机载雷达多目标跟踪技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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朱自谦 著

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出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118088311

商品编码：29434124047

包装：精装

出版时间：2013-06-01

基本信息

书名：机载雷达多目标跟踪技术

定价：65.00元

作者：朱自谦

出版社：国防工业出版社

出版日期：2013-06-01

ISBN：9787118088311

字数：

页码：

版次：1

装帧：精装

开本：大16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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朱自谦、胡士强编著的《机载雷达多目标跟踪技术》**章首先回顾了现代机载雷达多目标跟踪技术的发展历史。第二章对MTT系统在工程中经常采用的几种坐标系进行了介绍和讨论。第三章在研究现有大量航迹起始方法的基础上，在机载脉冲多普勒雷达环境下，从工程实现背景出发，针对空空、空面(包括：空海和空地)目标的特点。第四章在“当前”模型的概念下，从工程实现背景出发，提出了一种用于机动目标跟踪的新自适应卡尔曼滤波算法——加权“当前”模型自适应卡尔曼滤波算法。第五章在分析“当前”统计模型的不足基础上，提出了另一种适用于大范围机动目标跟踪的新算法——基于模糊系统的UKF机动目标跟踪方法。第六章在MTT系统中提出了瞬时动态误差和瞬态特性的概念。第七章较为系统地介绍了目前*常见的几种数据关联方法。第八章将现有的几种概率数据关联方法等效成相应的网络。第九章介绍了一种*有限集多目标跟踪方法。第十章针对多目标贝叶斯滤波器不能起始未知位置新目标的问题，提出了一种带有新生目标检测的贝叶斯多目标跟踪方法。第十一章在分析现有外资料的基础上，针对MTF技术特点提出了一套完整的性能评估方法。

内容提要

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目录

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章概论 1．1 多目标跟踪技术的发展 1．2 多目标跟踪技术的应用 1．2．1 军用领域 1．2．2 民用领域 1．3 MTT技术的主要问题和关键技术 1．3．1 坐标系的选择 1．3．2 点迹录取与预处理 1．3．3 航迹起始、确定和消除 1．3．4 数据关联 1．3．5 经典跟踪算法 1．3．6 基于有限集的多目标跟踪算法 1．3．7 性能评估 1．4 本书主要章节安排 参考文献第二章 多目标跟踪中经常使用的几种坐标系第三章 一种通用航迹起始模型和并行联合概率航迹起始逻辑第四章 一种用于机动目标跟踪的加权自适应卡尔曼滤波算法第五章 基于模糊系统的UKF机动目标跟踪方法第六章 用于机动目标跟踪的复合机动模型及其应用 第七章 几种典型多目标数据关联方法 第八章 自组织特征映射神经网络概率数据关联 第九章 应用椭球门限的有限集GM—CPHD多目标跟踪滤波器第十章 基于目标检测的贝叶斯多目标跟踪方法 第十一 章多目标跟踪性能评估系统 结束语 注释表

作者介绍

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朱自谦，北京市人，生于1956年，于1982年和1989年获得西北工业大学飞行器自动控制专业学士和硕士学位，2010年获南京航空航天大学信息获取与处理博士学位。长期从事机载雷达总体技术研究工作．先后承担和主持了多项重要基础科研、预先研究、工程型号等重大科研任务。在机载雷达多目标探测、跟踪、非合作目标识别、多传感器数据融合和电子对抗等领域研究中获得多项部级、国防和全军科技成果，并发表数十篇学术论文。胡士强1969年3月生，河北定州人，现为上海交通大学航空航天学院信息与控制系主任，空天科学技术研究院信息与控制研究所所长，控制科学与工程学科教授、博士生导师。20()2年毕业于北京理工大学飞行器设计专业博士，2004年上海交通大学控制科学与工程流动站出站，同年破格晋升为教授。长期从事信息处理与应用研究，在多源信息融合与控制、图像理解与分析、非线性系统状态估计等方面取得多项科研成果，并在国家有关重点项目和型号设计中得到成功应用。先后主持了国家自然科学基金、国家863计划、中国博士后科学基金、航空科学基金、航天支撑技术基金等多项科研任务，出版学术专著1部，先后发表SCI论文30多篇，授权和公开国家发明10项。曾先后荣获省部级二等奖3项。

文摘

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序言

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《智海远航：人工智能驱动的金融风险管理》 内容梗概 在全球经济一体化日益深入、金融市场波动性显著加剧的当下，金融风险管理正面临前所未有的挑战。传统风险管理模式因其反应滞后、预测能力有限、难以应对复杂多变的风险形态等弊端，已显露出疲态。正是在这样的时代背景下，《智海远航：人工智能驱动的金融风险管理》应运而生，它将目光聚焦于人工智能（AI）技术在金融风险管理领域的颠覆性应用，旨在为金融机构提供一套前沿、高效、智能的风险防控解决方案。 本书并非简单地罗列AI技术在金融领域的零散应用，而是系统性地构建了一个以AI为核心的金融风险管理理论框架和实践路径。我们深入剖析了AI技术，包括但不限于机器学习（Machine Learning）、深度学习（Deep Learning）、自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）、增强学习（Reinforcement Learning）等，如何被应用于识别、评估、监测、预警和化解各类金融风险。 核心内容详解 第一部分：金融风险概览与AI赋能的必然性 本部分首先对当前金融市场面临的主要风险类型进行了全面的梳理和界定，涵盖了信用风险、市场风险、操作风险、流动性风险、合规风险、系统性风险以及新兴的非系统性风险（如网络安全风险、地缘政治风险等）。我们将逐一分析这些风险的产生机制、演变规律及其对金融机构和宏观经济造成的潜在影响。 随后，本书重点阐述了AI技术赋能金融风险管理的理论基础和技术优势。我们将探讨AI强大的数据处理能力、模式识别能力、预测分析能力以及自动化决策能力，如何能够突破传统风险管理方法的瓶颈。例如，AI可以处理海量、多维度、非结构化的数据，发现人类难以察觉的风险信号；AI的自学习能力可以使其不断适应市场变化，提高风险预测的精度；AI的自动化执行能力则能帮助金融机构更快速、更有效地应对突发风险事件。 第二部分：AI在信用风险管理中的创新应用 信用风险是金融机构最核心的风险之一。《智海远航》将深入探讨AI如何重塑信用评估、风险预警和贷后管理。 智能信用评估模型： 我们将介绍如何利用机器学习算法，如逻辑回归（Logistic Regression）、支持向量机（Support Vector Machines, SVM）、随机森林（Random Forest）、梯度提升（Gradient Boosting）等，构建比传统评分卡更精准、更动态的信用评估模型。这些模型能够整合更多元的非传统数据（如社交媒体行为、电商交易记录、运营商数据等），捕捉更精细的客户信用画像，有效识别“高风险低评分”和“低风险高评分”的个体。 AI驱动的早期预警系统： 本书将演示如何利用NLP技术分析新闻报道、社交媒体评论、公司公告等文本信息，识别可能预示企业经营状况恶化或财务压力的负面情绪和关键词。结合时间序列分析和异常检测算法，构建能够提前预警信贷违约风险的智能系统。 智能化贷后管理与催收： AI在贷后管理中的应用将包括通过分析借款人的行为模式，预测其还款意愿和能力，并据此制定个性化的沟通和干预策略。例如，智能催收机器人可以提供7x24小时的自动化、人性化沟通服务，提高催收效率并降低客户流失。 第三部分：AI在市场风险管理中的前沿探索 市场风险是金融市场波动带来的潜在损失。《智海远航》将聚焦AI在市场风险量化、预测和交易策略优化方面的作用。 高频交易与量化策略： AI的强大计算能力和模式识别能力使其在构建高频交易策略和量化投资模型方面具有显著优势。本书将探讨如何利用深度学习网络（如LSTM、CNN）来捕捉资产价格的复杂时序特征，预测市场趋势，并开发能够自适应调整交易参数的智能交易系统。 风险因子识别与量化： 传统的VaR（Value at Risk）模型在捕捉极端事件和非线性关系方面存在局限。本书将介绍如何利用AI算法（如生成对抗网络GAN）来生成更具代表性的市场压力情景，并利用机器学习模型识别和量化影响市场波动的隐藏风险因子，从而实现更全面的市场风险度量。 情绪分析与新闻影响预测： 通过NLP技术对海量的财经新闻、分析报告、社交媒体讨论进行实时情绪分析，量化市场参与者的情绪倾向，并预测这些情绪变化对资产价格的影响，为市场风险管理提供更敏锐的洞察。 第四部分：AI在操作风险、合规风险与反欺诈中的实战应用 操作风险和合规风险的隐蔽性与突发性是其管理难点。反欺诈更是与时间赛跑的智能化博弈。 操作风险的智能化监测与识别： 本书将探讨如何利用AI技术分析系统日志、交易记录、员工行为数据等，识别潜在的操作失误、内部欺诈或系统漏洞。通过异常检测和关联分析，提前发现操作风险的苗头。 AI驱动的合规监管： 随着金融监管日益严格，合规成本不断攀升。AI在反洗钱（AML）、了解你的客户（KYC）、反恐怖融资（CTF）等领域的应用将是本书的重点。我们将介绍如何利用NLP技术自动化审查大量交易和客户信息，识别可疑模式，减少人工审核的工作量，并提高合规效率。 智能反欺诈体系： 欺诈手段层出不穷，AI是应对这一挑战的最有力武器。本书将详细讲解如何利用机器学习模型，实时分析交易行为、设备信息、身份验证等数据，快速识别欺诈交易，如信用卡欺诈、账户盗用、虚假交易等。我们将探讨图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）在识别欺诈团伙和复杂欺诈网络中的独特价值。 第五部分：AI驱动的金融风险管理体系建设与未来展望 本书的最后一部分将上升到战略层面，探讨金融机构如何构建一个全面、集成、智能的AI驱动的风险管理体系。 数据治理与AI模型生命周期管理： AI模型的有效性严重依赖于高质量的数据。我们将强调数据治理的重要性，以及如何建立标准化的数据采集、清洗、存储和管理流程。同时，AI模型并非一劳永逸，本书还将探讨模型的可解释性、偏差检测、持续监控和更新等模型生命周期管理的关键环节。 人才培养与组织变革： 引入AI技术需要金融机构进行相应的人才培养和组织结构调整。本书将为金融机构在AI人才引进、技能培训、跨部门协作以及建立鼓励创新的企业文化方面提供战略性建议。 AI伦理、监管与可信AI： 随着AI在金融领域的应用日益广泛，其潜在的伦理问题和监管挑战也日益凸显。本书将深入探讨AI的透明度、公平性、问责制等问题，并介绍可信AI（Trustworthy AI）的理念和实践，引导读者在追求技术创新的同时，牢守伦理底线，遵循监管要求。 未来趋势与挑战： 最后，本书将展望AI在金融风险管理领域的未来发展趋势，如联邦学习（Federated Learning）、强化学习在策略优化中的更广泛应用、以及AI与区块链等其他前沿技术的融合，并分析可能面临的挑战与机遇。 目标读者 《智海远航：人工智能驱动的金融风险管理》面向广大金融从业者，包括但不限于： 银行、证券公司、基金公司、保险公司等各类金融机构的风险管理部门、合规部门、IT部门、科技创新部门的管理人员和技术专家。 金融科技公司的技术研发人员、产品经理和战略规划者。 对人工智能在金融领域应用感兴趣的研究人员、学者及高校学生。 监管机构的相关从业人员。 本书力求理论深度与实践可行性并重，通过丰富的案例分析和清晰的逻辑阐述，帮助读者全面理解AI技术为金融风险管理带来的革命性变革，并掌握将其应用于实际工作的关键技能和方法，共同驶向更加安全、稳健的金融“智海”远航。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是我近期阅读体验中最令人惊喜的一本，它以一种极其生动且深入浅出的方式，为我打开了机载雷达探测与识别领域的新视野。作者仿佛化身为一位经验丰富的雷达工程师，将那些原本晦涩难懂的原理和技术，拆解得如此清晰透彻。我尤其赞赏书中对于各种干扰和噪声的处理策略的详尽阐述，这对于理解真实战场环境下雷达系统的鲁棒性至关重要。书中不仅罗列了理论知识，更通过大量的实际案例分析，将抽象的概念具象化，让我能直观地感受到不同算法在应对复杂目标群时的差异和优劣。读到关于目标识别的部分，我更是受益匪浅，作者对各种识别算法的比较分析，以及它们在不同传感器和环境下的适用性，都给了我极大的启发。这本书的图表设计也非常出色，逻辑性强，重点突出，极大地提升了阅读的效率和理解的深度。整体而言，它不仅仅是一本技术手册，更像是一次沉浸式的学习体验，让我对机载雷达多目标跟踪技术有了全新的、更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在航空电子领域工作的工程师，我一直渴望找到一本能够系统性梳理机载雷达多目标跟踪技术现状与未来发展趋势的书籍。这本书的出现，无疑是让我眼前一亮。它不仅涵盖了该领域最前沿的研究成果，更对经典算法进行了详尽的回顾与分析，展现出作者深厚的学术功底和广阔的行业视野。我尤其对书中关于机器学习在多目标跟踪中的应用章节印象深刻，作者结合了大量的最新研究文献，对深度学习、强化学习等技术如何提升跟踪精度和鲁棒性进行了深入探讨，并给出了富有见地的观点。书中对多种先进跟踪滤波器的比较分析，包括其理论基础、计算复杂度以及在不同场景下的性能表现，都为我今后的研究和开发提供了宝贵的参考。此外，作者对未来技术发展方向的预测，以及对相关挑战的分析，也让我对该领域的发展有了更清晰的认识。这本书的语言严谨而不失可读性，公式推导清晰，论证有力，是一本不可多得的专业著作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，无疑为机载雷达多目标跟踪领域的研究人员提供了一个宝贵的知识宝库。作者以一种极其系统和严谨的态度，梳理了该领域的核心理论、关键算法以及前沿技术。我个人对书中关于目标状态空间表示和参数估计的章节特别感兴趣，作者对不同滤波方法的论证分析，以及它们在实际应用中的优缺点，都做了非常详尽的阐述。我特别赞赏书中对于数据融合技术在多目标跟踪中的应用的探讨，作者结合了多种传感器的特点，提出了多种有效的融合策略，这对于提升跟踪系统的整体性能具有重要的指导意义。此外，书中关于跟踪系统性能评估指标的设计与选择，以及如何进行有效的仿真实验，都为我今后的研究工作提供了明确的方向。这本书的参考文献引用也非常广泛，为读者提供了进一步深入研究的便利。总体而言，这是一本集理论性、实践性和前瞻性于一体的优秀学术著作。

评分☆☆☆☆☆

从我一个对雷达系统略有了解的门外汉的角度来看，这本书的价值简直是无法估量。它以一种非常系统且循序渐进的方式，将机载雷达领域中最为核心和复杂的多目标跟踪技术，以一种极其平易近人的语言呈现出来。我一直对雷达是如何在纷繁复杂的电磁环境中精准锁定并追踪多个移动目标感到好奇，而这本书恰好满足了我这份好奇心。作者在讲解数据关联、状态估计以及航迹管理等方面，都做得极为细致，甚至连一些看似微小的细节，都做了深入的剖析。我特别喜欢书中关于概率数据关联（PDA）和联合概率数据关联（JPDA）算法的讲解，作者用生动的比喻和清晰的图示，让我这个非专业人士也能理解其背后的数学原理和工程实现。此外，书中关于如何处理杂波、干扰以及目标可能出现的虚警和漏警等问题，也都提供了非常实用的思路和方法。这本书的结构设计也非常合理，每一章都像是一个独立的模块，但又相互关联，共同构建起一个完整而强大的知识体系。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对军事技术充满兴趣的普通读者，一直以来对雷达在现代战争中的作用都非常着迷。当我偶然翻阅到这本书时，我被它深邃的内涵和宏大的视角所吸引。虽然我对其中很多专业术语并不熟悉，但作者巧妙地运用了大量的类比和比喻，将原本晦涩的技术原理阐释得栩栩如生，仿佛我置身于一个真实的雷达操作指挥中心。书中对于如何区分敌我目标、如何预测目标轨迹、以及如何应对敌方的电子干扰等方面的描述，都让我大开眼界。我仿佛看到了一幅幅激烈的空战画面，雷达系统在其中扮演着至关重要的角色。作者对不同国家和地区在机载雷达技术上的发展历程和成就的梳理，也让我对全球军事科技的竞争格局有了更深入的理解。这本书让我认识到，即使是看似简单的“点”和“线”，背后都蕴含着如此复杂精妙的科学与工程技术。