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編輯推薦： 本书针对复杂大规模网络化系统中的分布式信息感知和测量问题，研究分布式感知信息在传输过程中受到通信约束的融合策略。其中具体研究分布式系统中通过视觉测量实现空间定位方法，由视觉传感器获取的图像信息转换成为状态信息，考虑通过传感器测量得到的信息在网络通信过程中受到不确定因素的干扰，对分布式测量系统建模，采用分布式信息融合方法降低通信约束对信息的影响，进而实现系统状态的*估计，提高估计精度，从而实现提高测量精度的目标。最终将提出的方法用于空间目标的定位问题中 內容簡介： 分布式网络化系统由于受到通信带宽等因素的制约，降低系统的性能。首先，提出了基于活动轮廓模型的多相双曲线图像分割方法，用于提高图像分割的精度。其次，研究具有鲁棒性的数据集分类方法，降低分类过程中参数不确定性的影响。第三，提出加权融合重组新息和误差互协方差实现信息交互。进而，提出基于估计的线性时滞补偿策略，重组带有时间戳的测量序列。*后，仿真结果验证了所提方案有效性，进而提高系统的可靠性和定位精度 關於作者： 刘莉，女，工学博士，于上海大学机电工程与自动化学院获得工学博士学位，现任鲁东大学信息与电气工程学院讲师。 主要研究方向包括信息融合、机器视觉、目标定位与跟踪等。作为项目主持人或主要技术负责人参与完成项目5项，包括国家自然科学基金项目、上海市科委项目、山东省自然科学基金项目等。先后在《Neurocomputing》、《IEEECAA Journal of Automatica Sinica》、《Advances in Manufacturing》、《仪器仪表学报》等期刊及各类国际学术会议上发表论文SCI、EI收录十余篇。 主编《C#程序设计教程》、《C语言程序设计》、《软件工程》等教材，在《计算机教育》期刊上发表教学改革论文4篇，参与省级精品课程《数据库原理》的建设。先后讲授《C#程序设计》、《Windows程序设计》、《ASP.NET程序设计》、《大型数据库技术》、《软件工程》、《高级语言程序设计》、《程序设计基础》、《常用软件》等课程 目錄： 目录 第1章绪论11.1研究背景1 1.2相关领域的国内外研究进展与现状3 1.2.1分布式系统测量方法3 1.2.2目标定位方法4 1.2.3水平集演化方法6 1.2.4数据集分类方法7 1.2.5信息融合理论8 1.3主要工作和特色12 1.3.1研究内容12 1.3.2本书特色13 1.4章节安排14 第2章基于多相双曲线水平集演化的图像分割方法17 2.1引言17 2.2水平集方法预备知识17 2.2.1水平集方法原理18 2.2.2多相水平集理论20 2.2.3基于区域的水平集方法21 2.2.4多项水平集方法的能量函数23 2.3多相双曲线方法24 2.3.1区域控制能量项25 2.3.2能量拟合函数25〖4〗分布式网络化系统信息融合〖2〗目录〖4〗2.3.3水平集曲线演化29 2.3.4算法的执行过程32 2.4方法实施和实验探讨32 2.4.1实验结果32 2.4.2结果分析35 2.5本章小结37 第3章基于邻居搜索和内核模糊C均值的鲁棒性数据集分类方法38 3.1引言38 3.2聚类算法的理论基础38 3.2.1聚类分析39 3.2.2内核模糊C均值算法40 3.3鲁棒的数据分类方法42 3.3.1邻居搜索遍历数据集42 3.3.2初始化隶属度矩阵和聚类原型44 3.3.3优化隶属度矩阵和聚类原型45 3.3.4鲁棒性能估计47 3.3.5算法执行步骤49 3.4实验验证49 3.4.1实验一： MEMS加速度计数据集50 3.4.2实验二： 复杂图像数据集53 3.5本章小结57 第4章不确定网络化系统的分布式加权融合估计58 4.1引言58 4.2最优估计理论和问题描述59 4.2.1卡尔曼滤波理论59 4.2.2分布式网络化系统融合架构60 4.2.3传输时延和交叉相关噪声61 4.3分布式鲁棒卡尔曼类型的滤波62 4.3.1重组新息序列62 4.3.2分布式融合估计65 4.4数值验证72 4.5本章小节77 第5章随机不确定系统的建模与滤波78 5.1引言78 5.2问题阐述79 5.2.1系统描述79 5.2.2基于序列重排的建模79 5.2.3噪声的相关性82 5.3鲁棒有限时域滤波82 5.3.1基于ZOH的滤波83 5.3.2基于逻辑ZOH的滤波88 5.4仿真结果92 5.5本章小结96 第6章面向空间定位的不确定系统的建模与估计97 6.1引言97 6.2基于线性CCD的空间定位方法97 6.2.1空间定位原理98 6.2.23D光电传感定位系统工作流程99 6.2.3空间定位效果仿真100 6.3问题描述和分析105 6.3.1基于信号选择方案的系统模型106 6.3.2交叉相关性噪声107 6.4基于逻辑ZOH的估计器107 6.4.1子系统的增广状态向量108 6.4.2估计协方差的上界110 6.4.3随机延迟的线性补偿111 6.4.4分布式加权融合估计112 6.5数值仿真114 6.6本章小结120 第7章总结与展望121 7.1总结121 7.2未来展望123 附录A命题3.1～命题3.3的证明124 附录B定理4.2的证明129 附录C定理5.2的证明131 参考文献136 內容試閱： 前言 为了适应不断增长的信息计算和感知需求，网络化系统常采用分布式结构用于提高系统的适应性、效率性和自动化性能，成功地应用在信息物理系统、智能电网、智能交通以及通信网络等重要领域。但是由于受到通信带宽等因素的制约，网络化系统不可避免地存在网络诱导的通信约束现象，这些现象通常会降低系统的性能。因此，研究网络引起的现象对于复杂网络化系统具有重要的意义。本书依据网络化系统中的空间定位与目标跟踪问题，研究分布式结构中信息传输受通信约束的信息融合策略，目的在于提高系统的可靠性和定位精度。主要内容概括如下： 首先，研究由视觉传感器获取的图像信息对其进行精确识别，这是准确定位目标的基础。提出一种基于活动轮廓模型的多相双曲线图像分割方法，该方法采用最大似然估计和期望最大化算法建立N个水平集函数，并把灰度图像分割成2N个子区域。在每个目标子区域，该方法主动将双曲线演化函数嵌入水平集方程，因此图像轮廓的演化曲线能够双边扩展。该方法对于抵抗噪声干扰具有鲁棒性，能够提高图像分割的精度。 其次，依据不同功能的传感器测量得到的复杂数据集，提出一种新的具有鲁棒性的数据集分类方法，该方法利用邻居搜索和内核模糊C均值进行数据遍历和聚类。一些优化的策略包括邻居搜索、控制聚类形状和自适应距离核函数，分别用于解决聚类数目、分类方法的稳定性和一致性的问题。经过理论分析，提出的方法具有抵抗噪声干扰的鲁棒性能，可以降低数据集分类过程中参数不确定性的影响，进而更好地将测量信息应用于分布式系统的信息融合。 第三，研究了受传输时延和交叉相关噪声影响的不确定网络化系统的状态估计问题。提出一种基于鲁棒卡尔曼滤波的分布式感知和集中式融合方法，该方法能够提高具有扰动的测量的估计精度。为了描述分布式系统的信息交互，提出一种加权融合重组新息策略，用来降低计算负担并且抑制噪声的干扰。此外，为了获得最优的线性无偏估计，研究的融合估计方法使用加权误差互协方差实现信息交互，该方法是对每个子系统的再次优化，能够获得更精确的估计值。 第四，针对一类离散时间随机不确定系统研究了其建模和滤波问题。由于数据在传输过程中不可避免地受到随机传输延迟、数据包错序以及相关性噪声的影响，为了确定是否保持数据包错序现象，系统模型的建立分别采用了零阶保持器和逻辑零阶保持器两种信号选择方案。基于所建立的系统模型，应用扩展状态空间和最小化误差协方差矩阵方法，提出了鲁棒有限时域卡尔曼型滤波策略。该滤波方法的估计协方差矩阵可以通过其上界约束推导得到。为了提高滤波器的处理效率，提出一种基于估计的线性时滞补偿策略，用于处理传输时滞现象，并应用在带有时间戳的重组测量序列中。此外，为解决测量缺失以及减轻计算负担，采用一种假定的延迟补偿方法，实现一步预测估计。通过对动态跟踪系统的仿真，结果表明该滤波方法能够紧密跟随系统的实际状态。 最后，在上述理论研究并通过仿真结果验证了所提方案有效性的基础上，结合3D光电传感定位系统，分析了基于线性CCD的空间定位方法。针对测量得到的空间目标，对其运动轨迹进行了跟踪与估计，提出了一类离散时间不确定系统的建模与估计方法，考虑了数据在从设备到估计器的传输过程中含有网络诱导的随机时延、丢包以及数据包错序的情况。为了丢弃数据包错序进而提高系统性能，系统模型的建立依据逻辑零阶保持器方案。基于有时间戳的重组测量序列，设计鲁棒有限时域卡尔曼型滤波策略，用于估计误差协方差的约束上界。此外，为了获得最优的线性估计，提出了加权的融合估计方法，用于探测信息协作的误差互协方差矩阵。仿真结果表明所提出的方法能够降低网络通信负担，抑制通信约束对测量信息的影响，进而实现提高空间定位精度的目的，具有良好的应用前景。 〖4〗分布式网络化系统信息融合〖2〗前言〖4〗

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