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數(shù)據(jù)融合理論與應用-(第二版)

作者：康耀紅 著
出版社：西安電子科技大學出版社出版時間：2006-05-01
頁數(shù)： 222
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數(shù)據(jù)融合理論與應用-(第二版) 版權(quán)信息

數(shù)據(jù)融合理論與應用-(第二版) 內(nèi)容簡介

數(shù)據(jù)融合是許多傳統(tǒng)學科和新興工程領(lǐng)域相結(jié)合而產(chǎn)生的一個新的前沿技術(shù)領(lǐng)域，是現(xiàn)代C3I系統(tǒng)的重要組成部分。本書是我國**本關(guān)于多傳感器數(shù)據(jù)融合理論的專著。
全書共分12章。**章闡述數(shù)據(jù)融合的意義、理論基礎(chǔ)、實現(xiàn)技術(shù)和研究現(xiàn)狀；第二章和第三章研究多傳感器目標檢測理論和性能評估；第四章至第八章論述數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)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(tài)勢評估和威脅估計的基本理論，以及在這一領(lǐng)域有廣泛應用前景的條件事件代數(shù)理論和規(guī)劃識別理論。
本書適用于通信、控制和信號處理等領(lǐng)域的大學生、研究生和相關(guān)領(lǐng)域的科研、工程技術(shù)人員。

數(shù)據(jù)融合理論與應用-(第二版) 目錄

**章概論
*1.1數(shù)據(jù)融合的目的和應用
1.2數(shù)據(jù)融合的理論基礎(chǔ)
1.2.1數(shù)據(jù)融合的一般處理模型
1.2.2數(shù)據(jù)融合的概念與結(jié)構(gòu)分類
1.3數(shù)據(jù)融合的實現(xiàn)技術(shù)
1.3.1目標跟蹤
1.3.2目標識別
1.3.3態(tài)勢評估和威脅估計(STA)
1.4數(shù)據(jù)融合的研究現(xiàn)狀和如何推動我國數(shù)據(jù)融合研究的進展
1.4.1理論研究應著眼未來、強調(diào)創(chuàng)新
1.4.2技術(shù)研究應面向世界、追求突破
1.4.3人才培養(yǎng)應面向教育
1.4.4加強學術(shù)交流，全方位協(xié)調(diào)發(fā)展
補記
參考文獻
第二章多傳感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(tǒng)檢測率和系統(tǒng)虛警率
2.5同類傳感器情形下的討論
補記
參考文獻
第三章多傳感器目標檢測的性能評估
3.1傳感器檢測的基本特性
3.2傳感器檢測性能分析
3.3傳感器的檢測性能評估
補記
參考文獻
第四章目標跟蹤與數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)概論
4.1多目標跟蹤的基本思想
4.2數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的概念與方法
4.2.1“*近鄰”方法
4.2.2“全鄰”*優(yōu)濾波器
4.2.3概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)濾波器
4.2.4多模型方法
4.2.5相互作用多模型—概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)濾波器
4.2.6聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)濾波器
4.2.7多假設(shè)方法
4.2.8航跡分裂方法
4.2.9分布式多傳感器多目標跟蹤與數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的一般理論
4.2.10基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多目標數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法
補記
參考文獻
第五章相互作用多模型—概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法
5.1概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)濾波器
5.1.1預備知識
5.1.2概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)濾波器的基本思想
5.1.3關(guān)聯(lián)概率βi(k)的計算
5.1.4協(xié)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—概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法
5.4多傳感器相互作用多模型—概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法
5.4.1多傳感器概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)濾波器
5.4.2多傳感器多模型—概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)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(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和多假設(shè)濾波器
6.1聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法
6.1.1聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法的基本思想
6.1.2聯(lián)合事件的概率計算
6.1.3協(xié)方差計算
6.1.4n=1時JPDA和PDA等價性證明
6.2多假設(shè)濾波器
6.2.1假設(shè)的產(chǎn)生和假設(shè)樹的形成
6.2.2假設(shè)估計
6.2.3假設(shè)管理
補記
參考文獻
第七章多傳感器多目標跟蹤的一般理論
7.1分布式多傳感器多目標跟蹤的基本思想與功能結(jié)構(gòu)
7.2單目標分布式跟蹤
7.2.1中心估計
7.2.2分布式估計
7.3多假設(shè)多目標跟蹤
7.3.1航跡和假設(shè)
7.3.2遞歸假設(shè)估計
7.3.3成批假設(shè)估計
7.4分布式多目標跟蹤
7.4.1等級多目標跟蹤
7.4.2分布式多目標跟蹤
補記
參考文獻
第八章多目標跟蹤系統(tǒng)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(shè)計
8.4一般評價模型
補記
參考文獻
第九章身份識別
9.1基于Bayes統(tǒng)計理論的身份識別
9.1.1古典概率理論及其在身份識別中的應用
9.1.2基于Bayes統(tǒng)計理論的身份識別
9.2基于DempsterShafer證據(jù)理論的身份識別
9.2.1基本理論
9.2.2單傳感器多測量周期可信度分配的融合
9.2.3多傳感器多測量周期可信度分配的融合
9.3面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)融合算法及其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)［7］
9.3.1分類和跟蹤處理模型
9.3.2數(shù)據(jù)融合算法
9.3.3融合算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)
補記
參考文獻
第十章態(tài)勢評估和威脅估計的基本理論
10.1指揮、控制和通信系統(tǒng)的基礎(chǔ)理論
10.1.1蘭切斯特(Lanchester)戰(zhàn)斗模型
*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(tài)轉(zhuǎn)移模型
10.2.2SHOR模型
補記
參考文獻
第十一章條件事件代數(shù)理論
11.1問題提出
11.1.1邏輯與概率表示不相容
11.1.2Simpson悖論［5，6］
11.2條件事件代數(shù)的定義及其性質(zhì)
11.2.1布爾代數(shù)
11.2.2Lewis定理
11.2.3GNW(GoodmanNguyenWalker)條件事件代數(shù)
11.2.4條件事件代數(shù)的運算性質(zhì)
補記
參考文獻
第十二章規(guī)劃識別理論及其應用
12.1基本概念
12.1.1規(guī)劃識別理論概述
12.1.2規(guī)劃識別與規(guī)劃(Planning)
12.1.3規(guī)劃識別與態(tài)勢評估
12.2真實環(huán)境下的規(guī)劃識別的要求
12.2.1真實環(huán)境的特點
12.2.2動態(tài)性問題
12.3鎖孔式規(guī)劃識別的研究
12.3.1規(guī)劃識別模型
12.3.2規(guī)劃識別中認知屬性的分析
12.3.3真實環(huán)境下規(guī)劃識別邏輯完備性分析
12.3.4真實環(huán)境下的規(guī)劃識別過程模型
12.3.5FIND過程的研究與設(shè)計
12.3.6監(jiān)測過程的策略
12.4預測式規(guī)劃識別的理論研究與實現(xiàn)
12.4.1預測式規(guī)劃識別與態(tài)勢評估
12.4.2Bayes概率理論和D-S推理
12.4.3Bayes因果網(wǎng)絡(luò)
12.4.4預測與Bayes因果網(wǎng)絡(luò)
12.5真實環(huán)境下的規(guī)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
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