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編輯推薦： 本书强调概念和原理的阐述，不以数学推导为重心，在不失严格的基础上强调了方法的实际应用。 內容簡介： 本书把水下目标的定位和跟踪视为贝叶斯推断问题。在这个框架内，建立了目标定位跟踪及似然比检测和跟踪理论。在建立过程中，强调了使用似然函数表示信息。似然函数可为来自不同传感器信息的估计和联合使用提供通用的手 段，尤其是当这些传感器具有不同的测量空间时。标准的贝叶斯方法内容丰富、功能强大，足以处理多数水下目标定位跟踪问题。本书重点研究了海洋环境参数和声源位置联合反演的贝叶斯方法，逐步引导读者解决基本的目标定位跟踪问题，并提供例子以说明解决这些问题的实际方法。 本书可供从事目标定位跟踪问题研究的工程师和研究人员参考使用。 目錄： 第１章　匹配场处理１ １．１　匹配场处理的含义２ １．２　水下目标的匹配场被动定位动态２ １．３　匹配场定位原理４ １．４　匹配场定位性能１３ １．５　匹配场处理面临的困难２８ １．６　本章小结３１ 第２章　贝叶斯推断和似然函数３２ ２．１　贝叶斯推断的情形３２ ２．２　似然函数和贝叶斯原理３６ ２．３　先验分布的选取３７ ２．４　贝叶斯计算方法３９ ２．５　本章小结４２ 第３章　基于贝叶斯理论的声源定位问题４３ ３．１　海洋环境参数模型的选取４４ ３．２　参数上下边界的确定４５ ３．３　声场计算模型的选取４５ ３．４　优化算法及改进４８ ３．５　匹配物理量与目标函数的建立５３ ３．６　反演结果的评价５６ ３．７　本章小结５７ 第４章　动态海洋环境５８ ４．１　海洋环境模型的演变５８ ４．２　动态海洋环境监测６０ ４．３　本章小结６４ 第５章　不确知海洋环境下的贝叶斯聚焦算法６５ ５．１　贝叶斯反演基本理论６６ ５．２　后验概率密度的确定及其数值求解方法６８ ５．３　实验数据验证７５ ５．４　本章小结８２ 第６章　不确知海洋环境下的多步聚焦法８４ ６．１　参数敏感性分析及反演步骤８６ ６．２　实验结果分析８９ ６．３　本章小结９０ 第７章　不确知海洋环境下的贝叶斯声源跟踪法９１ ７．１　基本理论９４ ７．２　实验描述及数据分析９５ ７．３　声源跟踪结果９７ ７．４　本章小结１０１ 第８章　基于压缩感知的匹配场定位１０２ ８．１　压缩感知１０２ ８．２　可行性证明１２０ ８．３　多快拍情形下的观测数据矩阵的预处理１２５ ８．４　测量矩阵中的原子个数精减１３１ ８．５　基于压缩感知的匹配场定位算法１３２ ８．６　本章小结１３３ 参考文献１３４

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