多源信息融合

　　本書主要包括多源信息融合的基本概念以及多源信息融合理論賴以發(fā)展的基礎(chǔ)理論，如統(tǒng)計(jì)推斷與估計(jì)理論基礎(chǔ)、智能計(jì)算與識(shí)別理論基礎(chǔ)等； 還包括目標(biāo)跟蹤理論、檢測(cè)融合、估計(jì)融合、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、異步信息融合和異類信息融合； 也包括圖像融合特別是遙感圖像融合、智能交通中的信息融合，以及態(tài)勢(shì)評(píng)估與威脅估計(jì)等內(nèi)容。本書理論體系完整，材料取舍適當(dāng)，適合從事多源信息融合理論研究和工程應(yīng)用的專業(yè)技術(shù)人員參考，也可以作為相關(guān)專業(yè)大學(xué)本科高年級(jí)學(xué)生和研究生，特別是博士研究生的參考讀物。 第1章緒論1.1多源信息融合的一般概念與定義1.1.1定義1.1.2多源信息融合的優(yōu)勢(shì)1.1.3應(yīng)用領(lǐng)域1.2信息融合系統(tǒng)的模型和結(jié)構(gòu)1.2.1功能模型1.2.2數(shù)據(jù)融合的級(jí)別1.2.3通用處理結(jié)構(gòu)1.3多源信息融合的主要技術(shù)和方法1.4信息融合要解決的幾個(gè)關(guān)鍵問題1.5發(fā)展起源、現(xiàn)狀與未來參考文獻(xiàn)第2章統(tǒng)計(jì)推斷與估計(jì)理論基礎(chǔ)2.1點(diǎn)估計(jì)理論基礎(chǔ)2.1.1一般概念2.1.2Bayes點(diǎn)估計(jì)理論2.1.3BLUE估計(jì)2.1.4WLS估計(jì)2.1.5ML估計(jì)2.1.6主成分估計(jì)2.1.7RLS估計(jì)與LMS估計(jì)2.2期望極大化（EM）方法2.2.1概述2.2.2EM算法描述2.2.3混合Gauss參數(shù)估計(jì)的EM算法實(shí)例2.3線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的濾波理論與算法2.3.1離散時(shí)間線性系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)問題的一般描述2.3.2基本Kalman濾波器2.3.3信息濾波器2.3.4噪聲相關(guān)的Kalman濾波器2.4非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的濾波理論與算法2.4.1擴(kuò)展Kalman濾波器（EKF）2.4.2UKF濾波2.4.3Bayes濾波2.5基于隨機(jī)采樣的過程估計(jì)理論與算法2.5.1傳統(tǒng)Bayes估計(jì)面臨的挑戰(zhàn)與解決的新思路2.5.2Monte Carlo仿真的隨機(jī)采樣2.5.3Markov chain Monte Carlo采樣2.5.4粒子濾波的一般方法2.6混合系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)理論2.6.1一般描述2.6.2多模型方法簡述2.6.3定結(jié)構(gòu)多模型估計(jì)2.6.4交互式多模型算法2.6.5變結(jié)構(gòu)多模型（VSMM）算法概述2.7小結(jié)參考文獻(xiàn)第3章智能計(jì)算與識(shí)別理論基礎(chǔ)3.1概述3.1.1模式識(shí)別的一般概念3.1.2智能學(xué)習(xí)與統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別●多源信息融合目●錄3.2粗糙集理論基礎(chǔ)3.2.1信息系統(tǒng)的一般概念3.2.2決策系統(tǒng)的不可分辨性3.2.3集合近似3.2.4屬性約簡3.2.5粗糙隸屬度3.3證據(jù)理論基礎(chǔ)3.3.1概述3.3.2mass函數(shù)、信任測(cè)度與似然測(cè)度3.3.3DempsterShafer合成公式3.3.4證據(jù)推理3.4隨機(jī)集理論基礎(chǔ)3.4.1一般概念3.4.2概率模型3.4.3隨機(jī)集的mass函數(shù)模型3.5統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論與支持向量機(jī)基礎(chǔ)3.5.1統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的一般概念3.5.2學(xué)習(xí)機(jī)的VC維與風(fēng)險(xiǎn)界3.5.3線性支持向量機(jī)3.5.4非線性支持向量機(jī)3.5.5用于孤立點(diǎn)發(fā)現(xiàn)的Oneclass SVM算法3.5.6最小二乘支持向量機(jī)3.5.7模糊支持向量機(jī)3.5.8小波支持向量機(jī)3.5.9核主成分分析3.6Bayes網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)3.6.1Bayes網(wǎng)絡(luò)的一般概念3.6.2獨(dú)立性假設(shè)3.6.3一致性概率3.6.4Bayes網(wǎng)絡(luò)推斷3.7小結(jié)參考文獻(xiàn)第4章目標(biāo)跟蹤4.1基本概念與原理4.2跟蹤門4.2.1濾波殘差4.2.2矩形跟蹤門4.2.3橢球跟蹤門4.2.4其他跟蹤門4.3目標(biāo)動(dòng)態(tài)模型4.3.1機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的數(shù)學(xué)模型4.3.2非機(jī)動(dòng)目標(biāo)動(dòng)態(tài)模型4.3.3坐標(biāo)不耦合的目標(biāo)機(jī)動(dòng)模型4.3.4二維水平運(yùn)動(dòng)模型4.3.5三維模型4.4量測(cè)模型4.4.1傳感器坐標(biāo)模型4.4.2在各種坐標(biāo)系中的跟蹤4.4.3混合坐標(biāo)系的線性化模型4.4.4笛卡兒坐標(biāo)系下的模型4.5雷達(dá)量測(cè)轉(zhuǎn)換4.5.1二維去偏量測(cè)轉(zhuǎn)換4.5.2三維去偏量測(cè)轉(zhuǎn)換4.5.3無偏量測(cè)轉(zhuǎn)換4.5.4修正的無偏量測(cè)轉(zhuǎn)換4.6基于雷達(dá)量測(cè)和BLUE準(zhǔn)則的目標(biāo)跟蹤4.6.1基于BLUE準(zhǔn)則的二維量測(cè)轉(zhuǎn)換4.6.2基于BLUE準(zhǔn)則的三維量測(cè)轉(zhuǎn)換4.7帶Doppler量測(cè)的雷達(dá)目標(biāo)跟蹤4.7.1極坐標(biāo)系中帶Doppler量測(cè)的雷達(dá)目標(biāo)跟蹤4.7.2球坐標(biāo)系中帶Doppler量測(cè)的雷達(dá)目標(biāo)跟蹤4.8時(shí)間與空間配準(zhǔn)4.8.1問題描述4.8.2時(shí)間配準(zhǔn)算法4.8.3常用坐標(biāo)系4.8.4坐標(biāo)轉(zhuǎn)換4.8.5空間配準(zhǔn)算法概述4.8.6二維空間配準(zhǔn)算法4.8.7精確極大似然空間配準(zhǔn)算法4.8.8基于地心坐標(biāo)系的空間配準(zhǔn)算法4.9小結(jié)參考文獻(xiàn)第5章檢測(cè)融合5.1概論5.2并行結(jié)構(gòu)融合系統(tǒng)的最優(yōu)分布式檢測(cè)融合算法5.2.1系統(tǒng)描述5.2.2最優(yōu)分布式檢測(cè)的必要條件5.2.3傳感器觀測(cè)獨(dú)立條件下的最優(yōu)分布式檢測(cè)5.2.4實(shí)例計(jì)算5.3串行結(jié)構(gòu)融合系統(tǒng)的最優(yōu)分布式檢測(cè)融合算法5.3.1系統(tǒng)描述5.3.2傳感器觀測(cè)獨(dú)立條件下最優(yōu)分布式檢測(cè)的必要條件5.3.3傳感器觀測(cè)獨(dú)立條件下的最優(yōu)分布式檢測(cè)5.3.4實(shí)例計(jì)算5.4樹形結(jié)構(gòu)融合系統(tǒng)的最優(yōu)分布式檢測(cè)融合算法5.4.1系統(tǒng)描述5.4.2結(jié)點(diǎn)觀測(cè)獨(dú)立條件下最優(yōu)分布式檢測(cè)的必要條件5.4.3結(jié)點(diǎn)觀測(cè)獨(dú)立條件下的最優(yōu)分布式檢測(cè)5.4.4實(shí)例計(jì)算5.5分布式量化檢測(cè)系統(tǒng)5.5.1系統(tǒng)描述5.5.2最優(yōu)分布式量化檢測(cè)的必要條件5.5.3傳感器觀測(cè)獨(dú)立條件下的最優(yōu)分布式量化檢測(cè)5.5.4實(shí)例計(jì)算5.6分布式NP檢測(cè)融合系統(tǒng)5.6.1最優(yōu)分布式量化檢測(cè)的必要條件5.6.2傳感器觀測(cè)獨(dú)立條件下的最優(yōu)分布式檢測(cè)5.6.3傳感器觀測(cè)相關(guān)條件下的次優(yōu)分布式檢測(cè)5.6.4分布式硬決策NP檢測(cè)融合系統(tǒng)5.6.5實(shí)例計(jì)算5.7小結(jié)參考文獻(xiàn)第6章估計(jì)融合6.1估計(jì)融合系統(tǒng)結(jié)構(gòu)6.2集中式融合系統(tǒng)6.2.1并行濾波6.2.2序貫濾波6.2.3數(shù)據(jù)壓縮濾波6.3分布式融合系統(tǒng)6.3.1分布式融合結(jié)構(gòu)6.3.2航跡融合中各傳感器局部估計(jì)誤差相關(guān)的原因6.3.3簡單凸組合融合算法6.3.4Bar ShalomCampo融合算法6.3.5不帶反饋的最優(yōu)分布式估計(jì)融合6.3.6帶反饋的最優(yōu)分布式估計(jì)融合6.3.7最大后驗(yàn)概率狀態(tài)估計(jì)融合6.3.8最優(yōu)的集中式估計(jì)的重構(gòu)6.4協(xié)方差交叉法6.4.1問題描述6.4.2相關(guān)程度已知的相關(guān)估計(jì)量最優(yōu)融合6.4.3相關(guān)程度未知的相關(guān)估計(jì)量最優(yōu)融合6.5聯(lián)邦濾波器6.5.1問題描述6.5.2方差上界技術(shù)6.5.3聯(lián)邦濾波器的一般結(jié)構(gòu)6.5.4聯(lián)邦濾波器的工作流程6.5.5聯(lián)邦濾波器的最優(yōu)性證明6.5.6聯(lián)邦濾波器的四種結(jié)構(gòu)6.5.7聯(lián)邦濾波器四種結(jié)構(gòu)的比較6.5.8聯(lián)邦濾波器的特點(diǎn)6.5.9聯(lián)邦濾波器的兩種簡化形式6.6最優(yōu)線性估計(jì)融合與統(tǒng)一融合規(guī)則6.6.1問題描述6.6.2統(tǒng)一線性數(shù)據(jù)模型6.6.3對(duì)于線性數(shù)據(jù)模型的統(tǒng)一最優(yōu)融合規(guī)則6.6.4一般的最優(yōu)的線性融合規(guī)則6.7小結(jié)參考文獻(xiàn)第7章數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)7.1引言7.2量測(cè)航跡關(guān)聯(lián)算法： 經(jīng)典方法7.2.1最近鄰方法7.2.2概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)7.2.3交互式多模型概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)7.2.4聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)7.2.5多傳感聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)7.3量測(cè)航跡關(guān)聯(lián)的其他方法7.3.1基于粒子濾波的聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)7.3.2多假設(shè)方法7.3.3概率多假設(shè)方法7.3.4基于期望極大化算法的雜波環(huán)境下機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤7.4集中式多傳感多目標(biāo)跟蹤的廣義S維分配算法7.5多目標(biāo)跟蹤起始與跟蹤終止算法7.5.1跟蹤起始方法7.5.2跟蹤終止方法7.5.3基于目標(biāo)可感知性的決策方法7.6分布式航跡關(guān)聯(lián)7.6.1基本符號(hào)7.6.2兩個(gè)傳感器之間的航跡關(guān)聯(lián)7.6.3多傳感器之間的航跡關(guān)聯(lián)7.7小結(jié)參考文獻(xiàn)第8章異步融合8.1異步融合的一般概念8.2順序量測(cè)異步融合8.2.1問題描述8.2.2順序量測(cè)異步融合算法8.3單個(gè)非順序量測(cè)異步融合問題8.3.1非順序量測(cè)問題產(chǎn)生的原因8.3.2非順序量測(cè)問題的數(shù)學(xué)描述8.3.3非順序量測(cè)問題的主要處理算法8.3.4直接更新法的通解8.4單個(gè)非順序量測(cè)一步滯后濾波8.4.1A1算法8.4.2B1算法8.4.3C1算法8.4.4各種算法比較8.5單個(gè)非順序量測(cè)多步滯后濾波8.5.1Bl算法8.5.2Al1與 Bl1算法8.5.3Zl算法8.6多OOSM多步滯后濾波8.7小結(jié)參考文獻(xiàn)目●錄ⅩⅦ第9章圖像融合9.1圖像融合概述9.1.1圖像融合的一般概念9.1.2圖像融合的發(fā)展9.1.3圖像融合的簡單應(yīng)用實(shí)例9.2圖像融合的分類9.2.1像素級(jí)圖像融合9.2.2特征級(jí)圖像融合9.2.3決策級(jí)圖像融合9.2.4三個(gè)圖像融合層次的性能比較9.3圖像配準(zhǔn)9.3.1配準(zhǔn)的基本概念9.3.2配準(zhǔn)需要解決的問題9.3.3配準(zhǔn)算法9.3.4變換模型及配準(zhǔn)參數(shù)估計(jì)方法9.3.5圖像的重采樣和變換9.4圖像融合算法9.4.1簡單圖像融合算法9.4.2基于金字塔分解的圖像融合算法9.4.3基于小波變換的圖像融合算法9.4.4其他圖像融合算法9.5遙感圖像融合9.5.1遙感圖像融合概述9.5.2遙感圖像數(shù)據(jù)融合的基本框架9.5.3基于粗糙集的特征選擇與多源遙感圖像融合分類9.5.4用于目標(biāo)搜索的融合框架設(shè)計(jì)9.6基于圖像融合的目標(biāo)跟蹤9.6.1圖像跟蹤的一般理論9.6.2圖像跟蹤的工程算法9.6.3圖像跟蹤的一般過程9.7圖像融合的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)9.7.1主觀評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)9.7.2客觀評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)9.8小結(jié)參考文獻(xiàn)ⅩⅧ●多源信息融合第10章異類融合10.1概述10.2基于雷達(dá)檢測(cè)與紅外檢測(cè)融合處理的目標(biāo)跟蹤10.2.1問題概述10.2.2算法描述10.3基于音頻和視頻特征融合的身份識(shí)別10.3.1問題概述10.3.2音頻特征提取10.3.3視頻特征提取10.3.4分類10.3.5多形態(tài)融合10.4雜波環(huán)境中基于異類信息融合的目標(biāo)跟蹤10.4.1問題描述10.4.2概率生成模型10.4.3對(duì)于音頻視頻數(shù)據(jù)的一個(gè)概率生成模型10.4.4基于音頻視頻數(shù)據(jù)融合的參數(shù)估計(jì)與目標(biāo)跟蹤10.4.5融合與跟蹤結(jié)果10.5小結(jié)參考文獻(xiàn)第11章智能交通與信息融合11.1智能交通系統(tǒng)概述11.1.1一般概念11.1.2發(fā)展過程11.1.3主要研究方向11.1.4我國ITS發(fā)展現(xiàn)狀11.1.5智能交通系統(tǒng)的發(fā)展方向11.2智能車輛系統(tǒng)概述11.2.1主要研究內(nèi)容11.2.2研究與應(yīng)用現(xiàn)狀11.2.3多傳感技術(shù)應(yīng)用 11.3基于多傳感信息融合的路徑規(guī)劃與自動(dòng)導(dǎo)航11.3.1基于多傳感信息融合的路徑規(guī)劃11.3.2基于多傳感信息融合的自動(dòng)導(dǎo)航11.4智能車輛系統(tǒng)的障礙規(guī)避與防碰撞11.4.1智能車輛防碰撞系統(tǒng)的研究內(nèi)容11.4.2智能車輛防碰撞系統(tǒng)的組成11.4.3自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)11.4.4當(dāng)前存在的問題11.5基于證據(jù)推理的多傳感器信息融合的道路車輛跟蹤11.5.1引言11.5.2車載傳感器數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的DS實(shí)現(xiàn)11.5.3仿真示例11.6小結(jié)參考文獻(xiàn)目●錄ⅩⅠⅩ第12章態(tài)勢(shì)評(píng)估和威脅估計(jì)12.1前言12.2決策級(jí)融合中的態(tài)勢(shì)評(píng)估12.2.1態(tài)勢(shì)的概念12.2.2現(xiàn)代戰(zhàn)爭中的態(tài)勢(shì)評(píng)估12.2.3基于戰(zhàn)爭環(huán)境的威脅估計(jì)12.3態(tài)勢(shì)評(píng)估的實(shí)現(xiàn)12.3.1態(tài)勢(shì)評(píng)估的特點(diǎn)12.3.2態(tài)勢(shì)評(píng)估過程12.3.3態(tài)勢(shì)評(píng)估的事后分析12.4一個(gè)簡單的應(yīng)用實(shí)例12.4.1問題描述12.4.2系統(tǒng)建模12.5常用的態(tài)勢(shì)評(píng)估方法12.5.1推理理論12.5.2模糊集理論12.5.3專家系統(tǒng)方法12.5.4黑板模型12.5.5智能體模型12.6小結(jié)參考文獻(xiàn)ⅩⅩ●多源信息

暫缺《多源信息融合》作者簡介