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： 锦瑭图书专营店

出版社： 科学

ISBN：9787030568724

商品编码：29762747344

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：
• 页数：0

《多源动态系统融合估计》是一部深入探讨如何整合来自多个异构传感器的数据，以更精确、更可靠地估计动态系统状态的专业著作。本书旨在为读者提供一套系统性的理论框架、先进的算法模型以及实用的工程实现方法，以应对现实世界中复杂动态系统监测与控制所面临的挑战。 第一部分：理论基础与建模 本书的开篇，我们将首先梳理多源信息融合的理论基石，重点介绍各类传感器数据的特性、测量模型以及它们在描述动态系统时的潜在差异与互补性。 动态系统建模： 详细阐述经典的状态空间模型，包括线性与非线性系统、确定性与随机系统。我们将深入分析连续时间与离散时间模型之间的转换，并介绍如何根据系统物理规律或实际观测数据构建准确的动态模型。这部分将涵盖如马尔可夫链、卡尔曼滤波（KF）、扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）等核心滤波理论，为后续的融合算法奠定理论基础。 多源信息特性分析： 广泛讨论不同类型传感器的测量原理、精度、采样频率、量程、噪声特性以及数据格式。例如，我们将对比惯性测量单元（IMU）、全球导航卫星系统（GNSS）、雷达、激光雷达（LiDAR）、摄像头、超声波传感器、温度传感器、压力传感器等传统与新兴传感器的优劣势。同时，会深入探讨传感器数据的误差来源，包括系统误差、随机误差、周期误差等，并提供量化分析和建模的方法。 数据同步与对齐： 在融合来自不同传感器的信息时，时间戳的准确性和数据在空间上的对齐至关重要。本章将详细介绍时间同步技术，包括硬件同步、软件同步以及异步数据处理方法。在空间对齐方面，我们将深入讲解传感器外参标定的原理与方法，包括在线与离线标定，以及使用视觉、激光雷达等传感器进行主动或被动标定。 信息融合的数学框架： 介绍多种信息融合的基本数学工具，如概率论、统计学、线性代数、最优化理论等。我们将深入解析贝叶斯定理在信息融合中的核心作用，并为各种融合算法提供严谨的数学推导。 第二部分：先进的融合估计算法 在扎实的理论基础上，本书将重点介绍一系列适用于多源动态系统融合估计的先进算法，从基础的滤波方法到更复杂的优化与学习技术。 基于滤波的融合方法： 集中式融合： 详细介绍将所有传感器数据汇集到一个中心节点进行统一估计的策略，并分析其计算复杂度与通信需求。 分布式融合： 深入探讨不同程度的分布式融合架构，包括： 基于状态估计的融合： 各节点独立进行状态估计，然后共享状态估计结果进行融合。我们将详细分析基于最小二乘、最大似然以及贝叶斯推断的分布式融合算法。 基于测量数据的融合： 各节点将原始测量数据进行预处理或降维后进行融合，这对于计算资源受限的场景尤为重要。 基于协方差的融合： 节点间共享状态估计的协方差信息，以便在不直接共享状态值的情况下进行融合。 协同滤波： 介绍如何利用传感器之间的互补性，例如IMU提供高频惯性信息，GNSS提供低频绝对位置信息，摄像头提供视觉特征等，构建协同滤波框架，实现更优的估计效果。我们将详细介绍如联合概率数据关联（JPDA）、概率数据关联（PDA）以及各种数据关联技术在多目标跟踪与状态估计中的应用。 固定点平滑与固定延迟平滑： 在滤波的基础上，介绍如何通过回溯历史数据来优化当前状态的估计，提高估计的平滑性和精度。 基于优化的融合方法： 批处理优化： 探讨如何将一段时间内的多源数据构建成一个全局优化问题，例如基于图优化的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术，以及在多源数据融合中的应用。 滑动窗口优化： 介绍如何在保持一定计算效率的同时，利用近期数据进行在线优化，实现实时的高精度估计。 基于机器学习的融合方法： 深度学习在传感器融合中的应用： 介绍如何利用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型，直接从原始传感器数据中学习特征表示，并进行状态估计。我们将重点关注如何构建端到端的融合网络，以及如何处理多模态传感器数据的融合问题。 强化学习与传感器融合： 探索强化学习在决策与控制任务中的应用，以及如何将传感器融合结果作为强化学习的状态输入，以实现更智能的系统行为。 神经网络辅助滤波： 介绍如何利用神经网络来补偿传统滤波器的非线性模型误差，或者用于数据关联、噪声估计等辅助任务。 不确定性传播与量化： 蒙特卡洛方法： 详细介绍基于粒子滤波（PF）的融合方法，以及如何利用大量粒子来表示复杂的概率分布，从而处理强非线性和非高斯噪声场景。 区间分析与模糊逻辑： 探讨在传感器数据不确定性较大或无法精确建模时，如何利用区间分析和模糊逻辑等方法进行信息融合。 第三部分：工程实现与应用 本书的最后一部分将聚焦于多源动态系统融合估计的工程实现细节以及在各个领域的实际应用。 算法的计算效率与实时性： 算法复杂度分析： 对不同算法的计算复杂度进行详细分析，并提供优化策略，如降维、并行计算、硬件加速等。 并行计算与GPU加速： 介绍如何利用多核CPU和GPU等硬件资源，加速融合算法的运行，满足实时性需求。 嵌入式系统实现： 探讨在资源受限的嵌入式平台（如无人机、机器人、自动驾驶车辆）上实现融合算法的挑战与解决方案，包括模型压缩、量化等技术。 鲁棒性与容错性设计： 传感器故障检测与诊断： 介绍如何通过残差分析、模型一致性检查等方法，检测传感器故障，并设计相应的容错策略，如自适应滤波、切换融合算法等。 对抗性攻击的防御： 探讨在面对恶意攻击时，如何设计鲁棒的融合算法，保证系统的安全与可靠性。 典型应用案例分析： 自动驾驶： 详细分析激光雷达、摄像头、IMU、GNSS等传感器在自动驾驶中的融合应用，包括定位、建图、目标检测与跟踪、轨迹预测等。 机器人导航与SLAM： 探讨多传感器融合在机器人自主导航、环境感知与地图构建中的关键作用。 无人机姿态与位置估计： 分析IMU、GNSS、气压计、视觉等传感器融合在无人机飞行控制与精确定位中的应用。 工业物联网（IIoT）： 介绍如何利用多种传感器对工业设备进行状态监测、故障诊断与预测性维护。 智能交通系统： 探讨多源数据融合在交通流量监测、交通事件检测、车辆协同导航等方面的应用。 人机交互与增强现实（AR）： 分析手势识别、眼球追踪、空间定位等传感器融合技术在AR/VR体验中的作用。 未来发展趋势与开放性问题： 跨模态学习与通用融合模型： 探讨如何构建能够处理任意模态传感器数据的通用融合模型。 可解释性AI与融合： 分析如何提高基于机器学习的融合算法的可解释性，增进用户对算法决策的信任。 联邦学习与边缘计算： 探讨在保护数据隐私的前提下，如何实现分布式传感器数据的融合。 本书将以严谨的学术态度，结合大量的案例研究和仿真实验，帮助读者建立起对多源动态系统融合估计的深刻理解，并能够将其应用于解决实际工程问题。无论您是传感器技术的研究人员、算法工程师，还是对前沿技术充满兴趣的在校学生，本书都将为您提供宝贵的知识与指导。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得很有现代感，装帧质量也相当不错，拿在手里很有分量。初读时，我立刻被其中对“信息孤岛”现象的深刻剖析所吸引。作者从一个宏观的视角出发，探讨了当今社会中各类数据源各自为政、难以互通的问题，并深入分析了这种碎片化信息对决策制定的负面影响。书中穿插了大量的实际案例，例如智能交通管理、环境监测网络等，使得抽象的理论变得生动具体。作者的论述逻辑严密，行文流畅，即使是初次接触该领域的新手，也能循着清晰的脉络逐步深入。特别是关于异构数据如何进行初步清洗和对齐的章节，提供了不少实用的操作建议，让人感觉不仅仅是在阅读理论，更像是在参与一场高水平的技术研讨会。整个阅读过程，我仿佛置身于一个复杂系统的中央控制室，不断学习如何将纷繁芜杂的信号整合成清晰的指令。

评分☆☆☆☆☆

这本书在方法论上的创新性令人印象深刻。它没有停留在传统信号处理或统计推断的框架内，而是大胆地引入了跨学科的视角，特别是将控制论、概率论以及机器学习的最新成果进行了巧妙的整合。我尤其欣赏作者对“不确定性”处理的细致入微。书中对各种噪声模型和传感器误差的描述极为详尽，并且提出了多种贝叶斯框架下的迭代更新算法，这对于实际工程应用中需要高可靠性保证的场景来说，无疑是一份宝贵的财富。阅读到关于卡尔曼滤波扩展和无迹变换的部分时，我不得不放慢速度，反复咀嚼那些数学推导，作者的讲解既保证了数学的严谨性，又兼顾了读者的直观理解，通过精妙的图示辅助说明，复杂的迭代过程也变得清晰可见。这种深入浅出的讲解方式，足见作者深厚的学术功底和高超的教学能力。

评分☆☆☆☆☆

从应用角度来看，这本书简直是一本“实战宝典”。作者没有沉湎于纯粹的理论构建，而是花了大量篇幅讨论如何将理论模型转化为可执行的工程方案。其中关于实时性与计算效率的权衡分析，是我认为最贴近实际痛点的内容之一。在很多工业控制和监测系统中，算法的复杂度直接决定了系统的响应速度。书中对并行计算架构下的算法优化策略进行了探讨，甚至提到了基于FPGA和GPU的加速思路，这对于从事系统集成和嵌入式开发的工程师来说，具有极高的参考价值。读完后，我感觉自己手中多了一套针对复杂动态系统诊断和预测的“工具箱”，能够更有信心地去设计和优化现有的监测架构，而不是仅仅停留在理论层面上的空想。

评分☆☆☆☆☆

作者的叙事风格非常独特，夹杂着一种历史的厚重感和对未来趋势的敏锐洞察力。他不仅展示了当前最前沿的技术，还回顾了该领域几十年来的发展脉络，从早期的线性模型到当前流行的非线性、非高斯方法，每一步的演进都阐述得井井有条，让人对整个学科的“来龙去脉”有了全新的认识。这种对历史的尊重和对未来的展望相结合的笔触，使得这本书读起来不仅是技术性的学习，更像是一次思想上的朝圣。特别是书中对“智能”二字的哲学思辨，虽然篇幅不多，却点亮了我对未来自动化系统的更高层次的思考——系统不仅要“准”，更要“懂”其所处环境的内在逻辑。

评分☆☆☆☆☆

这本书的参考文献列表异常丰富和权威，显示了作者扎实的学术基础和广阔的知识视野。我注意到其中引用了大量近五年来的顶尖期刊和会议论文，这保证了内容的时效性。此外，书中很多概念的引入都附带了清晰的理论溯源，对于想要深挖某一特定算法细节的读者来说，这些引用提供了绝佳的向下钻取的路径。从阅读体验上讲，虽然内容深度很高，但作者在排版和图表制作上非常用心，确保了专业术语的准确性和视觉的舒适性。总而言之，这是一本为领域内的研究者和高级工程师量身打造的深度专著，它成功地在高屋建瓴的理论指导与严谨务实的工程实践之间架设了一座坚实的桥梁，读后收获甚丰，远超预期。