbor, NN）法： 這種方法是最直觀的，將每個測量值分配給距離最近的目標。然而，它在目標密度較高或運動軌跡接近時容易失效。 概率數據關聯（Probabilistic Data Association, PDA）和聯閤概率數據關聯（Joint Probabilistic Data Association, JPDA）法： PDA方法為每個測量值計算其與所有潛在目標的關聯概率，並進行加權平均。JPDA則進一步考慮瞭多個測量值與多個目標的聯閤關聯概率，在目標密度較高時錶現更優，但計算復雜度也更高。 多假設跟蹤（Multiple Hypothesis Tracking, MHT）法： MHT通過維護一組假設，每個假設代錶瞭一種數據關聯的可能性。隨著時間的推移，它會為每個目標維護一個概率分布，並對不成功的假設進行剪枝。MHT方法在處理復雜的多目標場景時具有很高的魯棒性，但其計算復雜度也極高。 本書對這些數據關聯方法的原理、優缺點以及適用場景進行瞭詳細的比較和分析，為讀者提供瞭選擇閤適數據關聯策略的指導。 第四部分：多目標跟蹤 多目標跟蹤是目標跟蹤領域中最具挑戰性的方嚮之一，其核心在於同時跟蹤多個可能相互交織的目標，並處理目標齣現、消失、閤並和分裂等動態變化。本書在此部分深入探討瞭多目標跟蹤的經典框架和先進技術。 基於數據關聯的濾波方法： 這類方法通常在每個目標上獨立運行單目標跟蹤器，並通過數據關聯機製來實現目標的管理。例如，先驗地將所有測量值與現有目標進行關聯，然後根據關聯結果更新目標狀態，並根據未關聯的測量值産生新目標，或根據長時間未被觀測到的目標進行刪除。 概率假設密度（Probability Hypothesis Density, PHD）濾波器及後續發展： PHD濾波器是一種基於隨機有限集（Random Finite Set, RFS）理論的貝葉斯濾波方法，它直接對目標數量和狀態的後驗概率分布進行建模。這種方法避免瞭顯式的數據關聯，在處理雜波和目標數量未知的情況下具有理論上的優勢。本書還介紹瞭PHD濾波器的各種近似實現，如勢多項式PHD（P-PHD）濾波器和高斯混閤PHD（GM-PHD）濾波器。在此基礎上，本書還進一步介紹瞭勢多項式勢（CPHD）濾波器，它在PHD濾波器的基礎上考慮瞭目標數量的後驗分布，提供瞭更精確的目標數量估計。 本書對這些多目標跟蹤方法進行瞭詳細的數學推導和原理闡述，並討論瞭它們在實際應用中的性能和局限性。 第五部分：高級主題與應用 為瞭滿足日益增長的復雜跟蹤需求，本書還介紹瞭目標跟蹤領域的一些高級主題和前沿技術。 粒子濾波（Particle Filter, PF）： 對於模型非綫性程度很高或噪聲分布非高斯的情況，粒子濾波提供瞭一種強大的非參數估計解決方案。本書介紹瞭粒子濾波的基本原理，即通過一組帶權重的粒子來錶示目標狀態的後驗分布，並通過重采樣機製來剋服“粒子退化”的問題。 目標檢測與跟蹤的融閤： 在許多實際應用中，目標檢測和目標跟蹤是緊密聯係的。本書探討瞭如何將目標檢測結果作為跟蹤算法的輸入，或者將跟蹤信息反哺到目標檢測過程，以提高整體性能。 目標跟蹤的應用領域： 最後，本書還簡要介紹瞭目標跟蹤技術在各個領域的廣泛應用，包括但不限於： 航空航天： 導彈製導、衛星跟蹤、無人機監視。 軍事領域： 雷達和聲納係統中的目標探測與跟蹤，戰場態勢感知。 交通監控： 車輛跟蹤、行人識彆、交通流量分析。 機器人與自動駕駛： 感知周圍環境，規劃路徑，避免碰撞。 視頻監控： 人員行為分析，異常事件檢測。 總結： 《目標跟蹤基本原理》是一本內容翔實、體係完整的專業著作。它不僅深入淺齣地講解瞭目標跟蹤的基礎理論和核心算法，還涵蓋瞭從單目標跟蹤到多目標跟蹤的演進過程，以及應對非綫性、雜波等復雜情況的先進技術。本書適閤作為高等院校相關專業的研究生教材，同時也為從事目標跟蹤技術研究、開發和應用的工程師、科研人員提供瞭一本寶貴的參考書。通過對本書的學習，讀者能夠係統地掌握目標跟蹤的基本原理，並具備分析和解決實際目標跟蹤問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

作為一名渴望在這個領域有所建樹的研究者，我非常看重一本技術書籍的邏輯嚴謹性和知識的係統性。從書名和齣版社來看，我初步判斷這本書應該能夠提供一個紮實的理論基礎。我希望它能夠清晰地闡述目標跟蹤的數學模型、濾波算法以及性能評估方法。尤其是關於多目標跟蹤中的一些難題，比如目標識彆、雜波抑製、關聯歧義等，如果這本書能給齣一些清晰的框架和解決方案，那麼將極具參考價值。我還希望書中能夠包含一些代碼示例或者僞代碼，方便讀者將理論知識轉化為實際應用。盡管我明白這可能是一本側重理論的書籍，但如果能夠有所引導，將大大提高學習效率。另外，我期待這本書能夠提及目標跟蹤領域的一些發展趨勢和未來研究方嚮，為我指明進一步探索的路徑，讓我不會在學習過程中感到迷茫。

評分☆☆☆☆☆

這本書的篇幅和深度，我預估會比較適閤有一定數學基礎，但對目標跟蹤領域尚不熟悉的讀者。我期待它能夠有效地連接我已有的數學知識和目標跟蹤的實際應用。例如，如果書中能夠清晰地解釋如何運用概率論、綫性代數等工具來構建和分析跟蹤模型，並介紹一些常用的優化方法，那麼它將是一本非常有價值的參考書。我希望它不僅能講解“是什麼”，更能解答“為什麼”。換句話說，不僅僅是列齣公式和算法，而是要解釋這些公式和算法的由來，以及它們為何能夠有效地解決目標跟蹤問題。這種深入淺齣的講解方式，對於培養獨立思考和解決問題的能力至關重要。我也希望這本書能為我打開一扇通往更廣闊領域的大門，讓我能夠接觸到與目標跟蹤相關的各種應用場景，如自動駕駛、安防監控、無人機導航等。

評分☆☆☆☆☆

從內容上看，我猜測這本書的重點應該在於“基本原理”的梳理。這意味著它可能不會過於深入地探討最新的前沿技術，而是更側重於構建讀者對目標跟蹤領域整體框架的認知。我希望它能夠清晰地解釋諸如“狀態估計”、“預測”、“更新”等核心概念，以及它們是如何在一個閉環係統中協同工作的。對於初學者而言，理解這些基本原理比死記硬背各種算法細節更為重要。我更看重的是它能否幫助我建立起一套完整的理論體係，讓我能夠舉一反三，觸類旁通。如果在介紹經典算法時，能夠深入剖析其背後的數學推導過程，並解釋清楚每一步的物理意義，那麼這本書無疑將成為我學習路上的良師益友。我想象著書中會用清晰的圖錶來展示算法的流程，用簡潔的語言來解釋復雜的數學公式，從而讓晦澀的理論變得觸手可及。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計給我留下瞭深刻的印象，簡約而不失專業感。書名“BF:目標跟蹤基本原理”直接點明瞭主題，而作者“（澳）卡拉,周共健”則暗示瞭國際化和中西方學術交流的融閤，這讓我對接下來的內容充滿瞭期待。國防工業齣版社的背景也讓我相信這本書在學術嚴謹性和實用性方麵會有很高的水準。作為一名對目標跟蹤領域略有涉獵的讀者，我一直在尋找一本能夠係統梳理這一領域基礎理論的書籍，希望它能幫助我打下堅實的基礎，以便日後深入研究更復雜的算法和應用。這本書的齣現，就像是為我指明瞭一個清晰的學習方嚮，讓我對如何係統地學習目標跟蹤這一復雜而迷人的學科有瞭更具體的規劃。我尤其關心它是否能夠用通俗易懂的方式講解那些看似深奧的數學原理和模型，比如卡爾曼濾波、粒子濾波等，並解釋清楚它們在目標跟蹤中的具體作用和適用場景。如果書中能夠包含一些經典的算法介紹，並配以直觀的圖示和簡單的例子，那我將受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

翻閱這本書的目錄，我能感受到作者在組織內容上的匠心獨運。開篇便從目標跟蹤的基本概念入手，循序漸進地引入各種關鍵技術。我特彆期待關於目標模型、運動模型和觀測模型這三個核心組成部分的詳細闡述。瞭解這些模型是如何建立和描述目標狀態的，對於理解後續的跟蹤算法至關重要。此外，書中關於數據關聯的章節也引起瞭我的極大興趣。在實際的目標跟蹤應用中，如何準確地將不同時刻的觀測數據與目標關聯起來，是影響跟蹤性能的關鍵因素之一。如果這本書能夠深入剖析不同數據關聯算法的優缺點，並給齣相應的選擇依據，那將極大地提升我解決實際問題的能力。我對書中可能涉及的多種跟蹤技術，如單目標跟蹤、多目標跟蹤，以及它們各自麵臨的挑戰和解決方案都充滿好奇。希望它能幫助我理清不同場景下的跟蹤策略，為我未來的研究或工作提供理論指導。