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內容簡介: |
《多源多目标统计信息融合》全面介绍了FIssT的基本概念、理论及实现技术,内容新颖,系统性强,理论联系实际,文字深入浅出,反映了近年来信息融合领域的新理论和新方法。
目前,国内尚未发现系统介绍FIssT理论及应用的书籍。《多源多目标统计信息融合》可为从事雷达/光电等系统及其信息综合的技术人员解决复杂环境下的目标检测、跟踪与识别等问题提供理论上的指导,也可作为高等院校通信与信息工程、电子技术、计算机应用等相关专业教师和研究生开展研究和教学时的参考教材。计算机科学家、物理学家、数学家以及从事信息融合理论研究的人员也可从本书中获益。
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關於作者: |
范红旗陕西合阳人,2001年清华大学机械工程系获学士学位.2008年国防科技大学获工学博士学位。现为国防科技大学ATR重点实验室讲师,IEEE会员,国防科技大学青年拔尖人才培养对象:主持青年科学基金项目和武器装备预研基金各l项,曾获国家科技进步奖二等奖和省部委级奖励各l项.合作编著《精确制导武器技术应用向导》、《防空反导导弹》等书,发表论文60多篇,博士论文获2011年湖南省优秀博士论文。主要研究领域:目标跟踪、信息融合、实时信号处理等。
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目錄:
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第1章 绪论
1.1本书的目的
1.2信息融合的主要挑战
1.3为什么需要随机集或FIssT
1.3.1多目标滤波的复杂性
1.3.2超越启发式
1.3.3单目标与多目标统计学的区别
1.3.4常规数据与模糊数据的区别
1.3.5形式化贝叶斯建模
1.3.6模糊信息建模
1.3.7多源多目标形式化建模
1.4信息融合中的随机集
1.4.1多目标系统统计学
1.4.2专家系统统计学
1.4.3有限集统计学
1.5本书的结构
1.5.1第1篇:统一化的单目标多源融合
1.5.2第1I篇:统一化的多目标多源融合
1.5.3第1II篇:多目标滤波的近似方法
1.5.4附录
第1篇 统一化的单目标多源融合
第2章 单目标滤波
2.1本章简介
2.1.1要点概述
2.1.2本章结构
2.2卡尔曼滤波器
2.2.1初始化
2.2.2预测器
2.2.3校正器
2.2.4卡尔曼滤波器的推导
2.2.5基于卡尔曼滤波器的观测融合
2.2.6固定增益卡尔曼滤波器
2.3卡尔曼滤波器的贝叶斯表示
2.3.1数学预备知识
2.3.2KF的贝叶斯表示:预测器
2.3.3KF的贝叶斯表示:校正器
2.3.4KF的贝叶斯表示:估计
2.4单目标贝叶斯滤波器
2.4.1简单实例
2.4.2与卡尔曼滤波器的关系
2.4.3建模
2.4.4形式化贝叶斯建模
2.4.5初始化
2.4.6预测器
2.4.7校正器
2.4.8状态估计
2.4.9误差估计
2.4.10数据融合
2.4.11计算方法
2.5实现技术
2.5.1泰勒级数近似:EKF
2.5.2混合高斯近似
2.5.3序贯蒙特卡罗近似
2.6本章习题
第3章 通用的数据建模
3.1本章简介
3.1.1要点概述
3.1.2本章结构
3.2不确定性建模中的问题
3.3数据不确定性建模中的问题
3.4例子
3.4.1含有少量不精确性的随机观测
3.4.2含有少量随机性的不精确观测
3.4.3非随机的模糊观测
3.4.4非随机的不确定性观测
3.4.5模糊与随机
第II篇 统一化的多目标多源融合
第III篇 多目标滤波器的近似方法
附录
参考文献
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