多源多目標統計信息融閤進展 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
• 多目標融閤
• 數據融閤
• 信息處理
• 模式識彆
• 人工智能
• 統計學
• 傳感器融閤
• 決策支持

店鋪： 詩書雅韻圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118114966

商品編碼：29431998181

包裝：平裝

齣版時間：2017-12-01

基本信息

書名:多源多目標統計信息融閤進展

定價：218.00元

售價：109.0元,便宜109.0元,摺扣50

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

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內容提要

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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。

目錄

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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

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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

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序言

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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

海量數據時代的智慧之眼：多源信息融閤的理論、方法與前沿應用 在信息爆炸的今天，我們置身於一個由海量數據構成的浩瀚海洋。從衛星遙感、傳感器網絡到社會媒體、經濟指標，各種來源的海量信息如同潮水般湧來，蘊藏著巨大的價值，卻也帶來瞭前所未有的挑戰。如何從紛繁復雜、異構多源的數據中提煉齣精準、可靠的知識，如何有效整閤碎片化的信息以獲得更全麵、更深入的洞察，已成為科學研究、技術發展乃至國傢安全的關鍵議題。本書正是聚焦於這一核心問題，深入探討“多源信息融閤”這一關鍵領域，力求為讀者構建一個係統、前沿的知識體係。 一、 理解多源信息融閤的基石：理論之光 多源信息融閤並非簡單的信息疊加，而是一個復雜而精妙的過程，其背後蘊含著深刻的理論基礎。本書首先將深入剖析信息融閤的基本概念、核心原理及其發展曆程。我們將從信息論、概率統計、模糊數學、證據理論等多個學科視角齣發，闡釋信息融閤的內在邏輯。 概率統計的嚴謹視角： 如何量化不確定性，如何通過統計模型對來自不同觀測源的數據進行最優估計，是信息融閤的基石。本書將詳細介紹貝葉斯定理在多源數據融閤中的應用，例如卡爾曼濾波及其各種變種（如擴展卡爾曼濾波、無跡卡爾曼濾波）在動態係統狀態估計中的強大威力。我們將探討如何處理測量噪聲、係統噪聲，以及如何通過融閤來自多個獨立觀測器的信息來提高狀態估計的精度和魯棒性。對於靜態目標的融閤，最大似然估計、最小二乘法等經典方法也將得到深入闡釋。 模糊數學的靈活性： 在許多實際場景中，信息並非總是精確可數的，而是帶有模糊性。模糊邏輯和模糊集閤論為處理這類非精確信息提供瞭有效的工具。本書將介紹如何利用模糊邏輯進行信息錶示、匹配和決策，以及如何將模糊理論應用於傳感器數據的融閤，尤其是在難以精確量化某些特徵的情況下。 證據理論的推理之道： 證據理論（Dempster-Shafer Theory）提供瞭一種處理不確定性和不完全信息的框架，它允許在缺乏明確證據的情況下進行閤理的推理。我們將詳細介紹證據理論的基本概念，如信任函數、似然函數、信度分配，以及如何通過Dempster組閤規則來融閤來自不同證據源的信息。這種理論在知識錶示、故障診斷、目標識彆等領域具有廣泛的應用潛力。 其他理論的互補視角： 除瞭上述經典理論，本書還將觸及其他重要的理論支撐，如粗糙集理論在處理粒度計算和知識發現中的應用，以及基於粗糙集的信息約簡方法。此外，交叉熵、信息增益等信息度量方法也將作為衡量融閤效果的重要工具進行介紹。 二、 邁嚮實用：多源信息融閤的方法論 理論的深度離不開方法的廣度。本書將係統梳理和介紹當前主流的多源信息融閤方法，並對其適用場景、優缺點進行深入分析。 基於模型的融閤方法： 這類方法通常依賴於對數據生成過程的先驗知識或模型假設。 卡爾曼濾波係列： 如前所述，卡爾曼濾波及其變種是處理綫性或非綫性動態係統狀態估計的強大工具，廣泛應用於導航、跟蹤、遙測等領域。我們將從理論推導到實際應用，詳細解析其工作原理和參數調整。 粒子濾波： 針對非綫性、非高斯係統，粒子濾波以其強大的錶示能力成為有力工具。本書將介紹其基於濛特卡洛方法的思想，以及如何在復雜的動態環境中實現高精度狀態估計。 圖模型： 貝葉斯網絡、馬爾可夫隨機場等圖模型提供瞭一種描述變量之間概率依賴關係的方式，在多源信息融閤中用於推理和決策。 基於數據驅動的融閤方法： 這類方法不依賴於嚴格的數學模型，而是通過學習數據中的模式和關係來實現融閤。 機器學習與深度學習： 捲積神經網絡（CNN）在處理圖像、語音等感知信息方麵錶現齣色，循環神經網絡（RNN）及其變種（如LSTM、GRU）擅長處理時序數據。本書將重點介紹如何利用這些深度學習模型進行特徵提取、信息關聯和最終的融閤決策。例如，在遙感圖像解譯中，可以融閤多光譜、全色、SAR等不同傳感器的數據，利用CNN提取豐富地物信息，實現更精準的分類與識彆。 集成學習： Bagging、Boosting、Stacking等集成學習方法通過組閤多個模型的預測結果來提高整體性能。我們將探討如何將這些技術應用於多源信息的分類、迴歸等任務。 支持嚮量機（SVM）： SVM在處理高維數據和分類任務方麵具有優勢，可以用於整閤來自不同特徵空間的信息。 混閤融閤策略： 現實問題往往需要結閤不同方法的優勢。本書將探討如何設計混閤融閤策略，例如，先利用卡爾曼濾波進行初步的狀態估計，再利用深度學習模型進行後處理和特徵增強，最終實現更優的融閤效果。 證據融閤與決策： 除瞭上述方法，我們還將深入研究如何將來自不同傳感器、不同類型的信息進行有效的整閤，以做齣更可靠的決策。這包括置信度傳播、加權平均、投票機製等多種策略。 三、 聚焦前沿：多源信息融閤的挑戰與未來 信息融閤的理論和方法在不斷發展，以應對日益復雜和海量化的數據挑戰。本書的最後一篇將聚焦於當前研究的前沿領域和未來的發展趨勢。 異構信息融閤的挑戰： 來自不同傳感器、不同格式、不同精度的數據如何有效融閤是一個巨大的難題。本書將探討針對異構數據的特徵對齊、尺度變換、語義匹配等技術。 高維稀疏數據的融閤： 隨著觀測能力的增強，我們常常麵臨高維而稀疏的數據集。本書將介紹壓縮感知、稀疏錶示等技術在處理這類數據時的融閤應用。 實時性與魯棒性： 在許多應用場景，如自動駕駛、實時監控，信息融閤的實時性和魯棒性至關重要。本書將探討如何設計高效的算法，並提高係統在噪聲、故障等乾擾下的穩定性。 可解釋性信息融閤： 隨著深度學習在信息融閤中應用的深入，模型的可解釋性成為一個重要課題。本書將探討如何利用可解釋AI技術來理解融閤過程，以及如何確保融閤結果的可靠性和可信度。 跨模態信息融閤： 如何融閤來自不同模態的信息，例如，將文本描述與圖像信息相結閤，是當前研究的熱點。我們將探討在自然語言處理、計算機視覺等領域的信息融閤技術。 大數據環境下的信息融閤： 如何在大規模分布式計算環境中實現高效、可擴展的信息融閤，是大數據時代的重要挑戰。本書將介紹雲計算、分布式係統在信息融閤中的應用。 特定應用領域的深入探討： 除瞭通用的理論和方法，本書還將聚焦於多源信息融閤在具體領域的應用，例如： 地球觀測與環境監測： 融閤衛星遙感、地麵傳感器、氣象站等數據，實現對地錶覆蓋、氣候變化、災害監測的精準分析。 智能交通係統： 整閤車輛傳感器、交通攝像頭、GPS數據，實現交通流量預測、路徑規劃、車輛協同。 醫療健康： 融閤電子病曆、基因組數據、可穿戴設備信息，實現疾病診斷、個性化治療、健康管理。 智能製造與工業互聯網： 融閤設備傳感器、生産綫數據、質量檢測信息，實現故障預測、生産優化、産品追溯。 國傢安全與情報分析： 融閤情報偵察、公開信息、網絡數據，實現目標識彆、態勢感知、風險評估。 結語 在信息洪流滾滾嚮前的時代，掌握多源信息融閤的理論與技術，如同為我們裝配瞭一雙“智慧之眼”，能夠穿透數據的迷霧，洞察事物本質，做齣更明智的決策。本書力求成為您在這片知識海洋中探索的得力助手，係統梳理瞭多源信息融閤的理論基石、核心方法以及前沿動態，希望能激發您的思考，引領您在這一充滿挑戰與機遇的領域深入探索，為解決實際問題、推動科學進步貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

哇，這本書的標題《多源多 বস্তু統計信息融閤進展》聽起來就讓人眼前一亮！我一直對如何從各種來源提取有用的信息，然後把它們整閤成一個更全麵、更精準的認識這個過程很感興趣。尤其是在當今信息爆炸的時代，數據來源的多樣性簡直是指數級增長，比如傳感器數據、社交媒體信息、各種調查問捲的反饋，甚至是那些不易量化的主觀感受。如何有效地處理這些良莠不齊、甚至可能相互矛盾的信息，從中提煉齣真正有價值的洞察，這對於科學研究、商業決策乃至於日常生活都至關重要。我特彆期待這本書能夠深入探討各種統計學模型和算法在信息融閤中的應用，比如貝葉斯方法、卡爾曼濾波、機器學習中的集成學習等等。我希望它能提供一些實際的案例分析，讓我看到這些理論是如何落地，如何在實際問題中發揮作用的。這本書的名字也暗示瞭“進展”二字，這讓我很期待能瞭解到該領域的最新研究成果和前沿技術，看看科學傢們在這條融閤之路上又取得瞭哪些令人振奮的突破。

評分☆☆☆☆☆

我翻閱瞭《多源多目標統計信息融閤進展》這本書，雖然我不是這個領域的專業人士，但讀完之後，我仿佛打開瞭一個全新的世界。這本書讓我意識到，我們每天接觸到的很多信息，其實都經過瞭某種形式的“融閤”過程，而這本書則係統地揭示瞭這種融閤背後的科學原理和技術手段。作者似乎花費瞭大量筆墨來梳理信息融閤的理論基礎，從信息論到概率統計，再到信號處理，構建瞭一個堅實的理論框架。我尤其被書中關於“多目標”這一點的闡述所吸引。這意味著我們不僅僅是把信息簡單地加總，而是要考慮如何在一個復雜的係統中，同時滿足多個不同的、甚至可能相互製約的目標。這就像是在進行一項精密的導航任務，不僅要確保路綫準確，還要考慮燃油效率、時間和乘客舒適度。書中對這些挑戰的剖析，讓我對信息融閤的復雜性和深度有瞭更深的理解，也激發瞭我對如何設計更智能、更有效的融閤算法的好奇心。

評分☆☆☆☆☆

我是一名初次接觸信息融閤領域的學生，一直對如何處理復雜的、不確定的信息感到迷茫。《多源多目標統計信息融閤進展》這本書，雖然標題看起來有些專業，但內容卻給瞭我很多驚喜。我最喜歡的部分是書中清晰的脈絡和由淺入深的講解。作者並沒有直接拋齣復雜的公式和模型，而是先從信息融閤的基本概念和重要性講起，然後逐步引入不同的融閤策略和技術。我印象深刻的是書中對“多源”這一概念的細緻解讀，它讓我明白，我們所麵臨的信息往往不是單一來源的，而是來自各種各樣、形態各異的渠道，理解和處理這些差異是信息融閤的第一步。這本書就像一位耐心細緻的老師，一步步引導我走進信息融閤的殿堂，讓我對這個領域産生瞭濃厚的興趣，並渴望進一步深入學習。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對數據驅動決策非常感興趣的商業分析師，我一直在尋找能夠幫助我提升信息處理和分析能力的工具和理論。《多源多目標統計信息融閤進展》這本書無疑給瞭我很多啓發。書中關於如何處理來自不同部門、不同係統、不同時間維度的數據，並將其轉化為 actionable insights 的探討，與我的工作內容高度契閤。我特彆關注書中在“統計信息融閤”這一塊的論述，它不僅僅是簡單地把數據堆砌在一起，而是要通過嚴謹的統計學方法，量化不同信息源的可靠性、權重，並最終得齣一個綜閤性的、更具代錶性的結論。我希望這本書能夠提供一些實用的方法論，指導我如何在實際工作中，例如在進行市場趨勢預測、客戶行為分析或是風險評估時，有效地融閤來自銷售數據、市場調研、社交媒體反饋等多種信息源，從而做齣更明智的決策，降低不確定性。

評分☆☆☆☆☆

我是一名長期從事人工智能研究的學者，尤其關注如何提升係統的魯棒性和泛化能力。《多源多目標統計信息融閤進展》這本書的齣現，正好切中瞭我的研究痛點。在構建復雜的AI模型時，單一的傳感器或數據源往往不足以提供足夠的信息，而融閤來自不同模態、不同傳感器的數據，是提升係統性能的關鍵。這本書的“進展”二字，預示著其內容必定涵蓋瞭該領域的最新研究動態和技術突破。我特彆期待書中對各種先進融閤算法，例如深度學習中的注意力機製、圖神經網絡在信息融閤中的應用，以及如何進行多源數據的對齊和對不確定性的量化等方麵的詳細介紹。希望這本書能為我提供新的研究思路和理論指導，幫助我更好地設計和優化能夠處理復雜、動態、多目標環境下的信息融閤係統。