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： 錦瑭圖書專營店

齣版社： 科學

ISBN：9787030568724

商品編碼：29762747344

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：
• 頁數：0

《多源動態係統融閤估計》是一部深入探討如何整閤來自多個異構傳感器的數據，以更精確、更可靠地估計動態係統狀態的專業著作。本書旨在為讀者提供一套係統性的理論框架、先進的算法模型以及實用的工程實現方法，以應對現實世界中復雜動態係統監測與控製所麵臨的挑戰。 第一部分：理論基礎與建模 本書的開篇，我們將首先梳理多源信息融閤的理論基石，重點介紹各類傳感器數據的特性、測量模型以及它們在描述動態係統時的潛在差異與互補性。 動態係統建模： 詳細闡述經典的狀態空間模型，包括綫性與非綫性係統、確定性與隨機係統。我們將深入分析連續時間與離散時間模型之間的轉換，並介紹如何根據係統物理規律或實際觀測數據構建準確的動態模型。這部分將涵蓋如馬爾可夫鏈、卡爾曼濾波（KF）、擴展卡爾曼濾波（EKF）、無跡卡爾曼濾波（UKF）等核心濾波理論，為後續的融閤算法奠定理論基礎。 多源信息特性分析： 廣泛討論不同類型傳感器的測量原理、精度、采樣頻率、量程、噪聲特性以及數據格式。例如，我們將對比慣性測量單元（IMU）、全球導航衛星係統（GNSS）、雷達、激光雷達（LiDAR）、攝像頭、超聲波傳感器、溫度傳感器、壓力傳感器等傳統與新興傳感器的優劣勢。同時，會深入探討傳感器數據的誤差來源，包括係統誤差、隨機誤差、周期誤差等，並提供量化分析和建模的方法。 數據同步與對齊： 在融閤來自不同傳感器的信息時，時間戳的準確性和數據在空間上的對齊至關重要。本章將詳細介紹時間同步技術，包括硬件同步、軟件同步以及異步數據處理方法。在空間對齊方麵，我們將深入講解傳感器外參標定的原理與方法，包括在綫與離綫標定，以及使用視覺、激光雷達等傳感器進行主動或被動標定。 信息融閤的數學框架： 介紹多種信息融閤的基本數學工具，如概率論、統計學、綫性代數、最優化理論等。我們將深入解析貝葉斯定理在信息融閤中的核心作用，並為各種融閤算法提供嚴謹的數學推導。 第二部分：先進的融閤估計算法 在紮實的理論基礎上，本書將重點介紹一係列適用於多源動態係統融閤估計的先進算法，從基礎的濾波方法到更復雜的優化與學習技術。 基於濾波的融閤方法： 集中式融閤： 詳細介紹將所有傳感器數據匯集到一個中心節點進行統一估計的策略，並分析其計算復雜度與通信需求。 分布式融閤： 深入探討不同程度的分布式融閤架構，包括： 基於狀態估計的融閤： 各節點獨立進行狀態估計，然後共享狀態估計結果進行融閤。我們將詳細分析基於最小二乘、最大似然以及貝葉斯推斷的分布式融閤算法。 基於測量數據的融閤： 各節點將原始測量數據進行預處理或降維後進行融閤，這對於計算資源受限的場景尤為重要。 基於協方差的融閤： 節點間共享狀態估計的協方差信息，以便在不直接共享狀態值的情況下進行融閤。 協同濾波： 介紹如何利用傳感器之間的互補性，例如IMU提供高頻慣性信息，GNSS提供低頻絕對位置信息，攝像頭提供視覺特徵等，構建協同濾波框架，實現更優的估計效果。我們將詳細介紹如聯閤概率數據關聯（JPDA）、概率數據關聯（PDA）以及各種數據關聯技術在多目標跟蹤與狀態估計中的應用。 固定點平滑與固定延遲平滑： 在濾波的基礎上，介紹如何通過迴溯曆史數據來優化當前狀態的估計，提高估計的平滑性和精度。 基於優化的融閤方法： 批處理優化： 探討如何將一段時間內的多源數據構建成一個全局優化問題，例如基於圖優化的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技術，以及在多源數據融閤中的應用。 滑動窗口優化： 介紹如何在保持一定計算效率的同時，利用近期數據進行在綫優化，實現實時的高精度估計。 基於機器學習的融閤方法： 深度學習在傳感器融閤中的應用： 介紹如何利用捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等深度學習模型，直接從原始傳感器數據中學習特徵錶示，並進行狀態估計。我們將重點關注如何構建端到端的融閤網絡，以及如何處理多模態傳感器數據的融閤問題。 強化學習與傳感器融閤： 探索強化學習在決策與控製任務中的應用，以及如何將傳感器融閤結果作為強化學習的狀態輸入，以實現更智能的係統行為。 神經網絡輔助濾波： 介紹如何利用神經網絡來補償傳統濾波器的非綫性模型誤差，或者用於數據關聯、噪聲估計等輔助任務。 不確定性傳播與量化： 濛特卡洛方法： 詳細介紹基於粒子濾波（PF）的融閤方法，以及如何利用大量粒子來錶示復雜的概率分布，從而處理強非綫性和非高斯噪聲場景。 區間分析與模糊邏輯： 探討在傳感器數據不確定性較大或無法精確建模時，如何利用區間分析和模糊邏輯等方法進行信息融閤。 第三部分：工程實現與應用 本書的最後一部分將聚焦於多源動態係統融閤估計的工程實現細節以及在各個領域的實際應用。 算法的計算效率與實時性： 算法復雜度分析： 對不同算法的計算復雜度進行詳細分析，並提供優化策略，如降維、並行計算、硬件加速等。 並行計算與GPU加速： 介紹如何利用多核CPU和GPU等硬件資源，加速融閤算法的運行，滿足實時性需求。 嵌入式係統實現： 探討在資源受限的嵌入式平颱（如無人機、機器人、自動駕駛車輛）上實現融閤算法的挑戰與解決方案，包括模型壓縮、量化等技術。 魯棒性與容錯性設計： 傳感器故障檢測與診斷： 介紹如何通過殘差分析、模型一緻性檢查等方法，檢測傳感器故障，並設計相應的容錯策略，如自適應濾波、切換融閤算法等。 對抗性攻擊的防禦： 探討在麵對惡意攻擊時，如何設計魯棒的融閤算法，保證係統的安全與可靠性。 典型應用案例分析： 自動駕駛： 詳細分析激光雷達、攝像頭、IMU、GNSS等傳感器在自動駕駛中的融閤應用，包括定位、建圖、目標檢測與跟蹤、軌跡預測等。 機器人導航與SLAM： 探討多傳感器融閤在機器人自主導航、環境感知與地圖構建中的關鍵作用。 無人機姿態與位置估計： 分析IMU、GNSS、氣壓計、視覺等傳感器融閤在無人機飛行控製與精確定位中的應用。 工業物聯網（IIoT）： 介紹如何利用多種傳感器對工業設備進行狀態監測、故障診斷與預測性維護。 智能交通係統： 探討多源數據融閤在交通流量監測、交通事件檢測、車輛協同導航等方麵的應用。 人機交互與增強現實（AR）： 分析手勢識彆、眼球追蹤、空間定位等傳感器融閤技術在AR/VR體驗中的作用。 未來發展趨勢與開放性問題： 跨模態學習與通用融閤模型： 探討如何構建能夠處理任意模態傳感器數據的通用融閤模型。 可解釋性AI與融閤： 分析如何提高基於機器學習的融閤算法的可解釋性，增進用戶對算法決策的信任。 聯邦學習與邊緣計算： 探討在保護數據隱私的前提下，如何實現分布式傳感器數據的融閤。 本書將以嚴謹的學術態度，結閤大量的案例研究和仿真實驗，幫助讀者建立起對多源動態係統融閤估計的深刻理解，並能夠將其應用於解決實際工程問題。無論您是傳感器技術的研究人員、算法工程師，還是對前沿技術充滿興趣的在校學生，本書都將為您提供寶貴的知識與指導。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得很有現代感，裝幀質量也相當不錯，拿在手裏很有分量。初讀時，我立刻被其中對“信息孤島”現象的深刻剖析所吸引。作者從一個宏觀的視角齣發，探討瞭當今社會中各類數據源各自為政、難以互通的問題，並深入分析瞭這種碎片化信息對決策製定的負麵影響。書中穿插瞭大量的實際案例，例如智能交通管理、環境監測網絡等，使得抽象的理論變得生動具體。作者的論述邏輯嚴密，行文流暢，即使是初次接觸該領域的新手，也能循著清晰的脈絡逐步深入。特彆是關於異構數據如何進行初步清洗和對齊的章節，提供瞭不少實用的操作建議，讓人感覺不僅僅是在閱讀理論，更像是在參與一場高水平的技術研討會。整個閱讀過程，我仿佛置身於一個復雜係統的中央控製室，不斷學習如何將紛繁蕪雜的信號整閤成清晰的指令。

評分☆☆☆☆☆

從應用角度來看，這本書簡直是一本“實戰寶典”。作者沒有沉湎於純粹的理論構建，而是花瞭大量篇幅討論如何將理論模型轉化為可執行的工程方案。其中關於實時性與計算效率的權衡分析，是我認為最貼近實際痛點的內容之一。在很多工業控製和監測係統中，算法的復雜度直接決定瞭係統的響應速度。書中對並行計算架構下的算法優化策略進行瞭探討，甚至提到瞭基於FPGA和GPU的加速思路，這對於從事係統集成和嵌入式開發的工程師來說，具有極高的參考價值。讀完後，我感覺自己手中多瞭一套針對復雜動態係統診斷和預測的“工具箱”，能夠更有信心地去設計和優化現有的監測架構，而不是僅僅停留在理論層麵上的空想。

評分☆☆☆☆☆

這本書的參考文獻列錶異常豐富和權威，顯示瞭作者紮實的學術基礎和廣闊的知識視野。我注意到其中引用瞭大量近五年來的頂尖期刊和會議論文，這保證瞭內容的時效性。此外，書中很多概念的引入都附帶瞭清晰的理論溯源，對於想要深挖某一特定算法細節的讀者來說，這些引用提供瞭絕佳的嚮下鑽取的路徑。從閱讀體驗上講，雖然內容深度很高，但作者在排版和圖錶製作上非常用心，確保瞭專業術語的準確性和視覺的舒適性。總而言之，這是一本為領域內的研究者和高級工程師量身打造的深度專著，它成功地在高屋建瓴的理論指導與嚴謹務實的工程實踐之間架設瞭一座堅實的橋梁，讀後收獲甚豐，遠超預期。

評分☆☆☆☆☆

作者的敘事風格非常獨特，夾雜著一種曆史的厚重感和對未來趨勢的敏銳洞察力。他不僅展示瞭當前最前沿的技術，還迴顧瞭該領域幾十年來的發展脈絡，從早期的綫性模型到當前流行的非綫性、非高斯方法，每一步的演進都闡述得井井有條，讓人對整個學科的“來龍去脈”有瞭全新的認識。這種對曆史的尊重和對未來的展望相結閤的筆觸，使得這本書讀起來不僅是技術性的學習，更像是一次思想上的朝聖。特彆是書中對“智能”二字的哲學思辨，雖然篇幅不多，卻點亮瞭我對未來自動化係統的更高層次的思考——係統不僅要“準”，更要“懂”其所處環境的內在邏輯。

評分☆☆☆☆☆

這本書在方法論上的創新性令人印象深刻。它沒有停留在傳統信號處理或統計推斷的框架內，而是大膽地引入瞭跨學科的視角，特彆是將控製論、概率論以及機器學習的最新成果進行瞭巧妙的整閤。我尤其欣賞作者對“不確定性”處理的細緻入微。書中對各種噪聲模型和傳感器誤差的描述極為詳盡，並且提齣瞭多種貝葉斯框架下的迭代更新算法，這對於實際工程應用中需要高可靠性保證的場景來說，無疑是一份寶貴的財富。閱讀到關於卡爾曼濾波擴展和無跡變換的部分時，我不得不放慢速度，反復咀嚼那些數學推導，作者的講解既保證瞭數學的嚴謹性，又兼顧瞭讀者的直觀理解，通過精妙的圖示輔助說明，復雜的迭代過程也變得清晰可見。這種深入淺齣的講解方式，足見作者深厚的學術功底和高超的教學能力。