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内容简介

　　《多源多目标统计信息融合》全面介绍了FIssT的基本概念、理论及实现技术，内容新颖，系统性强，理论联系实际，文字深入浅出，反映了近年来信息融合领域的新理论和新方法。
　　目前，国内尚未发现系统介绍FIssT理论及应用的书籍。该书可为从事雷达／光电等系统及其信息综合的技术人员解决复杂环境下的目标检测、跟踪与识别等问题提供理论上的指导，也可作为高等院校通信与信息工程、电子技术、计算机应用等相关专业教师和研究生开展研究和教学时的参考教材。计算机科学家、物理学家、数学家以及从事信息融合理论研究的人员也可从本书中获益。

内页插图

目录

第一章 绪论

第一篇 统一化的单目标多源融合
第二章 单目标滤波
第三章 通用的数据建模
第四章 基于随机集的不确定性表示
第五章 UGA观测
第六章 AGA观测
第七章 AGU观测
第八章 广义状态估计
第九章 有限集观
……
第二篇 统一化的多目标多源融合
第三篇 多目标滤波器的近似方法
附录A
附录B
附录C
附录D
附录E
附录F
附录G

前言/序言

　　信息时代，传感手段越来越丰富，获取信息越来越便捷，多源信息融合成为信息利用能力的关键所在。经过几十年的发展，其理论方法所关注的对象和适用的条件发生了根本性的变化。从开始时对单源单目标处理方法的拓展，发展到通盘考虑多源异质特点的集合处理思路，从对个体对象的关注扩展到目标与场景全局的考虑。多源异质给信息融合带来的最大问题是所考虑的对象经常不在一个范畴内，难以依靠共同标准来度量，任何试图采用单一对象与测度标准的处理方式均难以奏效。问题思考范围的扩大使得个体明确的经典统计处理方法受到挑战，定义在有限元素集合之上的统计学理论应运而生。
　　从随机性的角度观察和思考信息融合问题，虽有多种以目标和量测强耦合方式建立起的数学方法，但随着应用领域的拓展，大量低信噪比、密集目标的场景破坏了目标和量测传统意义上的依赖关系，因此，迫切需要发展新的统计数学工具。以贝叶斯框架为基础的有限集统计学理论，从目标集合分布的视角给出了复杂观测场景的全局建模理论，并发展出了简单易用的PHD方法，开启了以集合整体信息处理代替单个对象信息处理的新的发展阶段。本书的翻译，正是顺应这一发展趋势，将国外最新的理论成果介绍给国内学者，以期推动信息融合领域的技术进步。
　　有限集统计学定义在集合之上，其数学描述较之经典概率空间具有了更高的维度和多样性，由此而产生的建立在集合之上的概率分布，其运算不易为工程技术人员所理解。本书对这一新颖的数学工具作了深入浅出地讨论，对广大科技人员掌握这一理论方法大有裨益。随机有限集理论也是一种新颖的认知方式，可以使该领域学者扩展研究对象的关注视野，更易于将潜在的影响因素考虑进来，构建统一的处理和转换框架。
　　本书原著超过800页，望着放在案头沉甸甸的翻译手稿，可以想象从事此项工作之艰辛。范红旗等三位ATR重点实验室的年轻人充满了朝气，作为一线科研人员一直从事相关领域的研究工作。但翻译如此艰深而浩繁的专著，必将耗费大量的心血。须知他们不仅要克服专业的局限性，吃透大量艰涩的非传统统计数学的表达，而且要面对当前不良学术风气的冲击，愿意花费大量的时间精力，将国际上最新的研究成果介绍给国内同行分享，这种责任感和无私的奉献精神着实令人钦佩。《多源多目标统计信息融合》中译本经过一年多的精雕细刻，终于将与广大读者见面，希望从事该领域的科技人员能从译著中有所获益，则译者初衷得尝，花费之心血得以回报。
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评分☆☆☆☆☆

书挺厚的，特别沉，要有心理准备

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东西不错，物流很快，值得推荐～

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质量很好，讲解清楚，有助于入门和深入理解。

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很不错的工作。作者辛苦了。

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很好的书，认真学习～～～～～～

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经典、权威书籍，翻译的也很好，就是内容有点难。

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