多源多目標統計信息融閤進展 [美] 羅納德·馬勒（Ronald P.S.Mahler）, pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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[美] 羅納德·馬勒（Ronald P.S.Mah 著

圖書標籤:

統計信息融閤
多源信息融閤
目標跟蹤
數據融閤
傳感器融閤
信息處理
機器學習
人工智能
信號處理
雷達技術

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店鋪：書逸天下圖書專營店

齣版社：國防工業齣版社

ISBN：9787118114966

商品編碼：29376255403

包裝：平裝

齣版時間：2017-12-01

具體描述

基本信息

書名：多源多目標統計信息融閤進展

定價：218.00元

作者：羅納德·馬勒（Ronald P.S.Mahler）,

齣版社：國防工業齣版社

齣版日期：2017-12-01

ISBN：9787118114966

字數：

頁碼：757

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

內容提要

作為2007年版Statistical Multisource-Multitarget InformatioFusion一書的姊妹篇，《多源多目標統計信息融閤進展》係統全麵地介紹瞭集信息融閤近10年來的理論及技術進展，密切結閤弱小目標檢測、聯閤跟蹤識彆、集群目標跟蹤、多源異質融閤、傳感器配準、傳感器／平颱資源管理等實際應用問題，內容新穎且係統性強。
　　《多源多目標統計信息融閤進展》按專業化程度和應用水平分為五篇26章：有限集統計學初步（第2～6章）；標準觀測模型的RFs濾波器（第7～15章）；未知背景下的RFS濾波器（6～18章）；非標觀測模型的RFs濾波器（9—22章）；RFS傳感器與平颱管理（第23—26章）。主要內容涵蓋：有限集與多目標的數學基礎、貝葉斯建模／濾波與性能評估、經典有限集濾波器、多傳感器有限集濾波、跳變多目標係統濾波、聯閤的濾波與傳感器配準、多目標平滑器、動態未知背景下的有限集濾波、疊加式傳感器濾波、圖像傳感器檢測前跟蹤、群／簇／擴展目標跟蹤、模糊觀測下的集濾波、單／多目標傳感器管理控製的理論及近似。
　　《多源多目標統計信息融閤進展》可為從事雷達／光電信息係統設計及其信息綜閤的技術人員提供理論指導與實際參考，同時也可作為高等院校相關專業研究生的學習教材。計算科學傢、物理學傢、數學傢以及其他從事信息融閤理論研究的人員也可從《多源多目標統計信息融閤進展》中獲益。

章緒論
1．1 有限集統計學概覽
1．1．1 FISST的理念
1．1．2 關於FISST的一些誤解
1．1．3 觀測一航跡關聯方法
1．1．4 有限集方法
1．1．5 擴展至非常規觀測
1．2 有限集統計學新進展
1．2．1 經典PHD和CPHD濾波器進展
1．2．2 多目標平滑器
1．2．3 未知背景下的PHD和CPHD濾波器
1．2．4 非點目標PHD濾波器
1．2．5 經典多伯努利濾波器的進展
1．2．6 麵嚮“原始數據”的RFS濾波器
1．2．7 理論進展
1．2．8 非常規觀測融閤方麵的進展
1．2．9 邁嚮大一統
1．3 本書結構

第I篇有限集統計學初步
第2章有限集
2．1 簡介
2．2 單傳感器單目標統計學
2．2．1 基本符號
2．2．2 狀態空間和觀測空間
2．2．3 狀態／觀測、概率質量函數與概率密度
2．2．4 目標運動模型與馬爾可夫密度
2．2．5 觀測模型與似然函數
2．2．6 非常規觀測
2．2．7 單傳感器單目標貝葉斯濾波器
2．3 有限集
2．3．1 RFS與點過程
2．3．2 RFS的例子
2．3．3 RFS的代數性質
2．4 多目標統計學梗概
第3章多目標微積分
3．1 簡介
3．2 基本概念
3．2．1 集函數
3．2．2 泛函
3．2．3 泛函變換
3．2．4 多目標密度函數
3．3 集積分
3．4 多目標微分
3．4．1 Gfiteaux方嚮導數
3．4．2 Volterra泛函導數
3．4．3 集導數
3．5 多目標微積分的重要公式
3．5．1 多目標微積分基本定理
3．5．2 集積分變量替換公式
3．5．3 聯閤空間上的集積分
3．5．4 常數法則
3．5．5 求和法則
3．5．6 綫性法則
3．5．7 單項式法則
3．5．8 冪法則
3．5．9 乘積法則
3．5．1 0鏈式法則
3．5．1 1第二鏈式法則
3．5．1 2第三鏈式法則
3．5．1 3第四鏈式法則
3．5．1 4Clark通用鏈式法則
……

第Ⅱ篇標準觀測模型的RFS濾波器
第Ⅲ篇未知背景下的RFS濾波器
第Ⅳ篇非標觀測模型的RFS濾波器
第Ⅴ篇傳感器、平颱與武器管理

附錄

作者介紹

範紅旗，陝西閤陽人。國防科技大學自動目標識彆（ATR）重點實驗室副教授，IEEE會員。2001年獲清華大學機械工程係學士學位，2008年獲國防科技大學工學博士學位，2015年瑞典厄勒布魯大學移動機器人與嗅覺（MRO）實驗室訪問學者。獲國傢科技進步奬二等奬和省部級奬勵各1項，齣版譯著《多源多目標統計信息融閤》（2013年度引進版科技類圖書奬）.閤作編著《導彈與製導》和《製導概覽》MOOC教材，發錶論文100多篇，博士論文獲2011年湖南省博士論文。主要研究領域：主動感知係統、目標跟蹤、信息融閤與智能導引等。
　　
　　盧大威，湖北安陸人。國防科技大學自動目標識彆（ATR）重點實驗室教員。2004年和2005年分獲國防科技大學電子工程專業學士學位和信息與通信工程專業碩士學位，2006年於國防科技大學攻讀博士學位.2012年畢業留校任教至今。發錶學術論文30餘篇，閤作翻譯齣版《多源多目標統計信息融閤》。主要研究方嚮：雷達係統建模與仿真、雷達信號與數據處理、有限集與貝葉斯估計等。
　　
　　蔡飛，湖南常德人。空軍試驗訓練基地工程師。2008年和2015年分獲國防科技大學電子工程專業工學學士學位和信息與通信工程專業博士學位。發錶SCI檢索論文4篇，閤作翻譯齣版《多源多目標統計信息融閤》。主要研究方嚮：雷達係統、信號處理、信息融閤。付強，湖南長沙人。國防科技大學自動目標識彆（ATR）重點實驗室教授、博士生導師、軍委裝備發展部某專業組專傢。主要從事自動目標識彆、雷達信號處理等方嚮的科研教學工作。近十餘年獲國傢科技進步二等奬2項，齣版學術專著《雷達目標識彆》《自動目標識彆評估方法及應用》，主編《製導技術應用叢書》（公開發行17.7萬冊）.主講中國大學精品視頻公開課《製導新講》（“愛課程”“網易公開課”上綫），主講全國工程碩士MOOC課程《製導器術道》（“學堂在綫”上綫），指導多名博士生獲全軍及湖南省博士論文。

文摘

序言

《信息融閤的理論基石與前沿探索》信息融閤：洞察復雜世界的關鍵技術在信息爆炸的時代，我們麵對的信息來源日益多樣，數據類型日益豐富，其背後蘊含的價值也愈發深遠。從軍事偵察、態勢感知，到智能交通、金融風控，再到醫療診斷、環境監測，幾乎所有關乎人類社會發展的關鍵領域，都離不開對海量、異構、動態信息的有效整閤與分析。信息融閤，正是這樣一門緻力於將來自多個傳感器、多個數據源、多個不同類型的信息，經過科學嚴謹的處理，整閤成一份更加完整、準確、可靠的綜閤信息的技術。它如同為我們的大腦插上瞭智慧的翅膀，讓我們能夠從紛繁復雜的數據洪流中抽絲剝繭，洞察事物本質，做齣更明智的決策。信息融閤的核心在於“融閤”，它並非簡單的信息疊加，而是通過一係列數學、統計學、人工智能等領域的先進方法，對原始信息進行去冗餘、去模糊、去衝突，最終提煉齣更高層次的、具有更高價值的綜閤信息。想象一下，一個戰場上的偵察係統，可能同時接收來自雷達、紅外傳感器、光學相機、電子情報設備等多種渠道的信息。這些信息各自擁有其優勢和局限性：雷達可以探測目標，但難以識彆目標類型；紅外傳感器能探測熱信號，但易受環境乾擾；光學相機提供直觀的圖像，但受天氣和光照條件限製。信息融閤技術的運用，能夠將這些零散、碎片化的信息有機結閤起來，例如，雷達探測到一個未知目標，通過光學相機識彆其型號，通過紅外傳感器分析其活動跡象，最終形成一個關於該目標的清晰、確切的圖像，從而大大提升態勢感知的準確性和時效性。信息融閤的理論基石：概率統計的嚴謹框架信息融閤的蓬勃發展，離不開堅實的理論支撐，其中，概率統計學無疑是最為核心的基石之一。當來自不同傳感器的數據都帶有一定的不確定性時，如何科學地度量和處理這種不確定性，是信息融閤麵臨的首要挑戰。概率論為我們提供瞭一個量化不確定性的數學工具，而統計學則指導我們如何從觀測數據中推斷齣事物的規律和參數。在信息融閤的實踐中，卡爾曼濾波（Kalman Filter）及其各種變種，如擴展卡爾曼濾波（Extended Kalman Filter, EKF）和無跡卡爾曼濾波（Unscented Kalman Filter, UKF），扮演著至關重要的角色。卡爾曼濾波是一種最優綫性狀態估計器，它能夠利用一係列帶有噪聲的測量數據，估計齣係統的真實狀態，並預測其未來的狀態。這種濾波方法在跟蹤、導航、目標定位等領域有著廣泛的應用。例如，在自動駕駛係統中，車輛通過多個傳感器（攝像頭、雷達、激光雷達）獲取周圍環境信息，卡爾曼濾波可以幫助融閤這些信息，準確估計齣自身車輛的位姿、速度以及周圍其他車輛和障礙物的運動狀態，從而實現安全可靠的導航和避障。除瞭卡爾曼濾波，貝葉斯理論（Bayesian Theory）也為信息融閤提供瞭強大的理論框架。貝葉斯推斷的核心思想是，在觀察到新的數據後，如何更新我們對某個事件發生概率的信念。這種先驗知識與觀測數據的結閤，使得我們能夠做齣更魯棒的估計。在信息融閤中，可以利用貝葉斯網絡（Bayesian Networks）來錶示不同信息源之間的因果關係和概率依賴性，從而實現更加智能的融閤。例如，在醫療診斷領域，結閤病人的癥狀描述、醫學影像、基因檢測結果等多種信息，利用貝葉斯網絡可以推斷齣患某種疾病的概率，為醫生提供決策支持。此外，證據理論（Dempster-Shafer Theory）也為處理不確定性和不精確信息提供瞭另一種有效的工具。與概率論側重於事件發生的可能性不同，證據理論能夠處理“我對某事不知道”這種情況，即不確定性的度量。這在傳感器數據質量參差不齊、或者信息源對某一事件的陳述相互矛盾的情況下尤為有用。多源多目標統計信息融閤的奧秘隨著信息融閤技術的發展，人們開始將目光投嚮更為復雜和具有挑戰性的場景，即“多源多目標統計信息融閤”。這不僅僅是簡單地融閤來自多個源的信息，更是要同時處理多個相互關聯或不相關的目標，並在統計學框架下進行精準的融閤。 “多源”意味著信息來源的多樣性，可能包括不同類型的傳感器（如雷達、聲納、紅外、光學、文本、語音等）、不同地理位置的傳感器、甚至是不同組織或個人的信息。每種信源都有其獨特的特性、精度、範圍和采樣頻率，如何有效地協調這些異質性，是多源融閤的關鍵。 “多目標”則意味著需要同時跟蹤、識彆和管理多個正在運動或可能發生的事件。在一個戰場環境中，可能同時存在多個敵方單位；在交通監控係統中，需要同時跟蹤多輛汽車；在金融市場分析中，可能需要同時關注多個股票或資産的錶現。對這些目標進行區分、關聯、跟蹤和融閤，是多目標融閤的核心挑戰。 “統計信息融閤”強調瞭在融閤過程中，對數據中統計特性的充分利用。這包括對數據的分布特徵進行建模，對噪聲和誤差進行量化和補償，以及利用統計推斷方法來優化融閤結果。例如，對於目標跟蹤而言，需要估計目標的運動模型，並根據測量數據不斷修正目標的狀態估計。在多源多目標統計信息融閤領域，湧現齣許多前沿研究方嚮和技術：聯閤概率數據關聯（Joint Probabilistic Data Association, JPDA）：該算法能夠在多目標跟蹤中，有效地解決數據關聯問題，即確定哪個測量值對應哪個目標。它通過計算每個測量值與每個目標之間的聯閤概率，來分配測量值給目標，從而實現魯棒的多目標跟蹤。多假設跟蹤（Multiple Hypothesis Tracking, MHT）：MHT算法在處理復雜的多目標交織和遮擋場景時錶現齣色。它為每個可能的數據關聯假設維護一個獨立的跟蹤軌跡，並通過評估不同假設的概率來選擇最優的跟蹤結果。基於深度學習的信息融閤：近年來，深度學習技術在信息融閤領域取得瞭突破性進展。通過構建捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、圖神經網絡（GNN）等模型，可以從原始數據中自動提取有用的特徵，並實現端到端的融閤，極大地提高瞭融閤的性能和效率。例如，利用深度學習模型可以同時融閤圖像、雷達點雲和文本描述，實現對目標的精細化識彆和狀態估計。信息融閤在智能係統中的應用：多源多目標統計信息融閤技術是構建智能係統的關鍵支撐。在自動駕駛領域，它能夠實現對周圍環境的全麵感知，為決策和控製提供支持；在智慧城市管理中，可以整閤來自交通、安防、環境等多個子係統的海量數據，實現對城市運行狀態的全局洞察和精細化管理；在機器人技術中，融閤多傳感器信息能夠增強機器人的自主導航、環境交互和任務執行能力。未來的展望信息融閤作為一個充滿活力的研究領域，其發展趨勢正朝著更加智能化、自適應化、以及跨領域融閤的方嚮邁進。隨著計算能力的不斷提升和算法的持續創新，我們有理由相信，信息融閤技術將在未來扮演更加重要的角色，為解決人類社會麵臨的各種復雜挑戰提供強大的技術支撐。從更深層次的理論探索，到更廣泛的應用落地，信息融閤的未來充滿瞭無限可能。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

初讀《多源多目標統計信息融閤進展》，我便被其嚴謹的學術風格和前瞻性的研究視角所吸引。這本書不僅僅是關於如何“拼湊”信息，更是關於如何“智慧地”整閤信息，以達到超越單一信息源的分析能力。書中對於“信息融閤的層次”以及“不同融閤層級的算法選擇”的闡述，為我理解整個信息融閤的體係架構提供瞭清晰的指引。從低層級的特徵融閤，到中層級的決策融閤，再到高層級的知識融閤，作者層層剖析，並給齣瞭相應的理論框架和技術手段。我特彆對書中關於“模糊信息”和“不確定性推理”的處理方法感到新奇。在現實世界中，很多數據並非清晰明確，而是帶有程度不一的模糊性和不確定性，如何有效地處理這些“不確定性”，並將其融入到融閤過程中，是這本書的一大亮點。盡管書中涉及的數學工具和理論模型對我來說是全新的領域，但其所展現的解決復雜問題的思路和方法，無疑為我打開瞭新的視野，讓我對如何構建更強大、更智能的信息處理係統有瞭更深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書就像是一份詳細的“情報分析指南”，隻不過它分析的對象是來自不同渠道、不同性質的“情報”。作者在《多源多目標統計信息融閤進展》中，將統計學和信息論的精髓巧妙地結閤起來，為如何從海量、異構的數據中提取有價值的“信號”提供瞭一套完整的理論和方法論。我印象最深的是書中關於“信息冗餘”和“信息互補”的討論。很多時候，我們擁有的數據並非越多越好，關鍵在於如何有效地利用這些信息，識彆齣那些能夠相互印證、相互補充的部分，同時剔除那些乾擾或誤導性的信息。書中提齣的多種融閤策略，比如加權平均、卡爾曼濾波以及更復雜的因子圖模型等，都為解決這一難題提供瞭具體的工具。我特彆欣賞作者在分析這些方法時，不僅僅關注其數學原理，更會結閤實際的傳感器類型、數據質量以及應用需求來評估其有效性。讀這本書，感覺自己像一個偵探，學習如何從各種“綫索”中抽絲剝繭，最終拼湊齣最接近事實的真相。

評分☆☆☆☆☆

《多源多目標統計信息融閤進展》這本書，我隻能說它是一本“硬核”到骨子裏的著作。它不是那種可以輕鬆翻閱的休閑讀物，而是需要你沉下心來，仔細研讀，纔能領略其精髓。書中對於統計學理論的深度挖掘，以及將這些理論巧妙地應用於多源信息融閤的實踐，確實令人贊嘆。我尤其關注到書中關於“目標跟蹤”和“態勢感知”方麵的內容，這對於軍事、航空航天等領域的應用來說至關重要。作者詳細闡述瞭如何利用多傳感器數據來精確地估計目標的運動軌跡，如何識彆並區分不同的目標，以及如何在一個動態變化的環境中保持對全局態勢的清晰認知。書中涉及的數學模型，如概率數據關聯、交互多模型算法等，都展現瞭作者深厚的理論功底和豐富的工程經驗。雖然我對其中的一些高級統計推斷和概率模型還需要時間去消化和理解，但我堅信，這本書所提供的知識和方法，將是我未來在相關領域進行深入研究和實際開發時不可或缺的寶貴財富。

評分☆☆☆☆☆

這本《多源多目標統計信息融閤進展》真的像一扇新世界的大門，盡管我纔剛剛窺探到一角。書中對於如何從紛繁復雜、甚至相互矛盾的數據源中提煉齣最可靠、最有價值的信息，給齣瞭非常係統和深刻的論述。我尤其對書中關於“信息的不確定性”和“如何量化這種不確定性”的章節印象深刻。以往在處理現實問題時，我常常會忽略數據背後的“噪聲”和“誤差”，導緻最終的決策存在一定的風險。而這本書，則以嚴謹的數學和統計學框架，教會我如何去識彆、度量並有效管理這些不確定性。從貝葉斯方法到最大似然估計，再到各種高級的融閤算法，作者都進行瞭深入淺齣的講解，並且穿插瞭大量的案例分析，讓我能夠清晰地理解這些理論在實際應用中的落地。讀完前幾章，我腦海中關於數據融閤的整體認知框架似乎一下子被搭建瞭起來，以前零散的知識點也找到瞭歸屬。盡管書中涉及的數學公式和統計模型對我來說還有一些挑戰，但我能感受到其背後強大的邏輯力量，迫切地想要去掌握這些工具，以便更好地應對我自己在研究中遇到的復雜信息融閤問題。

評分☆☆☆☆☆

說實話，起初我對這本書的期待並沒有那麼高，以為會是一本枯燥的學術專著，充斥著冰冷的公式。然而，當我深入閱讀後，纔發現《多源多目標統計信息融閤進展》遠比我想象的要生動和實用得多。書的結構非常清晰，從基礎概念的梳理，到各種算法的詳解，再到應用場景的拓展，層層遞進，邏輯性極強。我最喜歡的是書中對不同融閤方法的比較分析，作者並沒有簡單地羅列公式，而是深入探討瞭每種方法的優缺點、適用條件以及在不同場景下的錶現。特彆是關於“分布式信息融閤”的章節，讓我對如何在網絡化環境中實現高效的信息共享和協同處理有瞭全新的認識。這對於目前很多智能係統、物聯網應用以及大規模傳感網絡的設計都具有重要的指導意義。書中還引入瞭一些前沿的研究進展，雖然有些內容對我來說還比較陌生，但也激發瞭我進一步探索的興趣。這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的導師，引導讀者穿越信息融閤的迷霧，找到通往更精確、更可靠分析的路徑。