多源多目標統計信息融合

《多源多目標統計信息融合》是2013年國防工業出版社出版的圖書，作者是馬勒 (Ronald P.S.Mahler) 付強。

基本介紹

• 中文名：多源多目標統計信息融合
• 作者：馬勒 (Ronald P.S.Mahler) 付強
• 出版社：國防工業出版社
• 出版時間：2013年8月1日
• 頁數：543 頁
• 開本：16 開
• ISBN：9787118088502 
• 外文名：Statistical Multisource-Multitarget Information Fusion
• 語種：簡體中文

內容簡介

《多源多目標統計信息融合》可為從事雷達/光電等系統及其信息綜合的技術人員解決複雜環境下的目標檢測、跟蹤與識別等問題提供理論上的指導，也可作為高等院校通信與信息工程、電子技術、計算機套用等相關專業教師和研究生開展研究和教學時的參考教材。計算機科學家、物理學家、數學家以及從事信息融合理論研究的人員也可從此書中獲益。

圖書目錄

第1章緒論

1.1本書的目的

1.2信息融合的主要挑戰

1.3為什麼需要隨機集或FISST

1.3.1多目標濾波的複雜性

1.3.2超越啟發式

1.3.3單目標與多目標統計學的區別

1.3.4常規數據與模糊數據的區別

1.3.5形式化貝葉斯建模

1.3.6模糊信息建模

1.3.7多源多目標形式化建模

1.4信息融合中的隨機集

1.4.1多目標系統統計學

1.4.2專家系統統計學

1.4.3有限集統計學

1.5本書的結構

1.5.1第Ⅰ篇：統一化的單目標多源融合

1.5.2第Ⅱ篇：統一化的多目標多源融合

1.5.3第Ⅲ篇：多目標濾波的近似方法

1.5.4附錄

第Ⅰ篇統一化的單目標多源融合

第2章單目標濾波

2.1本章簡介

2.1.1要點概述

2.1.2本章結構

2.2卡爾曼濾波器

2.2.1初始化

2.2.2預測器

2.2.3校正器

2.2.4卡爾曼濾波器的推導

2.2.5基於卡爾曼濾波器的觀測融合

2.2.6固定增益卡爾曼濾波器

2.3卡爾曼濾波器的貝葉斯表示

2.3.1數學預備知識

2.3.2KF的貝葉斯表示：預測器

2.3.3KF的貝葉斯表示：校正器

2.3.4KF的貝葉斯表示：估計

2.4單目標貝葉斯濾波器

2.4.1簡單實例

2.4.2與卡爾曼濾波器的關係

2.4.3建模

2.4.4形式化貝葉斯建模

2.4.5初始化

2.4.6預測器

2.4.7校正器

2.4.8狀態估計

2.4.9誤差估計

2.4.10數據融合

2.4.11計算方法

2.5實現技術

2.5.1泰勒級數近似：EKF

2.5.2混合高斯近似

2.5.3序貫蒙特卡羅近似

2.6本章習題

第3章通用的數據建模

3.1本章簡介

3.1.1要點概述

3.1.2本章結構

3.2不確定性建模中的問題

3.3數據不確定性建模中的問題

3.4例子

3.4.1含有少量不精確性的隨機觀測

3.4.2含有少量隨機性的不精確觀測

3.4.3非隨機的模糊觀測

3.4.4非隨機的不確定性觀測

3.4.5模糊與隨機

3.5 貝葉斯方法的核心

3.5.1通用的形式化貝葉斯建模

3.5.2通用貝葉斯濾波器

3.5.3 貝葉斯組合運算元

3.5.4 貝葉斯不變的觀測轉換

3.6 廣義數據的形式化建模

3.7 本章習題

第4章 基於隨機集的不確定性表示

4.1 本章簡介

4.1.1要點概述

4.1.2本章結構

4.2 論域、事件與事件邏輯

4.3 模糊集理論

4.3.1模糊邏輯

4.3.2模糊事件的隨機集表示

4.3.3有限水平模糊集

4.3.4聯項模糊邏輯

4.3.5模糊集合的通用隨機集表示

4.4 廣義模糊集理論

4.4.1 廣義模糊事件的隨機集表示

4.5 Dempster—Shafer理論

4.5.1 Dempster組合

4.5.2 “扎德悖論”及其曲解

4.5.3 b.m.a.到機率分布的轉換

4.5.4不確定事件的隨機集表示

4.6 模糊Dempster—Shafer理論

4.6.1模糊DS證據的隨機集表示

4.7 推理規則

4.7.1規則的概念

4.7.2使用條件事件代數的規則合併

4.7.3 一階規則的隨機集表示

4.7.4複合規則的隨機集表示

4.7.5二階規則的隨機集表示

4.8 與其他理論的包含關係

4.9 本章習題

第5章 UGA觀測

5.1 本章簡介

5.1.1符號表示

5.1.2要點概述

5.1.3本章結構

5.2 UGA觀測的概念

5.2.1 UGA觀測建模

5.2.2觀測生成過程的建模

5.3 UGA觀測的似然函式

5.3.1情形一：隨機型

5.3.2情形二：模糊型

S.3.3情形三：廣義模糊型

5.3.4情形四：離散DS型

5.3.5情形五：模糊DS型

5.3.6情形六：一階模糊規則型

5.3.7情形七：複合模糊規則型

5.3.8情形八：二階模糊規則型

5.4 UGA融合的貝葉斯統一化

5.4.1 歸一化/未歸一化Dempster組合情形

5.4.2歸一化和未歸一化模糊Dempster組合情形

5.4.3聯項型模糊合取情形

5.4.4規則觸發情形

5.4.5有限觀測空間情形

5.4.6 UGA觀測間的貝葉斯不變轉換

5.5 其他不確定性的建模

5.5.1未知的統計相關性建模

5.5.2未知目標類型的建模

5.6 卡爾曼證據濾波器：KEF

5.6.1有關定義

5.6.2 KEF預測器

5.6.3 KEF校正器：模糊DS觀測情形

5.6.4 KEF校正器：常規觀測情形

S.6.5 KEF狀態估計

5.6.6 與GMF和KF的對比

5.7本章習題

……

第Ⅱ篇統一化的多目標多源融合

第Ⅲ篇多目標濾波器的近似方法

附錄

參考文獻

作者簡介

作者：（美國）馬勒（Ronald P.S.Mahler） 譯者：范紅旗 盧大威 劉本源 蔡飛