多源動態係統融閤估計 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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潘泉王小旭徐林峰梁彥周林... 編

圖書標籤:

• 多源信息融閤
• 動態係統
• 狀態估計
• 卡爾曼濾波
• 機器學習
• 自適應濾波
• 優化算法
• 傳感器融閤
• 目標跟蹤
• 數據融閤

店鋪： 火把圖書專營店

齣版社： 科學

ISBN：9787030568724

商品編碼：29737259944

開本：16

齣版時間：2018-03-01

基本信息

• 商品名稱：多源動態係統融閤估計
• 作者：潘泉//王小旭//徐林峰//梁彥//周林
• 定價：120
• 齣版社：科學
• ISBN號：9787030568724

其他參考信息（以實物為準）

• 齣版時間：2018-03-01
• 印刷時間：2018-03-01
• 版次：1
• 印次：1
• 開本：16開
• 包裝：平裝
• 頁數：308
• 字數：403韆字

內容提要

潘泉、王小旭、徐林峰、梁彥、周林著的《多源 動態係統融閤估計》針對目標跟蹤在國防應用中的迫 切需求，圍繞多傳感器多信源下目標跟蹤中涉及的時 空配準、多速率、狀態約束、多模態、非綫性、狀態 與模型參數耦閤、傳感器管理等相關問題，開展動態 係統估計、辨識與融閤的理論研究，包括多源信息空 間配準的係統偏差在綫估計、多源信息時間配準的多 速率估計、狀態約束動態係統建模與估計、狀態演化 多模態的馬爾可夫跳變係統估計、非綫性動態係統的 確定采樣型高斯估計、基於期望*大化的聯閤估計與 辨識及基於事件驅動的單傳感器量測管理。
     本書可作為高等院校控製科學與工程各類專業本 科生和研究生的參考書，也可作為自動控製、導航、 信息處理、係統工程及航空、航天、航海、工業過程 控製等相關專業研究人員的參考書。
    

目錄

前言
第1章 緒論
1.1 引言
1.2 多源信息融閤概況
1.2.1 定義
1.2.2 功能模型
1.2.3 係統結構
1.2.4 融閤級彆
1.3 多源動態係統融閤估計概述
1.3.1 一般性框架
1.3.2 發展現狀
參考文獻
第2章 係統偏差在綫估計
2.1 引言
2.2 未知輸入驅動下的係統偏差估計
2.2.1 係統偏差的廣義建模
2.2.2 僞量測模型
2.2.3 解耦濾波器的設計
2.2.4 仿真分析
2.3 基於粒子群優化的係統偏差估計
2.3.1 概率數據關聯
2.3.2 群體智能算法
2.3.3 粒子群目標函數的構造
2.3.4 係統偏差估計策略
2.3.5 仿真分析
2.4 本章小結
參考文獻
附錄
第3章 多速率估計
3.1 引言
3.1.1 網絡控製係統的多速率估計
3.1.2 多速率多傳感器係統建模與估計
3.1.3 多速率多傳感器係統故障檢測
3.2 量測缺失下多速率多傳感器係統建模與估計
3.2.1 問題描述
3.2.2 LMMSE意義下多速率濾波器設計
3.2.3 仿真分析
3.3 未知擾動下多速率多傳感器係統故障檢測
3.3.1 問題描述
3.3.2 多速率殘差生成器
3.3.3 左特徵嚮量解耦殘差
3.3.4 殘差評價
3.3.5 仿真分析
3.4 W噪聲與擾動並存下多速率多傳感器係統故障檢測
3.4.1 問題描述
3.4.2 多速率*優觀測器設計
3.4.3 多速率殘差
3.4.4 仿真分析
3.5 本章小結
參考文獻

多源動態係統融閤估計 在日新月異的科技浪潮中，我們身處一個信息爆炸的時代。無數傳感器、觀測設備、通信鏈路以及智能體，正以前所未有的密度和廣度，以前所未有的速度和精度，持續不斷地感知和交互著我們賴以生存和發展的宏觀與微觀世界。從宏觀的地球氣候變化監測，到微觀的生物體內的分子動力學研究；從龐大的城市交通網絡的實時調度，到精密的航空航天器的自主導航；從復雜的金融市場的風險評估，到精細的醫療健康數據的分析……無不展現齣“多源”與“動態”這兩個核心特質。 “多源”意味著信息不再孤立，而是來源於不同類型、不同特性、不同時空分布的感知載體。這些信息源可能在測量原理、精度、采樣率、噪聲特性、甚至信息的語義上存在顯著差異。而“動態”則揭示瞭被觀測對象本身以及感知係統所處的環境，都在不斷演化和變化，其狀態並非靜止不變，而是隨時間持續演進。理解和駕馭這些復雜、動態、且信息來源駁雜的係統，已成為現代科學和工程領域麵臨的重大挑戰，也是推動技術進步的關鍵驅動力。 《多源動態係統融閤估計》一書，正是在這樣的時代背景下應運而生。它係統性地探討瞭如何從異構、分散、時變的多個信息源中，提取齣關於目標係統最準確、最可靠、最全麵的狀態信息。本書不僅僅是對現有技術方法的簡單羅列，更重要的是，它深入剖析瞭多源信息融閤的內在機理，揭示瞭不同信息源之間相互作用的規律，並在此基礎上，構建瞭一套嚴謹的理論框架和切實可行的技術方法，以解決復雜動態係統下的信息融閤難題。 本書的寫作宗旨在於，為從事信號處理、信息融閤、控製理論、人工智能、模式識彆、以及相關應用領域的廣大科研人員、工程師、和學生，提供一個全麵、深入、且具有指導意義的參考。我們力求以清晰的邏輯、嚴謹的數學推導、豐富的案例分析，引導讀者從理論到實踐，掌握多源動態係統融閤估計的核心思想與關鍵技術。 在內容結構上，本書首先從基礎概念入手，為讀者構建起堅實的理論基石。我們詳細闡述瞭信息融閤的定義、分類、以及其在不同學科領域中的重要性。隨後，本書將重點聚焦於“動態係統”的建模與分析。理解係統的動態特性是進行有效融閤的前提。本書將介紹多種經典的動態係統模型，如綫性高斯模型（如卡爾曼濾波及其變體）、非綫性係統模型（如擴展卡爾曼濾波、無跡卡爾曼濾波、粒子濾波等）以及更具挑戰性的概念模型，並探討如何針對不同的動態特性選擇和構建閤適的模型。 接著，本書的核心內容——“多源信息融閤”——將得到最詳盡的闡述。我們並非局限於單一的融閤框架，而是力求全麵地覆蓋各種主流和前沿的融閤技術。 早期融閤（數據級融閤）：介紹如何將原始的、未經處理或初步處理的數據在特徵空間進行整閤，以期獲得更豐富、更具辨彆力的信息。這包括不同傳感器數據的時空對齊、尺度變換、特徵提取與拼接等關鍵技術。 中間融閤（特徵級融閤）：探討如何從不同傳感器采集的數據中提取齣有意義的特徵，然後將這些特徵進行融閤。本書將詳細介紹各種特徵提取方法，以及如何設計有效的特徵融閤策略，例如基於統計學的方法、基於機器學習的方法等。 晚期融閤（決策級融閤）：聚焦於在各個傳感器獨立完成目標識彆、分類或決策後，再將這些分散的決策進行整閤，以獲得更高置信度的最終結果。本書將深入分析各種決策融閤技術，如投票法、加權平均法、貝葉斯融閤、D-S證據理論等，並討論它們各自的優缺點及適用場景。 在探討融閤框架的同時，本書特彆強調瞭“異構性”和“不確定性”的處理。 異構性處理：不同源頭的信息在格式、精度、采樣率、甚至含義上都可能存在差異。本書將深入研究如何有效處理這些異構性，例如，如何將不同分辨率的圖像進行融閤，如何融閤不同類型傳感器（如雷達、紅外、光學）的數據，以及如何處理因傳感器原理差異而帶來的信息偏差。 不確定性處理：信息融閤的本質在於在不確定性環境下做齣最優決策。本書將係統介紹處理不確定性的數學工具和方法，包括概率論、模糊邏輯、證據理論、 Dempster-Shafer理論等，並探討如何量化和傳播信息源的不確定性，以及如何在融閤過程中有效規避和降低不確定性的負麵影響。 此外，本書還將深入探討一些關鍵且具有挑戰性的融閤問題： 數據關聯與匹配：在多源係統中，如何準確地將來自不同源頭的信息關聯到同一個目標或事件，是保證融閤效果的關鍵。本書將詳細介紹各種數據關聯算法，如最近鄰法、JPDA（聯閤概率數據關聯）、MHT（多假設跟蹤）等，並分析其在不同場景下的性能錶現。 傳感器協同與資源管理：在復雜的動態係統中，如何有效地調度和協同多個傳感器，實現信息獲取的最優化，是提高係統整體效能的重要途徑。本書將探討傳感器網絡中的協同感知、動態任務分配、以及信息增益最大化等策略。 魯棒性與容錯性：實際應用中的多源係統往往會麵臨部分傳感器失效、數據傳輸中斷、或者受到乾擾的情況。本書將重點研究如何提高融閤算法的魯棒性和容錯性，確保在部分信息缺失或存在異常時，係統仍能保持基本的運行能力和可靠的估計結果。 實時性與計算效率：對於許多動態係統，特彆是實時應用，融閤算法的計算效率至關重要。本書將探討各種優化技術，以在保證估計精度的同時，滿足實時處理的需求。 本書的理論推導嚴謹，數學公式清晰，同時輔以大量的仿真實例和實際應用案例，力求使理論與實踐緊密結閤。從經典的雷達與紅外傳感器融閤，到新興的無人機與衛星遙感數據融閤；從車載傳感器網絡中的定位與跟蹤，到智能電網的負荷預測與故障診斷；從生物醫學影像分析到環境監測……本書中的方法論和技術思想，都將在這些多元化的應用場景中得到生動的體現。 《多源動態係統融閤估計》不僅是一本技術手冊，更是一扇通往理解和駕馭復雜世界的大門。它將幫助讀者深入理解信息融閤的本質，掌握解決實際工程問題的關鍵技術，並為未來的研究和創新提供堅實的理論支撐和豐富的實踐經驗。我們相信，通過研讀本書，您將能夠更深刻地洞察復雜動態係統中的信息奧秘，為實現更智能、更高效、更可靠的感知與決策能力，貢獻您的智慧與力量。

評分☆☆☆☆☆

坦白講，我最初被這本書吸引，是衝著它標題裏那個“動態”二字去的。現在的研究熱點無不指嚮對時間序列數據的實時處理和預測，而這本書似乎正中靶心。我花瞭大量時間鑽研瞭其中關於卡爾曼濾波變體和粒子濾波優化的章節。與其他同類書籍相比，它在算法的魯棒性分析上著墨頗多，這點非常實用。我嘗試將書中的某個特定濾波結構應用於我正在進行的一個傳感器數據融閤項目，結果令人驚喜——性能提升是顯而易見的，尤其是對於噪聲環境下的數據收斂速度。作者對不同信息源異構性的處理策略，也展現瞭極高的洞察力。我非常贊賞作者沒有局限於單一的數學模型，而是試圖構建一個更貼近實際工況的融閤決策體係。唯一的遺憾是，書中對計算復雜度的討論略顯保守，如果能提供更詳盡的實時性分析和優化建議，對於需要部署到嵌入式係統的讀者來說，將是錦上添花。不過瑕不掩瑜，這本書無疑是當前該領域內極具分量的參考資料。

評分☆☆☆☆☆

這本書的文字風格非常獨特，它介於嚴謹的學術論述和富有激情的知識分享之間，讀起來有一種行雲流水般的暢快感。我特彆關注瞭其中關於“不確定性量化”的那幾節。作者並沒有將不確定性視為洪水猛獸，而是將其巧妙地融入到融閤框架的設計之中，這是一種非常成熟和務實的態度。我發現，書中對貝葉斯統計和證據理論的結閤闡述得極為清晰，許多過去模糊不清的概念，在讀完相關章節後豁然開朗。對於初入這個領域的學生來說，這本書可能需要一定的數學基礎鋪墊，但對於有一定積纍的研究人員，它提供的知識增量是巨大的。它強迫你去思考，在信息不完全或模型存在偏差的情況下，如何纔能做齣最“閤理”的決策，而不是追求虛無縹緲的“最優”。這種思維訓練，遠比單純記住公式來得重要。我甚至會時不時地閤上書本，在腦海中復盤作者提齣的不同融閤架構的邏輯流程，每一次迴顧都有新的體會。

評分☆☆☆☆☆

從裝幀設計和排版來看，這是一本極其用心的學術專著。紙張的質感很好，印刷清晰，圖錶的繪製也達到瞭專業級彆的水準，這極大地提升瞭閱讀的舒適度，尤其是在需要對照公式和圖形時，清晰的圖錶能節省大量時間。我個人認為，本書最大的價值在於其係統性地梳理瞭“融閤”這一行為背後的哲學思考。很多研究者往往隻關注某一種特定的融閤算法，而這本書則提供瞭一個宏觀的視角，探討瞭信息在不同層級（數據級、特徵級、決策級）上進行整閤的普適性原則。我尤其欣賞作者對“信息冗餘與互補性”的深入剖析，這直接關係到我們如何科學地設計傳感器網絡和信息獲取策略。這本書的深度，使得它不隻是一本技術手冊，更像是一部關於信息科學如何應用於復雜係統建模的哲學著作。讀完後，我對自己的研究方嚮有瞭更清晰的戰略定位，明白哪些地方需要加強基礎理論，哪些地方可以大膽創新。

評分☆☆☆☆☆

我是在一個高強度項目收尾階段接觸到這本書的，當時急需一個可靠的理論指導來解決一個棘手的多模型協同問題。這本書就像及時雨，尤其是它對於多速率數據處理的解決方案部分，提供瞭一種優雅且高效的數學工具。作者在處理時間延遲和采樣不一緻性問題時展現齣的專業水準令人敬佩。我印象最深的是關於“信息可信度評估”的章節，它不僅僅停留在理論探討，還給齣瞭可操作的評估指標體係。這對於評估我們融閤係統在真實運行環境下的錶現至關重要。閱讀過程中，我發現書中引用瞭大量前沿的期刊文獻，這錶明作者的研究是與時俱進的，緊跟國際最新進展。雖然全書的理論推導密度較高，需要讀者投入大量精力去消化，但正是這種高密度的知識灌輸，纔使得這本書具有瞭長久的參考價值。它不是那種讀一遍就束之高閣的快餐讀物，而是需要反復研讀、隨時查閱的案頭必備寶典，其價值會隨著時間的推移而愈發凸顯。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得非常吸引人，色彩搭配和字體選擇都透露齣一種嚴謹而現代的氣息。我本身對工程控製和信息融閤領域抱有濃厚的興趣，所以毫不猶豫地選擇瞭它。拿到書後，我首先翻閱瞭目錄，看到那些深入淺齣的章節標題，心中充滿瞭期待。作者在序言中闡述的係統觀和方法論，給瞭我一個很好的切入點。書中對傳統估計理論的梳理非常到位，就像為我們搭建瞭一個堅實的知識地基。特彆是關於非綫性係統建模的部分，作者結閤瞭最新的機器學習思想，提齣瞭不少富有啓發性的觀點。雖然有些高級數學推導需要我反復琢磨，但總體來說，閱讀體驗是令人愉悅的，它不像某些教科書那樣枯燥乏味，而是充滿瞭探索的樂趣。我尤其欣賞作者在介紹不同融閤框架時，總能穿插一些實際工程案例的思考，這讓我感覺自己不僅僅是在學習理論，更是在參與一場真實的係統設計挑戰。這本書為我打開瞭一扇新的窗戶，讓我對如何處理復雜、多變的現實世界問題有瞭更深層次的理解。