多源动态系统融合估计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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潘泉王小旭徐林峰梁彦周林... 编

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• 多源信息融合
• 动态系统
• 状态估计
• 卡尔曼滤波
• 机器学习
• 自适应滤波
• 优化算法
• 传感器融合
• 目标跟踪
• 数据融合

店铺： 火把图书专营店

出版社： 科学

ISBN：9787030568724

商品编码：29737259944

开本：16

出版时间：2018-03-01

基本信息

• 商品名称：多源动态系统融合估计
• 作者：潘泉//王小旭//徐林峰//梁彦//周林
• 定价：120
• 出版社：科学
• ISBN号：9787030568724

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2018-03-01
• 印刷时间：2018-03-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：16开
• 包装：平装
• 页数：308
• 字数：403千字

内容提要

潘泉、王小旭、徐林峰、梁彦、周林著的《多源 动态系统融合估计》针对目标跟踪在国防应用中的迫 切需求，围绕多传感器多信源下目标跟踪中涉及的时 空配准、多速率、状态约束、多模态、非线性、状态 与模型参数耦合、传感器管理等相关问题，开展动态 系统估计、辨识与融合的理论研究，包括多源信息空 间配准的系统偏差在线估计、多源信息时间配准的多 速率估计、状态约束动态系统建模与估计、状态演化 多模态的马尔可夫跳变系统估计、非线性动态系统的 确定采样型高斯估计、基于期望*大化的联合估计与 辨识及基于事件驱动的单传感器量测管理。
     本书可作为高等院校控制科学与工程各类专业本 科生和研究生的参考书，也可作为自动控制、导航、 信息处理、系统工程及航空、航天、航海、工业过程 控制等相关专业研究人员的参考书。
    

目录

前言
第1章 绪论
1.1 引言
1.2 多源信息融合概况
1.2.1 定义
1.2.2 功能模型
1.2.3 系统结构
1.2.4 融合级别
1.3 多源动态系统融合估计概述
1.3.1 一般性框架
1.3.2 发展现状
参考文献
第2章 系统偏差在线估计
2.1 引言
2.2 未知输入驱动下的系统偏差估计
2.2.1 系统偏差的广义建模
2.2.2 伪量测模型
2.2.3 解耦滤波器的设计
2.2.4 仿真分析
2.3 基于粒子群优化的系统偏差估计
2.3.1 概率数据关联
2.3.2 群体智能算法
2.3.3 粒子群目标函数的构造
2.3.4 系统偏差估计策略
2.3.5 仿真分析
2.4 本章小结
参考文献
附录
第3章 多速率估计
3.1 引言
3.1.1 网络控制系统的多速率估计
3.1.2 多速率多传感器系统建模与估计
3.1.3 多速率多传感器系统故障检测
3.2 量测缺失下多速率多传感器系统建模与估计
3.2.1 问题描述
3.2.2 LMMSE意义下多速率滤波器设计
3.2.3 仿真分析
3.3 未知扰动下多速率多传感器系统故障检测
3.3.1 问题描述
3.3.2 多速率残差生成器
3.3.3 左特征向量解耦残差
3.3.4 残差评价
3.3.5 仿真分析
3.4 W噪声与扰动并存下多速率多传感器系统故障检测
3.4.1 问题描述
3.4.2 多速率*优观测器设计
3.4.3 多速率残差
3.4.4 仿真分析
3.5 本章小结
参考文献

多源动态系统融合估计 在日新月异的科技浪潮中，我们身处一个信息爆炸的时代。无数传感器、观测设备、通信链路以及智能体，正以前所未有的密度和广度，以前所未有的速度和精度，持续不断地感知和交互着我们赖以生存和发展的宏观与微观世界。从宏观的地球气候变化监测，到微观的生物体内的分子动力学研究；从庞大的城市交通网络的实时调度，到精密的航空航天器的自主导航；从复杂的金融市场的风险评估，到精细的医疗健康数据的分析……无不展现出“多源”与“动态”这两个核心特质。 “多源”意味着信息不再孤立，而是来源于不同类型、不同特性、不同时空分布的感知载体。这些信息源可能在测量原理、精度、采样率、噪声特性、甚至信息的语义上存在显著差异。而“动态”则揭示了被观测对象本身以及感知系统所处的环境，都在不断演化和变化，其状态并非静止不变，而是随时间持续演进。理解和驾驭这些复杂、动态、且信息来源驳杂的系统，已成为现代科学和工程领域面临的重大挑战，也是推动技术进步的关键驱动力。 《多源动态系统融合估计》一书，正是在这样的时代背景下应运而生。它系统性地探讨了如何从异构、分散、时变的多个信息源中，提取出关于目标系统最准确、最可靠、最全面的状态信息。本书不仅仅是对现有技术方法的简单罗列，更重要的是，它深入剖析了多源信息融合的内在机理，揭示了不同信息源之间相互作用的规律，并在此基础上，构建了一套严谨的理论框架和切实可行的技术方法，以解决复杂动态系统下的信息融合难题。 本书的写作宗旨在于，为从事信号处理、信息融合、控制理论、人工智能、模式识别、以及相关应用领域的广大科研人员、工程师、和学生，提供一个全面、深入、且具有指导意义的参考。我们力求以清晰的逻辑、严谨的数学推导、丰富的案例分析，引导读者从理论到实践，掌握多源动态系统融合估计的核心思想与关键技术。 在内容结构上，本书首先从基础概念入手，为读者构建起坚实的理论基石。我们详细阐述了信息融合的定义、分类、以及其在不同学科领域中的重要性。随后，本书将重点聚焦于“动态系统”的建模与分析。理解系统的动态特性是进行有效融合的前提。本书将介绍多种经典的动态系统模型，如线性高斯模型（如卡尔曼滤波及其变体）、非线性系统模型（如扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、粒子滤波等）以及更具挑战性的概念模型，并探讨如何针对不同的动态特性选择和构建合适的模型。 接着，本书的核心内容——“多源信息融合”——将得到最详尽的阐述。我们并非局限于单一的融合框架，而是力求全面地覆盖各种主流和前沿的融合技术。 早期融合（数据级融合）：介绍如何将原始的、未经处理或初步处理的数据在特征空间进行整合，以期获得更丰富、更具辨别力的信息。这包括不同传感器数据的时空对齐、尺度变换、特征提取与拼接等关键技术。 中间融合（特征级融合）：探讨如何从不同传感器采集的数据中提取出有意义的特征，然后将这些特征进行融合。本书将详细介绍各种特征提取方法，以及如何设计有效的特征融合策略，例如基于统计学的方法、基于机器学习的方法等。 晚期融合（决策级融合）：聚焦于在各个传感器独立完成目标识别、分类或决策后，再将这些分散的决策进行整合，以获得更高置信度的最终结果。本书将深入分析各种决策融合技术，如投票法、加权平均法、贝叶斯融合、D-S证据理论等，并讨论它们各自的优缺点及适用场景。 在探讨融合框架的同时，本书特别强调了“异构性”和“不确定性”的处理。 异构性处理：不同源头的信息在格式、精度、采样率、甚至含义上都可能存在差异。本书将深入研究如何有效处理这些异构性，例如，如何将不同分辨率的图像进行融合，如何融合不同类型传感器（如雷达、红外、光学）的数据，以及如何处理因传感器原理差异而带来的信息偏差。 不确定性处理：信息融合的本质在于在不确定性环境下做出最优决策。本书将系统介绍处理不确定性的数学工具和方法，包括概率论、模糊逻辑、证据理论、 Dempster-Shafer理论等，并探讨如何量化和传播信息源的不确定性，以及如何在融合过程中有效规避和降低不确定性的负面影响。 此外，本书还将深入探讨一些关键且具有挑战性的融合问题： 数据关联与匹配：在多源系统中，如何准确地将来自不同源头的信息关联到同一个目标或事件，是保证融合效果的关键。本书将详细介绍各种数据关联算法，如最近邻法、JPDA（联合概率数据关联）、MHT（多假设跟踪）等，并分析其在不同场景下的性能表现。 传感器协同与资源管理：在复杂的动态系统中，如何有效地调度和协同多个传感器，实现信息获取的最优化，是提高系统整体效能的重要途径。本书将探讨传感器网络中的协同感知、动态任务分配、以及信息增益最大化等策略。 鲁棒性与容错性：实际应用中的多源系统往往会面临部分传感器失效、数据传输中断、或者受到干扰的情况。本书将重点研究如何提高融合算法的鲁棒性和容错性，确保在部分信息缺失或存在异常时，系统仍能保持基本的运行能力和可靠的估计结果。 实时性与计算效率：对于许多动态系统，特别是实时应用，融合算法的计算效率至关重要。本书将探讨各种优化技术，以在保证估计精度的同时，满足实时处理的需求。 本书的理论推导严谨，数学公式清晰，同时辅以大量的仿真实例和实际应用案例，力求使理论与实践紧密结合。从经典的雷达与红外传感器融合，到新兴的无人机与卫星遥感数据融合；从车载传感器网络中的定位与跟踪，到智能电网的负荷预测与故障诊断；从生物医学影像分析到环境监测……本书中的方法论和技术思想，都将在这些多元化的应用场景中得到生动的体现。 《多源动态系统融合估计》不仅是一本技术手册，更是一扇通往理解和驾驭复杂世界的大门。它将帮助读者深入理解信息融合的本质，掌握解决实际工程问题的关键技术，并为未来的研究和创新提供坚实的理论支撑和丰富的实践经验。我们相信，通过研读本书，您将能够更深刻地洞察复杂动态系统中的信息奥秘，为实现更智能、更高效、更可靠的感知与决策能力，贡献您的智慧与力量。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个高强度项目收尾阶段接触到这本书的，当时急需一个可靠的理论指导来解决一个棘手的多模型协同问题。这本书就像及时雨，尤其是它对于多速率数据处理的解决方案部分，提供了一种优雅且高效的数学工具。作者在处理时间延迟和采样不一致性问题时展现出的专业水准令人敬佩。我印象最深的是关于“信息可信度评估”的章节，它不仅仅停留在理论探讨，还给出了可操作的评估指标体系。这对于评估我们融合系统在真实运行环境下的表现至关重要。阅读过程中，我发现书中引用了大量前沿的期刊文献，这表明作者的研究是与时俱进的，紧跟国际最新进展。虽然全书的理论推导密度较高，需要读者投入大量精力去消化，但正是这种高密度的知识灌输，才使得这本书具有了长久的参考价值。它不是那种读一遍就束之高阁的快餐读物，而是需要反复研读、随时查阅的案头必备宝典，其价值会随着时间的推移而愈发凸显。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我最初被这本书吸引，是冲着它标题里那个“动态”二字去的。现在的研究热点无不指向对时间序列数据的实时处理和预测，而这本书似乎正中靶心。我花了大量时间钻研了其中关于卡尔曼滤波变体和粒子滤波优化的章节。与其他同类书籍相比，它在算法的鲁棒性分析上着墨颇多，这点非常实用。我尝试将书中的某个特定滤波结构应用于我正在进行的一个传感器数据融合项目，结果令人惊喜——性能提升是显而易见的，尤其是对于噪声环境下的数据收敛速度。作者对不同信息源异构性的处理策略，也展现了极高的洞察力。我非常赞赏作者没有局限于单一的数学模型，而是试图构建一个更贴近实际工况的融合决策体系。唯一的遗憾是，书中对计算复杂度的讨论略显保守，如果能提供更详尽的实时性分析和优化建议，对于需要部署到嵌入式系统的读者来说，将是锦上添花。不过瑕不掩瑜，这本书无疑是当前该领域内极具分量的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常吸引人，色彩搭配和字体选择都透露出一种严谨而现代的气息。我本身对工程控制和信息融合领域抱有浓厚的兴趣，所以毫不犹豫地选择了它。拿到书后，我首先翻阅了目录，看到那些深入浅出的章节标题，心中充满了期待。作者在序言中阐述的系统观和方法论，给了我一个很好的切入点。书中对传统估计理论的梳理非常到位，就像为我们搭建了一个坚实的知识地基。特别是关于非线性系统建模的部分，作者结合了最新的机器学习思想，提出了不少富有启发性的观点。虽然有些高级数学推导需要我反复琢磨，但总体来说，阅读体验是令人愉悦的，它不像某些教科书那样枯燥乏味，而是充满了探索的乐趣。我尤其欣赏作者在介绍不同融合框架时，总能穿插一些实际工程案例的思考，这让我感觉自己不仅仅是在学习理论，更是在参与一场真实的系统设计挑战。这本书为我打开了一扇新的窗户，让我对如何处理复杂、多变的现实世界问题有了更深层次的理解。

评分☆☆☆☆☆

从装帧设计和排版来看，这是一本极其用心的学术专著。纸张的质感很好，印刷清晰，图表的绘制也达到了专业级别的水准，这极大地提升了阅读的舒适度，尤其是在需要对照公式和图形时，清晰的图表能节省大量时间。我个人认为，本书最大的价值在于其系统性地梳理了“融合”这一行为背后的哲学思考。很多研究者往往只关注某一种特定的融合算法，而这本书则提供了一个宏观的视角，探讨了信息在不同层级（数据级、特征级、决策级）上进行整合的普适性原则。我尤其欣赏作者对“信息冗余与互补性”的深入剖析，这直接关系到我们如何科学地设计传感器网络和信息获取策略。这本书的深度，使得它不只是一本技术手册，更像是一部关于信息科学如何应用于复杂系统建模的哲学著作。读完后，我对自己的研究方向有了更清晰的战略定位，明白哪些地方需要加强基础理论，哪些地方可以大胆创新。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字风格非常独特，它介于严谨的学术论述和富有激情的知识分享之间，读起来有一种行云流水般的畅快感。我特别关注了其中关于“不确定性量化”的那几节。作者并没有将不确定性视为洪水猛兽，而是将其巧妙地融入到融合框架的设计之中，这是一种非常成熟和务实的态度。我发现，书中对贝叶斯统计和证据理论的结合阐述得极为清晰，许多过去模糊不清的概念，在读完相关章节后豁然开朗。对于初入这个领域的学生来说，这本书可能需要一定的数学基础铺垫，但对于有一定积累的研究人员，它提供的知识增量是巨大的。它强迫你去思考，在信息不完全或模型存在偏差的情况下，如何才能做出最“合理”的决策，而不是追求虚无缥缈的“最优”。这种思维训练，远比单纯记住公式来得重要。我甚至会时不时地合上书本，在脑海中复盘作者提出的不同融合架构的逻辑流程，每一次回顾都有新的体会。