多源数据融合和传感器管理/信息、控制与系统技术丛书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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罗俊海，王章静 著

图书标签:

• 多源数据融合
• 传感器管理
• 信息融合
• 控制系统
• 系统技术
• 数据处理
• 传感器网络
• 智能系统
• 信息技术
• 工程技术

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302390183

版次：1

商品编码：11777563

品牌：清华大学

包装：平装

丛书名： 信息、控制与系统技术丛书

开本：16开

出版时间：2015-09-01

用纸：胶版纸

正文语种：中文

编辑推荐

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??多源数据融合和?传感器管理综合了控制、电子信息、计算机、网络以及数学等多学科领域，是一门具有前沿性的高度交叉学科。近年来，随着世界各国对各种多传感器平台和系统的需求急剧增加，信息融合进入了一个蓬勃发展的时期，对它的理论和工程应用的研究方兴未艾，各种关于信息融合的新理论、新方法、新技术层出不穷，国内外学者已经在信息融合领域出版了一批高水平的学术专著。但是，对于刚进入信息融合领域的青年学生，或者刚开始从事信息融合应用的工程技术人员，迫切需要一本信息融合的入门指导书。

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内容简介

　　

　　《多源数据融合和传感器管理/信息、控制与系统技术丛书》是关于信息融合理论、应用和传感器管理的一部教材。本书基于编者的研究工作，并借鉴国内外其他学者的成果，力图较全面、系统地讲解信息融合理论、应用、传感器管理以及发展与研究成果，特别是在异构、多源、动态、非理想信道、稀疏、错误容忍环境下。全书共25章，分为五个部分。第一部分研究现状，包括多源数据融合概述、信息融合的原理和级别、多源传感器数据融合算法、多传感分布检测、传感器管理、探讨和备注；第二部分数学理论基础，包括Bayes方法、模糊集理论、粗糙集理论、MonteCarlo理论、Dempster�睸hafer理论、估计理论和滤波器理论；第三部分多源数据融合算法，包括Bayes决策、正态分布时的统计决策、大小决策、神经网络、支持向量机和Bayes网络；第四部分多源数据融合应用，包括分布式检测和融合、目标追踪的高效管理策略、数据融合的系统校准、目标跟踪策略算法与数据融合、像素与特征的图像融合；第五部分是多传感器管理。本书可作为信息工程、信息融合、模式识别、机器学习、人工智能、数据分析、军事决策和电子对抗等专业的本科生和研究生教材，也可供上述相关领域的科技人员阅读和参考，还可以供雷达、声呐、激光、红外、机器人、导航、交通、医学、物联网、泛在网、CPS、遥感、遥测、定位等领域的科技工作者参考学习。

作者简介

??罗俊海，博士后、副教授，硕士生导师、加拿大McGill大学访问学者、IEEE和ACM会员、CCF高级会员、中国电子协会高级会员。成都市高新区高级人才、四川省和成都市物联网产业联盟讲师、行业技术学科带头人、成都市人才计划、四川省学术后备人选，成都市特聘专家、四川省专家库成员。获得四川省科技进步二等奖一项，南京江宁区科技进步三等奖一项。起草和参与成都市“十二五电子信息产业规划”、“成都市物联网产业发展规划”、CCSA和WGSN多项标准。在国内外高水平期刊、会议上发表三十余篇学术论文，其中SCI、EI检索二十篇，申请国家专利二十三篇，其中授权九项，申请PCT专利一项（基于覆盖保持和zui小生成树的无线移动网络数据传输方法）。被邀请学术任职五项，被邀请学术报告五次，标准制定五项。主持或参与多项国家“863”、国际自然科学基金、总装预研基金、四川国际合作项目等纵向项目和多项横向项目。IEEE Transactions on Wireless Communications、Computer Networks、IEEE Communications Surveys & Tutorials、Sensors等期刊审稿人和多个国际学术会议TPC成员。长期从事嵌入式系统开发和无线通信网络研究，有多项成果实现产业化。??

目录

第一部分 研究现状
第1章 多源数据融合概述
第2章 信息融合的原理和级别
第3章 多传感器数据融合算法
第4章 多传感分布检测
第5章 传感器管理
第6章 数据融合的现状和趋势

第二部分 数学理论基础
第7章 Bayes方法
第8章 模糊集理论
第9章 粗糙集理论
第10章 MonteCarlo理论
第11章 Dempster�睸hafer证据理论
第12章 估计理论
第13章 滤波器理论

第三部分 多源数据融合算法
第14章 Bayes决策
第15章 正态分布时的统计决策
第16章 最大最小决策
第17章 神经网络
第18章 支持向量机
第19章 Bayes网络

第四部分 多源数据融合应用
第20章 分布式检测和融合
第21章 分布式目标追踪的高效管理策略
第22章 数据融合的系统校准
第23章 目标跟踪策略算法与数据融合
第24章 像素与特征的图像融合

第五部分 多传感器管理
第25章 信息融合中的多传感器管理：问题与方法
参考文献

精彩书摘

　　《多源数据融合和传感器管理/信息、控制与系统技术丛书》：
　　流行的Gibbs采样是Metropolis—Hastings算法的特殊情况，其中候选点总是接受的。这种方法的关键优点是它认为只有单变量条件分布，这也通常有更简单的形式和因此比全联合分布更易于模拟。因此Gibbs采样模拟n个随机变量时，将依次通过单次模拟从全联合分布产生一个单独的n维向量。在实际中应用MCMC方法的一个难点是估计老化时间，虽然通常认为通过提供够大的样本容量可以使老化时间不重要。尽管如此，当并行处理计划应用MCMC方法时，老化时间可能是不能被忽略的。随着并行MCMC的计算负担被分为几片，这使个别样本容量并没有想象中那么大。为了缓解这一问题，收敛诊断方法常用来确定老化时间。这些方法必须谨慎应用，因为它们可能引入本身的一些误差到计算中。
　　3.1.2证据置信度推理
　　置信度函数理论源于Dempster的研究，在已理解的Gisher方法的概率推理下得到完善，在基于证据的一般理论下被Shafer数学公式化。置信度函数理论是一种在理论上让人感兴趣的证据推理框架，并且是流行的处理不确定和不精确的方法。D—S理论引入分配置信度和合理度至可能的测量假设，以及用规定的融合规则去融合它们的概念。这可以看作是Bayes理论处理概率质量函数的一般化。
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前言/序言

??????　　由于任何一个传感器都不可能获取目标所有方面的信息，因此其探测到的信息对于最终的目标识别都具有一定的不确定性，再加上系统可靠性、噪声干扰等原因的影响，更加难以凭借单一的传感器探测特征做出正确的判断。在实际过程中，由于这种不确定性，常常会出现依照不同传感器获得的信息而做出截然相反的判别。中国古代“瞎子摸象”的故事告知人们，单凭一种感官获得的感知信息，难以获得对客观事物的全面认识。世间万物在不断变化，而人类感知和认知事物的能力却受到许多限制。唐初谏议大夫魏征曾有一句名言：“兼听则明，偏信则暗”，说的是采纳各种不同的意见作决策往往是明智的，而偏信一家之言则难免有失偏颇。人类和动物在获得客观对象的感知信息时，不是使用一种感官，而是用各种不同的感官，包括视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉等感官获得不同的感知信息，经过大脑处理之后才形成一个完整的认知结果。同样，在社会和经济活动中，负责任的政府和企业在决策时也要收集大量的数据，汇集不同的观点，才能制定出符合客观规律的决策。

　　随着传感器技术、计算机技术和信息技术的快速发展，20世纪70年代首先在军事领域产生了“数据融合”的全新概念，即把多种传感器获得的数据进行所谓的“融合处理”，以得到比单一传感器更加准确和有用的信息。之后，基于多源数据综合意义的融合一词开始出现于各类公开出版的技术文献中，逐渐地这一概念不断扩展，要处理的信息不仅包含多平台、多传感器、多源的信号，还包括了知识、经验等在内的多种信息。其研究对象和应用领域不但涉及国防、工业、农业、交通、运输等传统行业，还涉及生物、通信、信息、管理等新兴行业，于是一种共识的概念逐渐被人们所接受，称为“多源数据融合”。

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　　传感器管理技术主要是对多源传感器在时间上、空间上和任务上进行规划，最佳的规划方式就是根据多系统各自携带的传感器特性，将对系统探测信息增量最大的传感器探测方式安排为下一次系统的执行方案。从系统信息获取上来看，对监控区域的目标检测、运动目标的持续跟踪和目标的属性识别是信息监控的重点内容，进一步地获取这些关键信息，将会有利于系统信息增量的提升。

　　多源数据融合和传感器管理综合了控制、电子信息、计算机、网络以及数学等多学科领域，是一门具有前沿性的高度交叉学科。近年来，随着世界各国对各种多传感器平台和系统的需求急剧增加，信息融合进入了一个蓬勃发展的时期，人们对它的理论和工程应用研究方兴未艾，各种关于信息融合的新理论、新方法、新技术层出不穷，国内外学者已经在信息融合领域出版了一批高水平的学术专著。不过，对于刚进入信息融合领域的青年学生，或者刚开始从事信息融合应用的工程技术人员，迫切需要一本信息融合的入门教材。在电子科技大学校级特色教材规划等项目的资助下，笔者承担了《多源数据融合和传感器管理》的编写任务。该教材理论体系完整，材料取舍得当，包含信息融合的数学基础、主要进展、典型应用和传感器管理，可作为计算机网络、信号处理、自动化及相关专业本科生及研究生的教材，亦适合从事多源数据融合理论研究和工程应用的专业技术人员参考。

　　本书共分五部分，总计25章。第一部分研究现状包括第1~6章，介绍了多源数据融合的基本概念、功能模型、系统结构、发展过程等； 第二部分为信息融合数学理论基础，包括第7~13章，详细介绍了多源数据融合理论赖以发展的理论基础，包括估计理论、粗糙集理论、随机集理论、D�睸理论、Monte Carlo理论、滤波器理论等；第三部分为多源数据融合算法，包括第14~19章，详细阐述了支持向量机、神经网络、Bayes网络、各融合决策等；第四部分为多源数据融合应用，包括第20~24章，详细展现了多源无线传感网络中分布式目标追踪的高效传感器管理策略、无线传感器网络中基于融合的火山地震检测和定时、数据融合的系统校准等；第五部分为传感器管理，即第25章，讲述了传感器管理问题的解决方案、传感器部署原则和传感器资源分配等。

　　为使概念原理论述清楚准确且反映主要研究成果，本书在撰写过程中参考了一批国内外学术专著，包括《多源多目标统计信息融合》(［美］马勒著，范红旗等译)、《多源信息融合理论及应用》（潘泉等著）、《多源信息融合理论与应用》（杨露菁等著）、《多源数据融合》(韩崇昭等著)、《信息融合理论及应用》(何友等著)、《雷达数据处理及应用（第二版）》(何友等著)、《多传感器多源数据融合理论及应用》(彭冬亮著)、《信息融合技术及应用》(李弼程等著)、《融合估计与融合控制》(王志胜等著)、《现代目标跟踪与信息融合》(潘泉等著)、《复杂系统的现代估计理论及应用》(梁彦等著)、Multi Sensor Data Fusion with MATLAB(Jitendra R. R. 著)、Multi Sensor Data Fusion（Hugh Durrant�瞁hyte 著）、Handbook of Multisensor Data Fusion Theory and Practice（Martin E. Liggins著）、Foundations and Applications of Sensor Management(A.O. Hero著)、High level Data Fusion(Subrata K. D. 著)Distributed Detection and Data Fusion（C.S.Burrus著）及Estimation with Applications to Tracking and Navigation(Bar shalom Y.等著)等，在此向他们以及参考文献的所有作者表示深深谢意。同时，也感谢所有关心本书出版的各位专家学者。

本书相关工作得到了国家自然科学基金资助项目（No.61001086）和电子科技大学新编特色教材建设项目（No. Y03094023701005）以及中央高校基本科研业务基金资助项目（No.ZYGX2011X004）的支持。

　　在本书编写过程中得到了陈悦老师、王章静老师和高欢斌、邹仕华、邹任乾、曹赞、任霄、倪静、蔡济杨和李涛等同学的帮助，其中王章静老师完成了该书的三分之一的工作量。

本书在编写过程中还得到了相关领导、出版社老师、同学的支持和帮助。在此，向所有为本书的出版做出贡献的人们表示衷心感谢！

　　尽管作者做出了最大的努力，但限于自身水平，错误和不妥之处在所难免，殷切期望广大读者批评指正。

作者

2015年5月

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《智能感知系统：架构、算法与应用》 引言 在数字化浪潮席卷全球的今天，物理世界与数字世界的边界日益模糊。智能感知系统作为连接两者的关键桥梁，其重要性不言而喻。从自动驾驶的汽车到智慧城市的运行，从精准农业的田间管理到医疗健康领域的远程诊断，无不依赖于强大的感知能力。本书《智能感知系统：架构、算法与应用》旨在深入剖析智能感知系统的核心要素，涵盖其基础理论、关键技术、设计原则以及在各行各业的广泛应用，为读者提供一个全面、系统的学习框架，助力理解和构建新一代智能感知系统。 第一章：智能感知系统的基石——传感器网络与通信 本章将从宏观层面介绍智能感知系统的基础构成，重点关注传感器网络的组织方式和数据传输机制。 传感器网络的多样性与发展：我们将回顾传感器网络的起源与演进，探讨从传统的点对点连接到分布式、异构化网络的转变。详细介绍不同类型的传感器网络，如无线传感器网络（WSN）、物联网（IoT）感知层、大规模分布式感知系统等，并分析它们各自的特点、优势与局限性。 传感器节点的部署与拓扑结构：理解传感器节点的合理部署对于构建高效感知网络至关重要。本章将讨论静态部署、随机部署、自组织部署等策略，并深入分析不同拓扑结构（如星型、总线型、网状型、树状、混合型）对网络性能的影响，包括覆盖率、连通性、能耗和鲁棒性。 通信协议栈的设计与优化：数据的高效、可靠传输是感知信息有效传递的前提。我们将详细介绍传感器网络中常用的通信协议，包括MAC层协议（如IEEE 802.15.4）、网络层协议（如6LoWPAN、RPL）以及应用层协议（如MQTT、CoAP）。同时，将探讨针对低功耗、低带宽、高延迟等特性的通信协议优化技术，以及多跳路由、拥塞控制等关键技术。 异构传感器网络的挑战与解决方案：在实际应用中，感知系统往往集成多种不同类型、不同通信方式的传感器。本章将深入分析异构传感器网络带来的互操作性、数据一致性、资源调度等挑战，并介绍相应的解决方案，如协议转换、数据适配、统一接口设计等。 第二章：感知数据的“眼睛”——传感器技术与数据采集 本章将聚焦于构成感知系统的“神经末梢”——各类传感器，探讨其工作原理、性能指标以及数据采集的挑战。 主流传感器技术概览：我们将对光学传感器（如摄像头、激光雷达、红外传感器）、声学传感器（如麦克风）、惯性传感器（如加速度计、陀螺仪、磁力计）、环境传感器（如温度、湿度、压力、气体传感器）、生物传感器等进行系统性介绍。深入剖析每种传感器的物理工作原理、测量范围、精度、分辨率、响应时间等关键技术参数。 传感器性能指标的理解与选择：对于任何一个感知系统设计者而言，理解并选择合适的传感器至关重要。本章将详细解读传感器的敏感度、线性度、迟滞、重复性、噪声、稳定性等性能指标，并结合实际应用场景，指导读者如何根据需求权衡和选择最优传感器。 数据采集的挑战与关键技术：原始传感器数据往往需要经过预处理才能被后续算法使用。本章将探讨数据采集过程中的挑战，如采样率、量化误差、模数转换、时钟同步等。同时，介绍数据采集的关键技术，包括滤波、校准、数据压缩、数据打包等，以保证采集数据的质量和效率。 低功耗传感器技术与能量采集：在许多分布式感知应用中，传感器的能源供应是一个严峻的挑战。本章将介绍低功耗传感器设计原则，并探讨能量采集技术，如太阳能、振动能、热能等，以及它们在延长传感器节点工作寿命方面的应用。 第三章：感知数据的“大脑”——特征提取与信息融合 本章将深入探讨如何从海量、异构的原始传感器数据中提取有意义的信息，并将其有机地结合起来，形成更全面、更准确的认知。 特征提取的理论与方法：从原始数据中提取表征性特征是感知信息处理的关键步骤。本章将介绍多种特征提取技术，包括时域特征（如均值、方差、峰值）、频域特征（如傅里叶变换、小波变换）、时频域特征、统计特征、纹理特征、形状特征等，并结合不同类型的传感器数据，讲解其应用方法。 信息融合的层级与类型：信息融合是智能感知系统的核心能力之一。本章将详细介绍信息融合的三个基本层级：数据层融合、特征层融合和决策层融合。并阐述不同类型的信息融合方法，如基于统计的方法（如卡尔曼滤波、粒子滤波）、基于证据的方法（如D-S证据理论）、基于模糊逻辑的方法、基于神经网络的方法等。 多传感器数据融合的典型场景与算法：本章将重点分析多传感器数据融合在目标检测与跟踪、环境感知、定位导航、人机交互等典型应用场景中的具体实现。例如，如何在激光雷达和摄像头数据中融合提取车辆信息；如何在多个IMU数据中进行惯性导航解算；如何在不同麦克风阵列数据中进行声源定位等。 不确定性处理与鲁棒性提升：传感器数据往往存在噪声、缺失、不一致等不确定性。本章将探讨在信息融合过程中如何有效处理这些不确定性，提高系统的鲁棒性。包括概率图模型、贝叶斯推理、模糊逻辑等在不确定性建模与处理中的应用。 第四章：感知数据的“智慧”——机器学习与深度学习在感知中的应用 本章将聚焦于如何利用人工智能技术，特别是机器学习和深度学习，赋予感知系统更强的学习、理解和决策能力。 机器学习在特征提取与分类中的应用：本章将介绍支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、K近邻（KNN）等经典机器学习算法在传感器数据分类、模式识别中的应用。例如，利用SVM对声学信号进行分类，识别不同的声音事件。 深度学习的兴起与感知模型：深度学习在感知领域的突破性进展将是本章的重点。我们将深入介绍卷积神经网络（CNN）在图像、视频感知中的应用，如目标检测、语义分割、场景理解；循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）在时序数据感知中的应用，如语音识别、运动姿态估计。 端到端感知系统设计：深度学习使得端到端的感知系统成为可能，即将原始传感器数据直接映射到最终的感知结果。本章将探讨端到端感知系统的设计思路，以及如何通过端到端训练优化整个感知流程。 迁移学习与模型部署：在资源受限的感知节点上部署复杂的深度学习模型是一个挑战。本章将介绍迁移学习技术，如何将在大规模数据集上训练的模型迁移到目标任务中，以及模型压缩、量化等技术，以实现在嵌入式设备上的高效推理。 可解释性与置信度评估：随着感知系统越来越复杂，理解其决策过程和评估其输出的置信度变得尤为重要。本章将探讨可解释性AI（XAI）在感知系统中的应用，以及如何对感知结果进行置信度评估，以增强系统的可靠性和安全性。 第五章：感知系统的“脉络”——系统架构与资源管理 本章将从系统工程的角度，探讨智能感知系统的整体架构设计、资源分配与优化，以及其可扩展性和互操作性。 模块化与分层架构设计：为了应对感知系统的复杂性，模块化和分层架构是必然选择。本章将讨论感知系统的典型架构，如数据采集层、预处理层、特征提取层、信息融合层、决策与控制层等，以及各层之间的接口与协作。 分布式与边缘计算在感知中的角色：将部分计算能力从云端下沉到边缘设备，可以显著降低延迟、减轻网络负担，并提升隐私安全性。本章将深入探讨分布式感知架构，以及边缘计算在传感器数据预处理、特征提取、局部信息融合等方面的应用。 资源管理与调度策略：感知系统往往面临有限的计算、存储和通信资源。本章将研究资源管理和调度策略，包括任务分配、负载均衡、能耗管理、带宽优化等，以最大化系统的整体性能和效率。 可扩展性与互操作性设计：构建能够适应不断变化的环境和需求、并能与其他系统无缝集成的感知系统至关重要。本章将探讨面向可扩展性的系统设计原则，如松耦合设计、标准化接口、服务化架构等，以及如何实现感知系统与其他智能系统的互操作性。 安全性与隐私保护：感知系统收集大量敏感数据，安全性与隐私保护是必须高度重视的问题。本章将讨论感知系统面临的安全威胁，如数据篡改、拒绝服务攻击、信息泄露等，并介绍相应的安全防护机制，如数据加密、访问控制、身份认证、差分隐私等。 第六章：感知系统的“战场”——典型应用场景深度解析 本章将通过多个实际应用场景，展示智能感知系统如何赋能各行各业，解决现实世界中的复杂问题。 自动驾驶与智能交通：详细解析自动驾驶系统中多传感器（激光雷达、摄像头、雷达、GPS、IMU）的信息融合在障碍物检测、车道线识别、交通信号灯识别、定位导航等方面的应用。探讨智能交通系统中，如何利用感知数据优化交通流量、提升道路安全。 智慧城市与环境监测：介绍如何利用分布式传感器网络进行城市环境监测，如空气质量、噪声、水质、垃圾监测等。分析智能安防系统中，如何利用多模态感知技术进行异常事件检测、人员行为分析。 工业自动化与智能制造：探讨在智能制造领域，如何利用传感器进行设备状态监测、产品质量检测、生产过程优化。分析机器人感知技术，如视觉伺服、触觉感知、空间感知在工业机器人操作中的应用。 医疗健康与可穿戴设备：介绍可穿戴设备和医疗传感器在健康监测、疾病预警、远程诊断中的作用。分析医学影像分析、病理诊断中，如何利用深度学习进行辅助决策。 农业科技与精准农业：探讨如何利用无人机、地面传感器、卫星遥感等技术，监测农作物生长状态、土壤状况，实现精准灌溉、施肥、病虫害防治。 人机交互与虚拟/增强现实：分析手势识别、语音识别、眼球追踪等感知技术如何实现更自然、更直观的人机交互。探讨虚拟/增强现实（VR/AR）系统中，感知技术在环境感知、用户追踪、交互反馈中的关键作用。 结论 智能感知系统是构建未来智能化社会的基石。本书《智能感知系统：架构、算法与应用》力求从理论到实践，全面、深入地解析智能感知系统的各个方面，为读者提供一个坚实的知识体系。随着技术的不断发展，感知系统将更加智能、高效、普惠，并在更多领域发挥不可替代的作用。我们希望本书能够激发读者对智能感知领域的兴趣，鼓励更多创新性的研究和应用，共同塑造一个更加美好的智能化未来。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对未来科技发展趋势非常关注的普通读者，虽然不是专业人士，但一直对“万物互联”和“智能时代”这些概念充满向往。偶然的机会看到这本书的介绍，觉得它可能触及到这些概念的核心技术。《多源数据融合和传感器管理》这个书名听起来就很高大上，我抱着学习的心态读了下来。这本书真的让我大开眼界，让我明白了很多以前觉得理所当然，但背后却蕴含着复杂技术的事情。比如，为什么手机里的地图能那么准确地知道我在哪里，而且还能识别我是在步行还是在开车？原来这就是多源数据融合的功劳，它结合了GPS、Wi-Fi、基站信号甚至手机的运动传感器，综合判断我的位置和状态。而“传感器管理”的部分，则让我了解了，这些传感器并不是无时无刻都在拼命工作，而是有一个“大脑”在指挥它们，让它们在最需要的时候发挥作用，并且还能保证数据的质量。书中虽然有一些技术性的内容，但作者的处理方式非常巧妙，常常用一些生活中的例子来类比，让我这个门外汉也能理解其中的奥妙。这本书让我对智能设备和未来智慧城市有了更深刻的认识，也让我对科技的进步感到更加惊叹。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让我大开眼界！作为一个对信息处理和控制系统一直充满好奇的爱好者，我一直觉得“多源数据融合”这个概念听起来就很炫酷，但具体是怎么实现的，有什么实际应用，我一直是一头雾水。这本书就像给我打开了一扇新世界的大门。它不仅仅是简单地罗列了各种数据融合的方法，更重要的是，它非常深入浅出地讲解了背后的原理。我特别喜欢其中关于卡尔曼滤波和粒子滤波的部分，作者用了很多形象的比喻和清晰的图示，让我这个非专业人士也能理解其中的数学逻辑。而且，书中还详细阐述了不同传感器之间的协同工作机制，比如如何让视觉传感器和雷达传感器互补，如何处理它们之间的数据差异和噪声。我尤其对书中关于“传感器管理”这部分内容印象深刻，它不仅仅是数据的收集，更包含了对传感器状态的监控、故障诊断以及最优配置策略的讨论。这让我意识到，在复杂的系统中，如何有效地“指挥”和“管理”一堆传感器，其重要性丝毫不亚于数据的融合本身。这本书让我对未来的智能系统有了更深层次的理解，比如自动驾驶、智能制造等等，它们都离不开强大的数据融合和精细的传感器管理。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都超乎我的想象。我本来以为它会是一本比较偏重理论的学术著作，但实际上，它在理论深度上做得很好，同时也没有忽视实际应用的价值。作者在讲解各种数据融合算法时，不仅仅给出了公式，还详细分析了算法的优缺点、适用场景以及在不同噪声模型下的表现。这对于我们这些需要在实际项目中选择合适算法的研究人员来说，是非常宝贵的。而“传感器管理”的部分，更是为我打开了新的思路。以往我更关注的是如何处理和融合数据，但这本书让我意识到，在数据产生之前，如何更好地管理传感器本身，才是提高整体系统性能的关键。书中讨论了传感器网络的拓扑结构、通信协议、数据预处理以及异常检测等内容，这些都是在实际工程中会遇到的实际问题。我特别喜欢书中关于“信息、控制与系统技术丛书”的定位，这说明它并非孤立的技术讲解，而是将数据融合和传感器管理放在一个更广阔的系统工程框架下进行讨论，这对于我们从宏观角度理解和设计复杂系统非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在工业自动化领域工作的工程师，一直以来，我们都面临着如何从庞大、异构的传感器网络中提取有价值信息的问题。市面上关于特定传感器技术或算法的书籍很多，但真正能够系统性地梳理“多源数据融合”和“传感器管理”这一整体框架的，却少之又少。这本书的出现，简直是解决了我长期以来的一大痛点。它不仅涵盖了基础的融合理论，更重要的是，它从工程应用的视角出发，探讨了如何在实际系统中部署和优化这些技术。我特别赞赏书中关于“信息、控制与系统技术”这一丛书定位，这表明了它并非孤立的技术探讨，而是将数据融合和传感器管理置于一个更宏大的系统工程背景下进行考察。书中的案例分析非常贴近实际，例如在生产线质量检测中的应用，如何通过融合不同传感器的信息来提高检测精度和鲁棒性，如何根据生产节拍动态调整传感器的工作模式以降低功耗和提高效率。这些内容对于我来说，具有极强的指导意义和实践价值。它让我从更系统、更全局的角度去思考问题，而不是仅仅局限于某个单一环节。

评分☆☆☆☆☆

作为一个刚接触人工智能和机器人领域的学生，我一直在寻找一本能够帮助我建立扎实理论基础的书籍。这本书的标题——“多源数据融合和传感器管理”，听起来就非常吸引人，因为我知道，无论是无人机、机器人还是智能家居，都离不开对来自不同设备的输入进行整合和处理。这本书真的没有让我失望。它从最基础的概念讲起，循序渐进地介绍了各种数据融合的数学模型和算法，包括贝叶斯理论、模糊逻辑等，这些理论在其他很多领域也很重要，所以学起来一点也不枯燥。我尤其喜欢书中关于“传感器管理”的部分，它让我明白，不是所有传感器的数据都是可用的，也不是所有传感器都需要时刻工作。如何智能地选择、激活和调度传感器，以达到最优的性能和最低的成本，这是非常关键的一环。书中还涉及到了信息共享、数据一致性等问题，这些都是在构建复杂系统时必须考虑的。读完这本书，我感觉我对构建和理解更高级的人工智能系统，如自主导航、环境感知等，有了更清晰的认识和更强的信心。

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在做这方面的研究，学习一下

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正版

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这两本书内容不错

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手册书籍值得拥有！！！！！

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图书正版，物流快。。

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书写的蛮好，收获很大，质量还好，就是书闻起来总有一种味道