分散式網路化系統信息融合

《分散式網路化系統信息融合》是2019年清華大學出版社出版的圖書，圖書作者是劉莉、周文舉、張小峰、陶強。

基本介紹

• 中文名：分散式網路化系統信息融合
• 作者：劉莉、周文舉、張小峰、陶強
• 出版社：清華大學出版社
• 出版時間：2019年01月01日
• 定價：39 元
• ISBN：9787302507819

內容簡介

分散式網路化系統由於受到通信頻寬等因素的制約，降低系統的性能。首先，提出了基於活動輪廓模型的多相雙曲線圖像分割方法，用於提高圖像分割的精度。其次，研究具有魯棒性的數據集分類方法，降低分類過程中參數不確定性的影響。第三，提出加權融合重組新息和誤差互協方差實現信息互動。進而，提出基於估計的線性時滯補償策略，重組帶有時間戳的測量序列。最後，仿真結果驗證了所提方案有效性，進而提高系統的可靠性和定位精度

目錄

第1章緒論11.1研究背景1

1.2相關領域的國內外研究進展與現狀3

1.2.1分散式系統測量方法3

1.2.2目標定位方法4

1.2.3水平集演化方法6

1.2.4數據集分類方法7

1.2.5信息融合理論8

1.3主要工作和特色12

1.3.1研究內容12

1.3.2本書特色13

1.4章節安排14

第2章基於多相雙曲線水平集演化的圖像分割方法17

2.1引言17

2.2水平集方法預備知識17

2.2.1水平集方法原理18

2.2.2多相水平集理論20

2.2.3基於區域的水平集方法21

2.2.4多項水平集方法的能量函式23

2.3多相雙曲線方法24

2.3.1區域控制能量項25

2.3.2能量擬合函式25〖4〗分散式網路化系統信息融合〖2〗目錄〖4〗2.3.3水平集曲線演化29

2.3.4算法的執行過程32

2.4方法實施和實驗探討32

2.4.1實驗結果32

2.4.2結果分析35

2.5本章小結37

第3章基於鄰居搜尋和核心模糊C均值的魯棒性數據集分類方法38

3.1引言38

3.2聚類算法的理論基礎38

3.2.1聚類分析39

3.2.2核心模糊C均值算法40

3.3魯棒的數據分類方法42

3.3.1鄰居搜尋遍歷數據集42

3.3.2初始化隸屬度矩陣和聚類原型44

3.3.3最佳化隸屬度矩陣和聚類原型45

3.3.4魯棒性能估計47

3.3.5算法執行步驟49

3.4實驗驗證49

3.4.1實驗一：MEMS加速度計數據集50

3.4.2實驗二：複雜圖像數據集53

3.5本章小結57

第4章不確定網路化系統的分散式加權融合估計58

4.1引言58

4.2最優估計理論和問題描述59

4.2.1卡爾曼濾波理論59

4.2.2分散式網路化系統融合架構60

4.2.3傳輸時延和交叉相關噪聲61

4.3分散式魯棒卡爾曼類型的濾波62

4.3.1重組新息序列62

4.3.2分散式融合估計65

4.4數值驗證72

4.5本章小節77

第5章隨機不確定系統的建模與濾波78

5.1引言78

5.2問題闡述79

5.2.1系統描述79

5.2.2基於序列重排的建模79

5.2.3噪聲的相關性82

5.3魯棒有限時域濾波82

5.3.1基於ZOH的濾波83

5.3.2基於邏輯ZOH的濾波88

5.4仿真結果92

5.5本章小結96

第6章面向空間定位的不確定系統的建模與估計97

6.1引言97

6.2基於線性CCD的空間定位方法97

6.2.1空間定位原理98

6.2.23D光電感測定位系統工作流程99

6.2.3空間定位效果仿真100

6.3問題描述和分析105

6.3.1基於信號選擇方案的系統模型106

6.3.2交叉相關性噪聲107

6.4基於邏輯ZOH的估計器107

6.4.1子系統的增廣狀態向量108

6.4.2估計協方差的上界110

6.4.3隨機延遲的線性補償111

6.4.4分散式加權融合估計112

6.5數值仿真114

6.6本章小結120

第7章總結與展望121

7.1總結121

7.2未來展望123

附錄A命題3.1～命題3.3的證明124

附錄B定理4.2的證明129

附錄C定理5.2的證明131

參考文獻136