多源多目标统计信息融合进展 [美] 罗纳德·马勒（Ronald P.S.Mahler）, pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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[美] 罗纳德·马勒（Ronald P.S.Mah 著

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统计信息融合
多源信息融合
目标跟踪
数据融合
传感器融合
信息处理
机器学习
人工智能
信号处理
雷达技术

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店铺：书逸天下图书专营店

出版社：国防工业出版社

ISBN：9787118114966

商品编码：29376255403

包装：平装

出版时间：2017-12-01

具体描述

基本信息

书名：多源多目标统计信息融合进展

定价：218.00元

作者：罗纳德·马勒（Ronald P.S.Mahler）,

出版社：国防工业出版社

出版日期：2017-12-01

ISBN：9787118114966

字数：

页码：757

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

作为2007年版Statistical Multisource-Multitarget InformatioFusion一书的姊妹篇，《多源多目标统计信息融合进展》系统全面地介绍了集信息融合近10年来的理论及技术进展，密切结合弱小目标检测、联合跟踪识别、集群目标跟踪、多源异质融合、传感器配准、传感器／平台资源管理等实际应用问题，内容新颖且系统性强。
　　《多源多目标统计信息融合进展》按专业化程度和应用水平分为五篇26章：有限集统计学初步（第2～6章）；标准观测模型的RFs滤波器（第7～15章）；未知背景下的RFS滤波器（6～18章）；非标观测模型的RFs滤波器（9—22章）；RFS传感器与平台管理（第23—26章）。主要内容涵盖：有限集与多目标的数学基础、贝叶斯建模／滤波与性能评估、经典有限集滤波器、多传感器有限集滤波、跳变多目标系统滤波、联合的滤波与传感器配准、多目标平滑器、动态未知背景下的有限集滤波、叠加式传感器滤波、图像传感器检测前跟踪、群／簇／扩展目标跟踪、模糊观测下的集滤波、单／多目标传感器管理控制的理论及近似。
　　《多源多目标统计信息融合进展》可为从事雷达／光电信息系统设计及其信息综合的技术人员提供理论指导与实际参考，同时也可作为高等院校相关专业研究生的学习教材。计算科学家、物理学家、数学家以及其他从事信息融合理论研究的人员也可从《多源多目标统计信息融合进展》中获益。

章绪论
1．1 有限集统计学概览
1．1．1 FISST的理念
1．1．2 关于FISST的一些误解
1．1．3 观测一航迹关联方法
1．1．4 有限集方法
1．1．5 扩展至非常规观测
1．2 有限集统计学新进展
1．2．1 经典PHD和CPHD滤波器进展
1．2．2 多目标平滑器
1．2．3 未知背景下的PHD和CPHD滤波器
1．2．4 非点目标PHD滤波器
1．2．5 经典多伯努利滤波器的进展
1．2．6 面向“原始数据”的RFS滤波器
1．2．7 理论进展
1．2．8 非常规观测融合方面的进展
1．2．9 迈向大一统
1．3 本书结构

第I篇有限集统计学初步
第2章有限集
2．1 简介
2．2 单传感器单目标统计学
2．2．1 基本符号
2．2．2 状态空间和观测空间
2．2．3 状态／观测、概率质量函数与概率密度
2．2．4 目标运动模型与马尔可夫密度
2．2．5 观测模型与似然函数
2．2．6 非常规观测
2．2．7 单传感器单目标贝叶斯滤波器
2．3 有限集
2．3．1 RFS与点过程
2．3．2 RFS的例子
2．3．3 RFS的代数性质
2．4 多目标统计学梗概
第3章多目标微积分
3．1 简介
3．2 基本概念
3．2．1 集函数
3．2．2 泛函
3．2．3 泛函变换
3．2．4 多目标密度函数
3．3 集积分
3．4 多目标微分
3．4．1 Gfiteaux方向导数
3．4．2 Volterra泛函导数
3．4．3 集导数
3．5 多目标微积分的重要公式
3．5．1 多目标微积分基本定理
3．5．2 集积分变量替换公式
3．5．3 联合空间上的集积分
3．5．4 常数法则
3．5．5 求和法则
3．5．6 线性法则
3．5．7 单项式法则
3．5．8 幂法则
3．5．9 乘积法则
3．5．1 0链式法则
3．5．1 1第二链式法则
3．5．1 2第三链式法则
3．5．1 3第四链式法则
3．5．1 4Clark通用链式法则
……

第Ⅱ篇标准观测模型的RFS滤波器
第Ⅲ篇未知背景下的RFS滤波器
第Ⅳ篇非标观测模型的RFS滤波器
第Ⅴ篇传感器、平台与武器管理

附录

作者介绍

范红旗，陕西合阳人。国防科技大学自动目标识别（ATR）重点实验室副教授，IEEE会员。2001年获清华大学机械工程系学士学位，2008年获国防科技大学工学博士学位，2015年瑞典厄勒布鲁大学移动机器人与嗅觉（MRO）实验室访问学者。获国家科技进步奖二等奖和省部级奖励各1项，出版译著《多源多目标统计信息融合》（2013年度引进版科技类图书奖）.合作编著《导弹与制导》和《制导概览》MOOC教材，发表论文100多篇，博士论文获2011年湖南省博士论文。主要研究领域：主动感知系统、目标跟踪、信息融合与智能导引等。
　　
　　卢大威，湖北安陆人。国防科技大学自动目标识别（ATR）重点实验室教员。2004年和2005年分获国防科技大学电子工程专业学士学位和信息与通信工程专业硕士学位，2006年于国防科技大学攻读博士学位.2012年毕业留校任教至今。发表学术论文30余篇，合作翻译出版《多源多目标统计信息融合》。主要研究方向：雷达系统建模与仿真、雷达信号与数据处理、有限集与贝叶斯估计等。
　　
　　蔡飞，湖南常德人。空军试验训练基地工程师。2008年和2015年分获国防科技大学电子工程专业工学学士学位和信息与通信工程专业博士学位。发表SCI检索论文4篇，合作翻译出版《多源多目标统计信息融合》。主要研究方向：雷达系统、信号处理、信息融合。付强，湖南长沙人。国防科技大学自动目标识别（ATR）重点实验室教授、博士生导师、军委装备发展部某专业组专家。主要从事自动目标识别、雷达信号处理等方向的科研教学工作。近十余年获国家科技进步二等奖2项，出版学术专著《雷达目标识别》《自动目标识别评估方法及应用》，主编《制导技术应用丛书》（公开发行17.7万册）.主讲中国大学精品视频公开课《制导新讲》（“爱课程”“网易公开课”上线），主讲全国工程硕士MOOC课程《制导器术道》（“学堂在线”上线），指导多名博士生获全军及湖南省博士论文。

文摘

序言

《信息融合的理论基石与前沿探索》信息融合：洞察复杂世界的关键技术在信息爆炸的时代，我们面对的信息来源日益多样，数据类型日益丰富，其背后蕴含的价值也愈发深远。从军事侦察、态势感知，到智能交通、金融风控，再到医疗诊断、环境监测，几乎所有关乎人类社会发展的关键领域，都离不开对海量、异构、动态信息的有效整合与分析。信息融合，正是这样一门致力于将来自多个传感器、多个数据源、多个不同类型的信息，经过科学严谨的处理，整合成一份更加完整、准确、可靠的综合信息的技术。它如同为我们的大脑插上了智慧的翅膀，让我们能够从纷繁复杂的数据洪流中抽丝剥茧，洞察事物本质，做出更明智的决策。信息融合的核心在于“融合”，它并非简单的信息叠加，而是通过一系列数学、统计学、人工智能等领域的先进方法，对原始信息进行去冗余、去模糊、去冲突，最终提炼出更高层次的、具有更高价值的综合信息。想象一下，一个战场上的侦察系统，可能同时接收来自雷达、红外传感器、光学相机、电子情报设备等多种渠道的信息。这些信息各自拥有其优势和局限性：雷达可以探测目标，但难以识别目标类型；红外传感器能探测热信号，但易受环境干扰；光学相机提供直观的图像，但受天气和光照条件限制。信息融合技术的运用，能够将这些零散、碎片化的信息有机结合起来，例如，雷达探测到一个未知目标，通过光学相机识别其型号，通过红外传感器分析其活动迹象，最终形成一个关于该目标的清晰、确切的图像，从而大大提升态势感知的准确性和时效性。信息融合的理论基石：概率统计的严谨框架信息融合的蓬勃发展，离不开坚实的理论支撑，其中，概率统计学无疑是最为核心的基石之一。当来自不同传感器的数据都带有一定的不确定性时，如何科学地度量和处理这种不确定性，是信息融合面临的首要挑战。概率论为我们提供了一个量化不确定性的数学工具，而统计学则指导我们如何从观测数据中推断出事物的规律和参数。在信息融合的实践中，卡尔曼滤波（Kalman Filter）及其各种变种，如扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）和无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF），扮演着至关重要的角色。卡尔曼滤波是一种最优线性状态估计器，它能够利用一系列带有噪声的测量数据，估计出系统的真实状态，并预测其未来的状态。这种滤波方法在跟踪、导航、目标定位等领域有着广泛的应用。例如，在自动驾驶系统中，车辆通过多个传感器（摄像头、雷达、激光雷达）获取周围环境信息，卡尔曼滤波可以帮助融合这些信息，准确估计出自身车辆的位姿、速度以及周围其他车辆和障碍物的运动状态，从而实现安全可靠的导航和避障。除了卡尔曼滤波，贝叶斯理论（Bayesian Theory）也为信息融合提供了强大的理论框架。贝叶斯推断的核心思想是，在观察到新的数据后，如何更新我们对某个事件发生概率的信念。这种先验知识与观测数据的结合，使得我们能够做出更鲁棒的估计。在信息融合中，可以利用贝叶斯网络（Bayesian Networks）来表示不同信息源之间的因果关系和概率依赖性，从而实现更加智能的融合。例如，在医疗诊断领域，结合病人的症状描述、医学影像、基因检测结果等多种信息，利用贝叶斯网络可以推断出患某种疾病的概率，为医生提供决策支持。此外，证据理论（Dempster-Shafer Theory）也为处理不确定性和不精确信息提供了另一种有效的工具。与概率论侧重于事件发生的可能性不同，证据理论能够处理“我对某事不知道”这种情况，即不确定性的度量。这在传感器数据质量参差不齐、或者信息源对某一事件的陈述相互矛盾的情况下尤为有用。多源多目标统计信息融合的奥秘随着信息融合技术的发展，人们开始将目光投向更为复杂和具有挑战性的场景，即“多源多目标统计信息融合”。这不仅仅是简单地融合来自多个源的信息，更是要同时处理多个相互关联或不相关的目标，并在统计学框架下进行精准的融合。 “多源”意味着信息来源的多样性，可能包括不同类型的传感器（如雷达、声纳、红外、光学、文本、语音等）、不同地理位置的传感器、甚至是不同组织或个人的信息。每种信源都有其独特的特性、精度、范围和采样频率，如何有效地协调这些异质性，是多源融合的关键。 “多目标”则意味着需要同时跟踪、识别和管理多个正在运动或可能发生的事件。在一个战场环境中，可能同时存在多个敌方单位；在交通监控系统中，需要同时跟踪多辆汽车；在金融市场分析中，可能需要同时关注多个股票或资产的表现。对这些目标进行区分、关联、跟踪和融合，是多目标融合的核心挑战。 “统计信息融合”强调了在融合过程中，对数据中统计特性的充分利用。这包括对数据的分布特征进行建模，对噪声和误差进行量化和补偿，以及利用统计推断方法来优化融合结果。例如，对于目标跟踪而言，需要估计目标的运动模型，并根据测量数据不断修正目标的状态估计。在多源多目标统计信息融合领域，涌现出许多前沿研究方向和技术：联合概率数据关联（Joint Probabilistic Data Association, JPDA）：该算法能够在多目标跟踪中，有效地解决数据关联问题，即确定哪个测量值对应哪个目标。它通过计算每个测量值与每个目标之间的联合概率，来分配测量值给目标，从而实现鲁棒的多目标跟踪。多假设跟踪（Multiple Hypothesis Tracking, MHT）：MHT算法在处理复杂的多目标交织和遮挡场景时表现出色。它为每个可能的数据关联假设维护一个独立的跟踪轨迹，并通过评估不同假设的概率来选择最优的跟踪结果。基于深度学习的信息融合：近年来，深度学习技术在信息融合领域取得了突破性进展。通过构建卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、图神经网络（GNN）等模型，可以从原始数据中自动提取有用的特征，并实现端到端的融合，极大地提高了融合的性能和效率。例如，利用深度学习模型可以同时融合图像、雷达点云和文本描述，实现对目标的精细化识别和状态估计。信息融合在智能系统中的应用：多源多目标统计信息融合技术是构建智能系统的关键支撑。在自动驾驶领域，它能够实现对周围环境的全面感知，为决策和控制提供支持；在智慧城市管理中，可以整合来自交通、安防、环境等多个子系统的海量数据，实现对城市运行状态的全局洞察和精细化管理；在机器人技术中，融合多传感器信息能够增强机器人的自主导航、环境交互和任务执行能力。未来的展望信息融合作为一个充满活力的研究领域，其发展趋势正朝着更加智能化、自适应化、以及跨领域融合的方向迈进。随着计算能力的不断提升和算法的持续创新，我们有理由相信，信息融合技术将在未来扮演更加重要的角色，为解决人类社会面临的各种复杂挑战提供强大的技术支撑。从更深层次的理论探索，到更广泛的应用落地，信息融合的未来充满了无限可能。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

说实话，起初我对这本书的期待并没有那么高，以为会是一本枯燥的学术专著，充斥着冰冷的公式。然而，当我深入阅读后，才发现《多源多目标统计信息融合进展》远比我想象的要生动和实用得多。书的结构非常清晰，从基础概念的梳理，到各种算法的详解，再到应用场景的拓展，层层递进，逻辑性极强。我最喜欢的是书中对不同融合方法的比较分析，作者并没有简单地罗列公式，而是深入探讨了每种方法的优缺点、适用条件以及在不同场景下的表现。特别是关于“分布式信息融合”的章节，让我对如何在网络化环境中实现高效的信息共享和协同处理有了全新的认识。这对于目前很多智能系统、物联网应用以及大规模传感网络的设计都具有重要的指导意义。书中还引入了一些前沿的研究进展，虽然有些内容对我来说还比较陌生，但也激发了我进一步探索的兴趣。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，引导读者穿越信息融合的迷雾，找到通往更精确、更可靠分析的路径。

评分☆☆☆☆☆

初读《多源多目标统计信息融合进展》，我便被其严谨的学术风格和前瞻性的研究视角所吸引。这本书不仅仅是关于如何“拼凑”信息，更是关于如何“智慧地”整合信息，以达到超越单一信息源的分析能力。书中对于“信息融合的层次”以及“不同融合层级的算法选择”的阐述，为我理解整个信息融合的体系架构提供了清晰的指引。从低层级的特征融合，到中层级的决策融合，再到高层级的知识融合，作者层层剖析，并给出了相应的理论框架和技术手段。我特别对书中关于“模糊信息”和“不确定性推理”的处理方法感到新奇。在现实世界中，很多数据并非清晰明确，而是带有程度不一的模糊性和不确定性，如何有效地处理这些“不确定性”，并将其融入到融合过程中，是这本书的一大亮点。尽管书中涉及的数学工具和理论模型对我来说是全新的领域，但其所展现的解决复杂问题的思路和方法，无疑为我打开了新的视野，让我对如何构建更强大、更智能的信息处理系统有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像是一份详细的“情报分析指南”，只不过它分析的对象是来自不同渠道、不同性质的“情报”。作者在《多源多目标统计信息融合进展》中，将统计学和信息论的精髓巧妙地结合起来，为如何从海量、异构的数据中提取有价值的“信号”提供了一套完整的理论和方法论。我印象最深的是书中关于“信息冗余”和“信息互补”的讨论。很多时候，我们拥有的数据并非越多越好，关键在于如何有效地利用这些信息，识别出那些能够相互印证、相互补充的部分，同时剔除那些干扰或误导性的信息。书中提出的多种融合策略，比如加权平均、卡尔曼滤波以及更复杂的因子图模型等，都为解决这一难题提供了具体的工具。我特别欣赏作者在分析这些方法时，不仅仅关注其数学原理，更会结合实际的传感器类型、数据质量以及应用需求来评估其有效性。读这本书，感觉自己像一个侦探，学习如何从各种“线索”中抽丝剥茧，最终拼凑出最接近事实的真相。

评分☆☆☆☆☆

这本《多源多目标统计信息融合进展》真的像一扇新世界的大门，尽管我才刚刚窥探到一角。书中对于如何从纷繁复杂、甚至相互矛盾的数据源中提炼出最可靠、最有价值的信息，给出了非常系统和深刻的论述。我尤其对书中关于“信息的不确定性”和“如何量化这种不确定性”的章节印象深刻。以往在处理现实问题时，我常常会忽略数据背后的“噪声”和“误差”，导致最终的决策存在一定的风险。而这本书，则以严谨的数学和统计学框架，教会我如何去识别、度量并有效管理这些不确定性。从贝叶斯方法到最大似然估计，再到各种高级的融合算法，作者都进行了深入浅出的讲解，并且穿插了大量的案例分析，让我能够清晰地理解这些理论在实际应用中的落地。读完前几章，我脑海中关于数据融合的整体认知框架似乎一下子被搭建了起来，以前零散的知识点也找到了归属。尽管书中涉及的数学公式和统计模型对我来说还有一些挑战，但我能感受到其背后强大的逻辑力量，迫切地想要去掌握这些工具，以便更好地应对我自己在研究中遇到的复杂信息融合问题。

评分☆☆☆☆☆

《多源多目标统计信息融合进展》这本书，我只能说它是一本“硬核”到骨子里的著作。它不是那种可以轻松翻阅的休闲读物，而是需要你沉下心来，仔细研读，才能领略其精髓。书中对于统计学理论的深度挖掘，以及将这些理论巧妙地应用于多源信息融合的实践，确实令人赞叹。我尤其关注到书中关于“目标跟踪”和“态势感知”方面的内容，这对于军事、航空航天等领域的应用来说至关重要。作者详细阐述了如何利用多传感器数据来精确地估计目标的运动轨迹，如何识别并区分不同的目标，以及如何在一个动态变化的环境中保持对全局态势的清晰认知。书中涉及的数学模型，如概率数据关联、交互多模型算法等，都展现了作者深厚的理论功底和丰富的工程经验。虽然我对其中的一些高级统计推断和概率模型还需要时间去消化和理解，但我坚信，这本书所提供的知识和方法，将是我未来在相关领域进行深入研究和实际开发时不可或缺的宝贵财富。