BF:目标跟踪基本原理 (澳)卡拉,周共健 国防工业出版社 9787118100921 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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澳卡拉，周共健 著

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• 国防工业出版社
• 周共健
• 卡拉
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店铺： 华裕京通图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118100921

商品编码：29337401142

包装：平装

出版时间：2015-09-01

基本信息

书名:目标跟踪基本原理

定价：86.00元

售价：68.8元

作者:(澳)卡拉,周共健

出版社：国防工业出版社

出版日期：2015-09-01

ISBN：9787118100921

字数：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

编辑推荐

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内容提要

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数十年来，在目标跟踪领域涌现了许多经典算法 ，诸如卡尔曼滤波、粒子滤波、交互式多模型（IMM ）、概率数据互联（PDA）、集成航迹分裂（ITs）算 法以及*集方法等。然而，这些算法之间有什么本 质联系？它们究竟是怎样帮助我们实现飞机、导弹、 太空目标以及人乃至淋巴细胞的跟踪的呢？对于新的 应用背景，该如何去调整这些算法呢？本书对以上问 题进行了系统明确的论述。
　　本书由9章组成。首先，针对目标跟踪问题给出 通用的贝叶斯解。基于此贝叶斯通用框架，系统地描 述了主要的跟踪问题，如机动目标跟踪、多目标跟踪 、杂波环境下的跟踪以及非顺序量测跟踪等，并给出 了这些标准跟踪算法的详细推导。这一结构化的分析 方法，将帮助越来越多的从事目标跟踪实践及科研的 工作者理解和掌握种类众多的复杂目标跟踪算法，并 为他们在各自特殊的应用背景下设计适应性的跟踪算 法提供有力的理论支撑。书中*后给出了建立跟踪系 统的一些实用算法，如航迹初始化、航迹合并算法等 。附录中还给出了与目标跟踪有关的数学及统计学预 备知识。
　　卡拉编写的《目标跟踪基本原理》适合于从事目 标跟踪问题研究的科技人员阅读，也可作为高等院校 相关专业师生的参考书。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《目标跟踪基本原理》 作者： (澳)卡拉, 周共健 出版社： 国防工业出版社 ISBN： 9787118100921 内容简介： 本书系统地阐述了目标跟踪领域的核心理论、关键技术与典型算法，旨在为读者构建一个全面而深入的认知框架。作者从目标跟踪的基本概念出发，循序渐进地引导读者理解目标状态的表示、运动模型的建立，以及如何利用测量信息对目标状态进行估计。本书内容涵盖了从经典滤波算法到现代跟踪技术，力求展现目标跟踪方法的多样性与演进过程。 第一部分：目标表示与测量模型 在目标跟踪的宏大图景中，首要解决的问题是如何对目标进行有效的表示。本书在此部分详细探讨了不同场景下目标状态的表征方式。对于点目标而言，其状态通常用位置和速度等参数来描述，例如在二维平面上，一个目标的状态可以表示为一个四维向量 $(x, y, dot{x}, dot{y})$。而对于扩展目标，其状态的表示则更为复杂，可能需要包含目标的形状、姿态、大小等信息。书中区分了点目标和扩展目标的不同建模需求，并介绍了常用的状态向量表示法。 与此同时，如何从传感器获取的测量数据中提取目标信息至关重要。测量模型是连接真实目标状态与观测值之间的桥梁。本书深入分析了不同类型传感器的测量特性，例如雷达的距离、角度和多普勒信息，以及光学摄像机的像素坐标信息。针对每种测量模型，都详细阐述了其数学表达形式，并讨论了测量噪声的统计特性。理解测量模型的局限性，如测量不确定性、测量偏置以及数据关联问题，是后续进行有效状态估计的前提。 第二部分：基本滤波理论与算法 目标跟踪本质上是一个状态估计问题，即在存在噪声和不确定性的情况下，根据一系列不完整的测量数据来推断目标在每一时刻的状态。卡尔曼滤波（Kalman Filter, KF）作为最经典的线性状态估计器，在本书中占据了重要的地位。本书详细推导了卡尔曼滤波的递推算法，阐述了状态预测和状态更新两个核心步骤，并深入剖析了其在目标跟踪中的应用。通过对不同线性运动模型（如匀速模型、匀加速模型）的建模，展示了卡尔曼滤波在处理这类问题时的有效性。 然而，现实世界中的目标运动往往是非线性的，传感器的测量模型也可能是非线性的。为了应对这些挑战，本书介绍了扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）和无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）。EKF通过对非线性函数进行一阶泰勒展开来线性化，尽管实现起来相对简单，但在强非线性情况下可能引入较大的近似误差。UKF则采用一种更为精确的近似方法，通过“无迹变换”来传递概率分布的均值和协方差，通常比EKF具有更好的性能。本书不仅对这两种算法的原理进行了详尽的讲解，还通过实例展示了它们在非线性目标跟踪场景下的应用。 第三部分：数据关联 在多目标跟踪场景下，如何将观测到的测量值正确地分配给相应的目标，即数据关联，是算法设计的关键挑战。错误的数据关联会导致目标状态估计的混乱，甚至产生虚假目标或丢失真实目标。本书系统地介绍了数据关联的几种主流方法。 最近邻（Nearest Neighbor, NN）法： 这种方法是最直观的，将每个测量值分配给距离最近的目标。然而，它在目标密度较高或运动轨迹接近时容易失效。 概率数据关联（Probabilistic Data Association, PDA）和联合概率数据关联（Joint Probabilistic Data Association, JPDA）法： PDA方法为每个测量值计算其与所有潜在目标的关联概率，并进行加权平均。JPDA则进一步考虑了多个测量值与多个目标的联合关联概率，在目标密度较高时表现更优，但计算复杂度也更高。 多假设跟踪（Multiple Hypothesis Tracking, MHT）法： MHT通过维护一组假设，每个假设代表了一种数据关联的可能性。随着时间的推移，它会为每个目标维护一个概率分布，并对不成功的假设进行剪枝。MHT方法在处理复杂的多目标场景时具有很高的鲁棒性，但其计算复杂度也极高。 本书对这些数据关联方法的原理、优缺点以及适用场景进行了详细的比较和分析，为读者提供了选择合适数据关联策略的指导。 第四部分：多目标跟踪 多目标跟踪是目标跟踪领域中最具挑战性的方向之一，其核心在于同时跟踪多个可能相互交织的目标，并处理目标出现、消失、合并和分裂等动态变化。本书在此部分深入探讨了多目标跟踪的经典框架和先进技术。 基于数据关联的滤波方法： 这类方法通常在每个目标上独立运行单目标跟踪器，并通过数据关联机制来实现目标的管理。例如，先验地将所有测量值与现有目标进行关联，然后根据关联结果更新目标状态，并根据未关联的测量值产生新目标，或根据长时间未被观测到的目标进行删除。 概率假设密度（Probability Hypothesis Density, PHD）滤波器及后续发展： PHD滤波器是一种基于随机有限集（Random Finite Set, RFS）理论的贝叶斯滤波方法，它直接对目标数量和状态的后验概率分布进行建模。这种方法避免了显式的数据关联，在处理杂波和目标数量未知的情况下具有理论上的优势。本书还介绍了PHD滤波器的各种近似实现，如势多项式PHD（P-PHD）滤波器和高斯混合PHD（GM-PHD）滤波器。在此基础上，本书还进一步介绍了势多项式势（CPHD）滤波器，它在PHD滤波器的基础上考虑了目标数量的后验分布，提供了更精确的目标数量估计。 本书对这些多目标跟踪方法进行了详细的数学推导和原理阐述，并讨论了它们在实际应用中的性能和局限性。 第五部分：高级主题与应用 为了满足日益增长的复杂跟踪需求，本书还介绍了目标跟踪领域的一些高级主题和前沿技术。 粒子滤波（Particle Filter, PF）： 对于模型非线性程度很高或噪声分布非高斯的情况，粒子滤波提供了一种强大的非参数估计解决方案。本书介绍了粒子滤波的基本原理，即通过一组带权重的粒子来表示目标状态的后验分布，并通过重采样机制来克服“粒子退化”的问题。 目标检测与跟踪的融合： 在许多实际应用中，目标检测和目标跟踪是紧密联系的。本书探讨了如何将目标检测结果作为跟踪算法的输入，或者将跟踪信息反哺到目标检测过程，以提高整体性能。 目标跟踪的应用领域： 最后，本书还简要介绍了目标跟踪技术在各个领域的广泛应用，包括但不限于： 航空航天： 导弹制导、卫星跟踪、无人机监视。 军事领域： 雷达和声纳系统中的目标探测与跟踪，战场态势感知。 交通监控： 车辆跟踪、行人识别、交通流量分析。 机器人与自动驾驶： 感知周围环境，规划路径，避免碰撞。 视频监控： 人员行为分析，异常事件检测。 总结： 《目标跟踪基本原理》是一本内容翔实、体系完整的专业著作。它不仅深入浅出地讲解了目标跟踪的基础理论和核心算法，还涵盖了从单目标跟踪到多目标跟踪的演进过程，以及应对非线性、杂波等复杂情况的先进技术。本书适合作为高等院校相关专业的研究生教材，同时也为从事目标跟踪技术研究、开发和应用的工程师、科研人员提供了一本宝贵的参考书。通过对本书的学习，读者能够系统地掌握目标跟踪的基本原理，并具备分析和解决实际目标跟踪问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了深刻的印象，简约而不失专业感。书名“BF:目标跟踪基本原理”直接点明了主题，而作者“（澳）卡拉,周共健”则暗示了国际化和中西方学术交流的融合，这让我对接下来的内容充满了期待。国防工业出版社的背景也让我相信这本书在学术严谨性和实用性方面会有很高的水准。作为一名对目标跟踪领域略有涉猎的读者，我一直在寻找一本能够系统梳理这一领域基础理论的书籍，希望它能帮助我打下坚实的基础，以便日后深入研究更复杂的算法和应用。这本书的出现，就像是为我指明了一个清晰的学习方向，让我对如何系统地学习目标跟踪这一复杂而迷人的学科有了更具体的规划。我尤其关心它是否能够用通俗易懂的方式讲解那些看似深奥的数学原理和模型，比如卡尔曼滤波、粒子滤波等，并解释清楚它们在目标跟踪中的具体作用和适用场景。如果书中能够包含一些经典的算法介绍，并配以直观的图示和简单的例子，那我将受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

翻阅这本书的目录，我能感受到作者在组织内容上的匠心独运。开篇便从目标跟踪的基本概念入手，循序渐进地引入各种关键技术。我特别期待关于目标模型、运动模型和观测模型这三个核心组成部分的详细阐述。了解这些模型是如何建立和描述目标状态的，对于理解后续的跟踪算法至关重要。此外，书中关于数据关联的章节也引起了我的极大兴趣。在实际的目标跟踪应用中，如何准确地将不同时刻的观测数据与目标关联起来，是影响跟踪性能的关键因素之一。如果这本书能够深入剖析不同数据关联算法的优缺点，并给出相应的选择依据，那将极大地提升我解决实际问题的能力。我对书中可能涉及的多种跟踪技术，如单目标跟踪、多目标跟踪，以及它们各自面临的挑战和解决方案都充满好奇。希望它能帮助我理清不同场景下的跟踪策略，为我未来的研究或工作提供理论指导。

评分☆☆☆☆☆

从内容上看，我猜测这本书的重点应该在于“基本原理”的梳理。这意味着它可能不会过于深入地探讨最新的前沿技术，而是更侧重于构建读者对目标跟踪领域整体框架的认知。我希望它能够清晰地解释诸如“状态估计”、“预测”、“更新”等核心概念，以及它们是如何在一个闭环系统中协同工作的。对于初学者而言，理解这些基本原理比死记硬背各种算法细节更为重要。我更看重的是它能否帮助我建立起一套完整的理论体系，让我能够举一反三，触类旁通。如果在介绍经典算法时，能够深入剖析其背后的数学推导过程，并解释清楚每一步的物理意义，那么这本书无疑将成为我学习路上的良师益友。我想象着书中会用清晰的图表来展示算法的流程，用简洁的语言来解释复杂的数学公式，从而让晦涩的理论变得触手可及。

评分☆☆☆☆☆

这本书的篇幅和深度，我预估会比较适合有一定数学基础，但对目标跟踪领域尚不熟悉的读者。我期待它能够有效地连接我已有的数学知识和目标跟踪的实际应用。例如，如果书中能够清晰地解释如何运用概率论、线性代数等工具来构建和分析跟踪模型，并介绍一些常用的优化方法，那么它将是一本非常有价值的参考书。我希望它不仅能讲解“是什么”，更能解答“为什么”。换句话说，不仅仅是列出公式和算法，而是要解释这些公式和算法的由来，以及它们为何能够有效地解决目标跟踪问题。这种深入浅出的讲解方式，对于培养独立思考和解决问题的能力至关重要。我也希望这本书能为我打开一扇通往更广阔领域的大门，让我能够接触到与目标跟踪相关的各种应用场景，如自动驾驶、安防监控、无人机导航等。

评分☆☆☆☆☆

作为一名渴望在这个领域有所建树的研究者，我非常看重一本技术书籍的逻辑严谨性和知识的系统性。从书名和出版社来看，我初步判断这本书应该能够提供一个扎实的理论基础。我希望它能够清晰地阐述目标跟踪的数学模型、滤波算法以及性能评估方法。尤其是关于多目标跟踪中的一些难题，比如目标识别、杂波抑制、关联歧义等，如果这本书能给出一些清晰的框架和解决方案，那么将极具参考价值。我还希望书中能够包含一些代码示例或者伪代码，方便读者将理论知识转化为实际应用。尽管我明白这可能是一本侧重理论的书籍，但如果能够有所引导，将大大提高学习效率。另外，我期待这本书能够提及目标跟踪领域的一些发展趋势和未来研究方向，为我指明进一步探索的路径，让我不会在学习过程中感到迷茫。