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內容簡介： 本书主要针对国防和军事领域十分活跃和前沿的数据融合理论、方法和技术进行论述，主要介绍了传感器数据融合概念、数据融合模型、架构和发展方向，从统计方法和基于模糊逻辑的方法等方面对数据融合技术进行了深入探讨；对目标跟踪和滤波等数据融合技术、分布式融合结构等问题进行了较为详细的论述。 關於作者： Jitendra R. Raol教授是数据融合领域的GUO际专家，IEEIET（电气工程师学会工程技术学会）的会士，IEEE（电子电器工程师学会）的不错会员。他在印度国家宇航实验室工作，是飞行力学和控制分部的不错科学家和领导人。 目錄： 第1章数据融合过程导论 1 1数据融合概述 1 2数据融合模型 1 2 1联合指导实验室模型 1 2 2改进的瀑布融合模型 1 2 3基于情报环的模型 1 2 4博伊德模型 1 2 5混合模型 1 2 6 Dasarathy模型 1 3传感器数据融合形态 1 3 1互补型 1 3 2竞争型 1 3 3合作型 1 4传感器数据融合结构 1 41集中式融合 1 4 2分布式融台 1 4 3混合式融合 1 5数据融合过程 练习 参考文献 第2章统计、概率模型和可靠性：概率数据融合 2 1引言” 2 2统计 2 2 1数学期望 2 2 2方差、协方差和标准偏差 2 2 3相关性与自相关函数 2 3概率模型 2 4概率方法 2 4 1贝叶斯公式 2 4 2基于贝叶斯规则的数据融合 2 4 3基于贝叶斯规则的分布式DF 2 4 4基于对数似然函数的DF 2 5 DF的可靠性 2 5 1贝叶斯方法 2 5 2证据方法 2 5 3基于模糊逻辑(EL)的方法 2 5 4-可靠性评估的马尔可夫模型 2 5 5小一乘估计的可靠性 2 6信息方法 2 6 1熵和信息 2 6 2费舍信息 2 6 3信息池化方法 2 7专家系统和DF的概率概念 2 7 1概率规规则和证据 2 7 2信任限制的传播 2 7 3多个报告的组合*融合 2 8概率法用于DF理论范例 2 8 1熵法 2 8 2似然法 2 8 3 ML和不完全数据 2 8 4贝叶斯方法 2 8 5 DF示例 2 8 6一些现实的DF问题 2 9贝叶斯公式和传感器DF：示例分析 练习 参考文献 第3章模糊逻辑与可能性理论的数据融合 3 1引言 …… 第4章滤波、目标跟踪和运动学数据融合 第5章五中心数据融合系统 第6章成分分析与数据融合 第7章图像代数与图像融合 第8章决策理论与决策融合 第9章无线传感器网络与多模型数据融合 第10章数据融合的软件计算方法 附录A 部分算法及其推导 附录B 其他数据融合方法以及融合性能估计度量 附录C 自动数据融合 附录D 数据融合软件工具的说明和资料 附录E 参考文献中传感器数据融合的定义 附录F 数据融合的部分当前研究课题

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