數據融合理論與套用

數據融合是許多傳統學科和新興工程領域相結合而產生的一個新的前沿技術領域，是現代C3I系統的重要組成部分。由西安電子科技大學出版社出版、康耀紅編著的《數據融合理論與套用》是我國第一本關於多感測器數據融合理論的專著。全書共分12章。

基本介紹

• 書名：數據融合理論與套用
• 作者：康耀紅
• ISBN：7560604196
• 頁數：222
• 出版社：西安電子科技大學出版社
• 出版時間：2006.5.1
• 裝幀：簡裝

基本信息

作 者： 康耀紅著

I S B N： 7560604196

頁 數： 222

封面形式： 簡裝本

出 版 社： 西安電子科技大學出版社

出版日期： 2006-5-1

內容簡介

數據融合是許多傳統學科和新興工程領域相結合而產生的一個新的前沿技術領域，是現代C3I系統的重要組成部分。本書是我國第一本關於多感測器數據融合理論的專著。

全書共分12章。第一章闡述數據融合的意義、理論基礎、實現技術和研究現狀；第二章和第三章研究多感測器目標檢測理論和性能評估；第四章至第八章論述數據關聯和目標跟蹤的算法與理論；第九章介紹身份估計的基本思想與方法；第十章至第十二章介紹態勢評估和威脅估計的基本理論，以及在這一領域有廣泛套用前景的條件事件代數理論和規劃識別理論。

本書適用於通信、控制和信號處理等領域的大學生、研究生和相關領域的科研、工程技術人員。

本書目錄

第一章概論

*1.1數據融合的目的和套用

1.2數據融合的理論基礎

1.2.1數據融合的一般處理模型

1.2.2數據融合的概念與結構分類

1.3數據融合的實現技術

1.3.1目標跟蹤

1.3.2目標識別

1.3.3態勢評估和威脅估計(STA)

1.4數據融合的研究現狀和如何推動我國數據融合研究的進展

1.4.1理論研究應著眼未來、強調創新

1.4.2技術研究應面向世界、追求突破

1.4.3人才培養應面向教育

1.4.4加強學術交流，全方位協調發展

補記

參考文獻

第二章多感測器目標檢測的基本理論

2.1問題描述

2.2貝葉斯方法

2.3Neyman??Pearson方法

2.4系統檢測率和系統虛警率

2.5同類感測器情形下的討論

補記

參考文獻

第三章多感測器目標檢測的性能評估

3.1感測器檢測的基本特性

3.2感測器檢測性能分析

3.3感測器的檢測性能評估

補記

參考文獻

第四章目標跟蹤與數據關聯概論

4.1多目標跟蹤的基本思想

4.2數據關聯的概念與方法

4.2.1“最近鄰”方法

4.2.2“全鄰”最優濾波器

4.2.3機率數據關聯濾波器

4.2.4多模型方法

4.2.5相互作用多模型—機率數據關聯濾波器

4.2.6聯合機率數據關聯濾波器

4.2.7多假設方法

4.2.8航跡分裂方法

4.2.9分散式多感測器多目標跟蹤與數據關聯的一般理論

4.2.10基於神經網路的多目標數據關聯方法

補記

參考文獻

第五章相互作用多模型—機率數據關聯算法

5.1機率數據關聯濾波器

5.1.1預備知識

5.1.2機率數據關聯濾波器的基本思想

5.1.3關聯機率βi(k)的計算

5.1.4協方差P(k|k)的計算

5.2多模型算法(MultipleModelApproach)

5.3相互作用多模型—機率數據關聯算法

5.4多感測器相互作用多模型—機率數據關聯算法

5.4.1多感測器機率數據關聯濾波器

5.4.2多感測器多模型—機率數據關聯濾波器

*5.5目標運動模型(TargetMotionModels)

5.5.1基本理論

5.5.2幾個典型的目標運動模型

補記

參考文獻

第六章聯合機率數據關聯和多假設濾波器

6.1聯合機率數據關聯算法

6.1.1聯合機率數據關聯算法的基本思想

6.1.2聯合事件的機率計算

6.1.3協方差計算

6.1.4n=1時JPDA和PDA等價性證明

6.2多假設濾波器

6.2.1假設的產生和假設樹的形成

6.2.2假設估計

6.2.3假設管理

補記

參考文獻

第七章多感測器多目標跟蹤的一般理論

7.1分散式多感測器多目標跟蹤的基本思想與功能結構

7.2單目標分散式跟蹤

7.2.1中心估計

7.2.2分散式估計

7.3多假設多目標跟蹤

7.3.1航跡和假設

7.3.2遞歸假設估計

7.3.3成批假設估計

7.4分散式多目標跟蹤

7.4.1等級多目標跟蹤

7.4.2分散式多目標跟蹤

補記

參考文獻

第八章多目標跟蹤系統的性能評估

8.1航跡分類

8.2跟蹤評估指標

8.3混合評價指標的設計

8.4一般評價模型

補記

參考文獻

第九章身份識別

9.1基於Bayes統計理論的身份識別

9.1.1古典機率理論及其在身份識別中的套用

9.1.2基於Bayes統計理論的身份識別

9.2基於DempsterShafer證據理論的身份識別

9.2.1基本理論

9.2.2單感測器多測量周期可信度分配的融合

9.2.3多感測器多測量周期可信度分配的融合

9.3面向對象的數據融合算法及其神經網路實現[7]

9.3.1分類和跟蹤處理模型

9.3.2數據融合算法

9.3.3融合算法的神經網路實現

補記

參考文獻

第十章態勢評估和威脅估計的基本理論

10.1指揮、控制和通信系統的基礎理論

10.1.1蘭切斯特(Lanchester)戰鬥模型

*10.1.2指揮、控制和通信模型

10.2軍事問題的一般求解模型

10.2.1狀態轉移模型

10.2.2SHOR模型

補記

參考文獻

第十一章條件事件代數理論

11.1問題提出

11.1.1邏輯與機率表示不相容

11.1.2Simpson悖論[5，6]

11.2條件事件代數的定義及其性質

11.2.1布爾代數

11.2.2Lewis定理

11.2.3GNW(GoodmanNguyenWalker)條件事件代數

11.2.4條件事件代數的運算性質

補記

參考文獻

第十二章規劃識別理論及其套用

12.1基本概念

12.1.1規劃識別理論概述

12.1.2規劃識別與規劃(Planning)

12.1.3規劃識別與態勢評估

12.2真實環境下的規劃識別的要求

12.2.1真實環境的特點

12.2.2動態性問題

12.3鎖孔式規劃識別的研究

12.3.1規劃識別模型

12.3.2規劃識別中認知屬性的分析

12.3.3真實環境下規劃識別邏輯完備性分析

12.3.4真實環境下的規劃識別過程模型

12.3.5FIND過程的研究與設計

12.3.6監測過程的策略

12.4預測式規劃識別的理論研究與實現

12.4.1預測式規劃識別與態勢評估

12.4.2Bayes機率理論和D-S推理

12.4.3Bayes因果網路

12.4.4預測與Bayes因果網路

12.5真實環境下的規劃識別模型及其性能分析

12.5.1綜合模型

12.5.2綜合模型性能分析

補記

參考文獻