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[美] 罗纳德·马勒（Ronald P.S.Mah 著

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店铺： 诗书雅韵图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118114966

商品编码：29431998181

包装：平装

出版时间：2017-12-01

基本信息

书名:多源多目标统计信息融合进展

定价：218.00元

售价：109.0元,便宜109.0元,折扣50

作者: 罗纳德·马勒（Ronald P.S.Mahler）,

出版社：国防工业出版社

出版日期：2017-12-01

ISBN：9787118114966

字数：

页码：757

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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作为2007年版Statistical Multisource-Multitarget InformatioFusion一书的姊妹篇，《多源多目标统计信息融合进展》系统全面地介绍了集信息融合近10年来的理论及技术进展，密切结合弱小目标检测、联合跟踪识别、集群目标跟踪、多源异质融合、传感器配准、传感器／平台资源管理等实际应用问题，内容新颖且系统性强。
　　《多源多目标统计信息融合进展》按专业化程度和应用水平分为五篇26章：有限集统计学初步（第2～6章）；标准观测模型的RFs滤波器（第7～15章）；未知背景下的RFS滤波器（6～18章）；非标观测模型的RFs滤波器（9—22章）；RFS传感器与平台管理（第23—26章）。主要内容涵盖：有限集与多目标的数学基础、贝叶斯建模／滤波与性能评估、经典有限集滤波器、多传感器有限集滤波、跳变多目标系统滤波、联合的滤波与传感器配准、多目标平滑器、动态未知背景下的有限集滤波、叠加式传感器滤波、图像传感器检测前跟踪、群／簇／扩展目标跟踪、模糊观测下的集滤波、单／多目标传感器管理控制的理论及近似。
　　《多源多目标统计信息融合进展》可为从事雷达／光电信息系统设计及其信息综合的技术人员提供理论指导与实际参考，同时也可作为高等院校相关专业研究生的学习教材。计算科学家、物理学家、数学家以及其他从事信息融合理论研究的人员也可从《多源多目标统计信息融合进展》中获益。

目录

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章 绪论
1．1 有限集统计学概览
1．1．1 FISST的理念
1．1．2 关于FISST的一些误解
1．1．3 观测一航迹关联方法
1．1．4 有限集方法
1．1．5 扩展至非常规观测
1．2 有限集统计学新进展
1．2．1 经典PHD和CPHD滤波器进展
1．2．2 多目标平滑器
1．2．3 未知背景下的PHD和CPHD滤波器
1．2．4 非点目标PHD滤波器
1．2．5 经典多伯努利滤波器的进展
1．2．6 面向“原始数据”的RFS滤波器
1．2．7 理论进展
1．2．8 非常规观测融合方面的进展
1．2．9 迈向大一统
1．3 本书结构

第I篇 有限集统计学初步
第2章 有限集
2．1 简介
2．2 单传感器单目标统计学
2．2．1 基本符号
2．2．2 状态空间和观测空间
2．2．3 状态／观测、概率质量函数与概率密度
2．2．4 目标运动模型与马尔可夫密度
2．2．5 观测模型与似然函数
2．2．6 非常规观测
2．2．7 单传感器单目标贝叶斯滤波器
2．3 有限集
2．3．1 RFS与点过程
2．3．2 RFS的例子
2．3．3 RFS的代数性质
2．4 多目标统计学梗概
第3章 多目标微积分
3．1 简介
3．2 基本概念
3．2．1 集函数
3．2．2 泛函
3．2．3 泛函变换
3．2．4 多目标密度函数
3．3 集积分
3．4 多目标微分
3．4．1 Gfiteaux方向导数
3．4．2 Volterra泛函导数
3．4．3 集导数
3．5 多目标微积分的重要公式
3．5．1 多目标微积分基本定理
3．5．2 集积分变量替换公式
3．5．3 联合空间上的集积分
3．5．4 常数法则
3．5．5 求和法则
3．5．6 线性法则
3．5．7 单项式法则
3．5．8 幂法则
3．5．9 乘积法则
3．5．1 0链式法则
3．5．1 1第二链式法则
3．5．1 2第三链式法则
3．5．1 3第四链式法则
3．5．1 4Clark通用链式法则
……

第Ⅱ篇 标准观测模型的RFS滤波器
第Ⅲ篇 未知背景下的RFS滤波器
第Ⅳ篇 非标观测模型的RFS滤波器
第Ⅴ篇 传感器、平台与武器管理

附录

作者介绍

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范红旗，陕西合阳人。国防科技大学自动目标识别（ATR）重点实验室副教授，IEEE会员。2001年获清华大学机械工程系学士学位，2008年获国防科技大学工学博士学位，2015年瑞典厄勒布鲁大学移动机器人与嗅觉（MRO）实验室访问学者。获国家科技进步奖二等奖和省部级奖励各1项，出版译著《多源多目标统计信息融合》（2013年度引进版科技类图书奖）.合作编著《导弹与制导》和《制导概览》MOOC教材，发表论文100多篇，博士论文获2011年湖南省博士论文。主要研究领域：主动感知系统、目标跟踪、信息融合与智能导引等。
　　
　　卢大威，湖北安陆人。国防科技大学自动目标识别（ATR）重点实验室教员。2004年和2005年分获国防科技大学电子工程专业学士学位和信息与通信工程专业硕士学位，2006年于国防科技大学攻读博士学位.2012年毕业留校任教至今。发表学术论文30余篇，合作翻译出版《多源多目标统计信息融合》。主要研究方向：雷达系统建模与仿真、雷达信号与数据处理、有限集与贝叶斯估计等。
　　
　　蔡飞，湖南常德人。空军试验训练基地工程师。2008年和2015年分获国防科技大学电子工程专业工学学士学位和信息与通信工程专业博士学位。发表SCI检索论文4篇，合作翻译出版《多源多目标统计信息融合》。主要研究方向：雷达系统、信号处理、信息融合。付强，湖南长沙人。国防科技大学自动目标识别（ATR）重点实验室教授、博士生导师、军委装备发展部某专业组专家。主要从事自动目标识别、雷达信号处理等方向的科研教学工作。近十余年获国家科技进步二等奖2项，出版学术专著《雷达目标识别》《自动目标识别评估方法及应用》，主编《制导技术应用丛书》（公开发行17.7万册）.主讲中国大学精品视频公开课《制导新讲》（“爱课程”“网易公开课”上线），主讲全国工程硕士MOOC课程《制导器术道》（“学堂在线”上线），指导多名博士生获全军及湖南省博士论文。

文摘

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序言

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章 绪论
1．1 有限集统计学概览
1．1．1 FISST的理念
1．1．2 关于FISST的一些误解
1．1．3 观测一航迹关联方法
1．1．4 有限集方法
1．1．5 扩展至非常规观测
1．2 有限集统计学新进展
1．2．1 经典PHD和CPHD滤波器进展
1．2．2 多目标平滑器
1．2．3 未知背景下的PHD和CPHD滤波器
1．2．4 非点目标PHD滤波器
1．2．5 经典多伯努利滤波器的进展
1．2．6 面向“原始数据”的RFS滤波器
1．2．7 理论进展
1．2．8 非常规观测融合方面的进展
1．2．9 迈向大一统
1．3 本书结构

第I篇 有限集统计学初步
第2章 有限集
2．1 简介
2．2 单传感器单目标统计学
2．2．1 基本符号
2．2．2 状态空间和观测空间
2．2．3 状态／观测、概率质量函数与概率密度
2．2．4 目标运动模型与马尔可夫密度
2．2．5 观测模型与似然函数
2．2．6 非常规观测
2．2．7 单传感器单目标贝叶斯滤波器
2．3 有限集
2．3．1 RFS与点过程
2．3．2 RFS的例子
2．3．3 RFS的代数性质
2．4 多目标统计学梗概
第3章 多目标微积分
3．1 简介
3．2 基本概念
3．2．1 集函数
3．2．2 泛函
3．2．3 泛函变换
3．2．4 多目标密度函数
3．3 集积分
3．4 多目标微分
3．4．1 Gfiteaux方向导数
3．4．2 Volterra泛函导数
3．4．3 集导数
3．5 多目标微积分的重要公式
3．5．1 多目标微积分基本定理
3．5．2 集积分变量替换公式
3．5．3 联合空间上的集积分
3．5．4 常数法则
3．5．5 求和法则
3．5．6 线性法则
3．5．7 单项式法则
3．5．8 幂法则
3．5．9 乘积法则
3．5．1 0链式法则
3．5．1 1第二链式法则
3．5．1 2第三链式法则
3．5．1 3第四链式法则
3．5．1 4Clark通用链式法则
……

第Ⅱ篇 标准观测模型的RFS滤波器
第Ⅲ篇 未知背景下的RFS滤波器
第Ⅳ篇 非标观测模型的RFS滤波器
第Ⅴ篇 传感器、平台与武器管理

附录

海量数据时代的智慧之眼：多源信息融合的理论、方法与前沿应用 在信息爆炸的今天，我们置身于一个由海量数据构成的浩瀚海洋。从卫星遥感、传感器网络到社会媒体、经济指标，各种来源的海量信息如同潮水般涌来，蕴藏着巨大的价值，却也带来了前所未有的挑战。如何从纷繁复杂、异构多源的数据中提炼出精准、可靠的知识，如何有效整合碎片化的信息以获得更全面、更深入的洞察，已成为科学研究、技术发展乃至国家安全的关键议题。本书正是聚焦于这一核心问题，深入探讨“多源信息融合”这一关键领域，力求为读者构建一个系统、前沿的知识体系。 一、 理解多源信息融合的基石：理论之光 多源信息融合并非简单的信息叠加，而是一个复杂而精妙的过程，其背后蕴含着深刻的理论基础。本书首先将深入剖析信息融合的基本概念、核心原理及其发展历程。我们将从信息论、概率统计、模糊数学、证据理论等多个学科视角出发，阐释信息融合的内在逻辑。 概率统计的严谨视角： 如何量化不确定性，如何通过统计模型对来自不同观测源的数据进行最优估计，是信息融合的基石。本书将详细介绍贝叶斯定理在多源数据融合中的应用，例如卡尔曼滤波及其各种变种（如扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波）在动态系统状态估计中的强大威力。我们将探讨如何处理测量噪声、系统噪声，以及如何通过融合来自多个独立观测器的信息来提高状态估计的精度和鲁棒性。对于静态目标的融合，最大似然估计、最小二乘法等经典方法也将得到深入阐释。 模糊数学的灵活性： 在许多实际场景中，信息并非总是精确可数的，而是带有模糊性。模糊逻辑和模糊集合论为处理这类非精确信息提供了有效的工具。本书将介绍如何利用模糊逻辑进行信息表示、匹配和决策，以及如何将模糊理论应用于传感器数据的融合，尤其是在难以精确量化某些特征的情况下。 证据理论的推理之道： 证据理论（Dempster-Shafer Theory）提供了一种处理不确定性和不完全信息的框架，它允许在缺乏明确证据的情况下进行合理的推理。我们将详细介绍证据理论的基本概念，如信任函数、似然函数、信度分配，以及如何通过Dempster组合规则来融合来自不同证据源的信息。这种理论在知识表示、故障诊断、目标识别等领域具有广泛的应用潜力。 其他理论的互补视角： 除了上述经典理论，本书还将触及其他重要的理论支撑，如粗糙集理论在处理粒度计算和知识发现中的应用，以及基于粗糙集的信息约简方法。此外，交叉熵、信息增益等信息度量方法也将作为衡量融合效果的重要工具进行介绍。 二、 迈向实用：多源信息融合的方法论 理论的深度离不开方法的广度。本书将系统梳理和介绍当前主流的多源信息融合方法，并对其适用场景、优缺点进行深入分析。 基于模型的融合方法： 这类方法通常依赖于对数据生成过程的先验知识或模型假设。 卡尔曼滤波系列： 如前所述，卡尔曼滤波及其变种是处理线性或非线性动态系统状态估计的强大工具，广泛应用于导航、跟踪、遥测等领域。我们将从理论推导到实际应用，详细解析其工作原理和参数调整。 粒子滤波： 针对非线性、非高斯系统，粒子滤波以其强大的表示能力成为有力工具。本书将介绍其基于蒙特卡洛方法的思想，以及如何在复杂的动态环境中实现高精度状态估计。 图模型： 贝叶斯网络、马尔可夫随机场等图模型提供了一种描述变量之间概率依赖关系的方式，在多源信息融合中用于推理和决策。 基于数据驱动的融合方法： 这类方法不依赖于严格的数学模型，而是通过学习数据中的模式和关系来实现融合。 机器学习与深度学习： 卷积神经网络（CNN）在处理图像、语音等感知信息方面表现出色，循环神经网络（RNN）及其变种（如LSTM、GRU）擅长处理时序数据。本书将重点介绍如何利用这些深度学习模型进行特征提取、信息关联和最终的融合决策。例如，在遥感图像解译中，可以融合多光谱、全色、SAR等不同传感器的数据，利用CNN提取丰富地物信息，实现更精准的分类与识别。 集成学习： Bagging、Boosting、Stacking等集成学习方法通过组合多个模型的预测结果来提高整体性能。我们将探讨如何将这些技术应用于多源信息的分类、回归等任务。 支持向量机（SVM）： SVM在处理高维数据和分类任务方面具有优势，可以用于整合来自不同特征空间的信息。 混合融合策略： 现实问题往往需要结合不同方法的优势。本书将探讨如何设计混合融合策略，例如，先利用卡尔曼滤波进行初步的状态估计，再利用深度学习模型进行后处理和特征增强，最终实现更优的融合效果。 证据融合与决策： 除了上述方法，我们还将深入研究如何将来自不同传感器、不同类型的信息进行有效的整合，以做出更可靠的决策。这包括置信度传播、加权平均、投票机制等多种策略。 三、 聚焦前沿：多源信息融合的挑战与未来 信息融合的理论和方法在不断发展，以应对日益复杂和海量化的数据挑战。本书的最后一篇将聚焦于当前研究的前沿领域和未来的发展趋势。 异构信息融合的挑战： 来自不同传感器、不同格式、不同精度的数据如何有效融合是一个巨大的难题。本书将探讨针对异构数据的特征对齐、尺度变换、语义匹配等技术。 高维稀疏数据的融合： 随着观测能力的增强，我们常常面临高维而稀疏的数据集。本书将介绍压缩感知、稀疏表示等技术在处理这类数据时的融合应用。 实时性与鲁棒性： 在许多应用场景，如自动驾驶、实时监控，信息融合的实时性和鲁棒性至关重要。本书将探讨如何设计高效的算法，并提高系统在噪声、故障等干扰下的稳定性。 可解释性信息融合： 随着深度学习在信息融合中应用的深入，模型的可解释性成为一个重要课题。本书将探讨如何利用可解释AI技术来理解融合过程，以及如何确保融合结果的可靠性和可信度。 跨模态信息融合： 如何融合来自不同模态的信息，例如，将文本描述与图像信息相结合，是当前研究的热点。我们将探讨在自然语言处理、计算机视觉等领域的信息融合技术。 大数据环境下的信息融合： 如何在大规模分布式计算环境中实现高效、可扩展的信息融合，是大数据时代的重要挑战。本书将介绍云计算、分布式系统在信息融合中的应用。 特定应用领域的深入探讨： 除了通用的理论和方法，本书还将聚焦于多源信息融合在具体领域的应用，例如： 地球观测与环境监测： 融合卫星遥感、地面传感器、气象站等数据，实现对地表覆盖、气候变化、灾害监测的精准分析。 智能交通系统： 整合车辆传感器、交通摄像头、GPS数据，实现交通流量预测、路径规划、车辆协同。 医疗健康： 融合电子病历、基因组数据、可穿戴设备信息，实现疾病诊断、个性化治疗、健康管理。 智能制造与工业互联网： 融合设备传感器、生产线数据、质量检测信息，实现故障预测、生产优化、产品追溯。 国家安全与情报分析： 融合情报侦察、公开信息、网络数据，实现目标识别、态势感知、风险评估。 结语 在信息洪流滚滚向前的时代，掌握多源信息融合的理论与技术，如同为我们装配了一双“智慧之眼”，能够穿透数据的迷雾，洞察事物本质，做出更明智的决策。本书力求成为您在这片知识海洋中探索的得力助手，系统梳理了多源信息融合的理论基石、核心方法以及前沿动态，希望能激发您的思考，引领您在这一充满挑战与机遇的领域深入探索，为解决实际问题、推动科学进步贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

我是一名初次接触信息融合领域的学生，一直对如何处理复杂的、不确定的信息感到迷茫。《多源多目标统计信息融合进展》这本书，虽然标题看起来有些专业，但内容却给了我很多惊喜。我最喜欢的部分是书中清晰的脉络和由浅入深的讲解。作者并没有直接抛出复杂的公式和模型，而是先从信息融合的基本概念和重要性讲起，然后逐步引入不同的融合策略和技术。我印象深刻的是书中对“多源”这一概念的细致解读，它让我明白，我们所面临的信息往往不是单一来源的，而是来自各种各样、形态各异的渠道，理解和处理这些差异是信息融合的第一步。这本书就像一位耐心细致的老师，一步步引导我走进信息融合的殿堂，让我对这个领域产生了浓厚的兴趣，并渴望进一步深入学习。

评分☆☆☆☆☆

我是一名长期从事人工智能研究的学者，尤其关注如何提升系统的鲁棒性和泛化能力。《多源多目标统计信息融合进展》这本书的出现，正好切中了我的研究痛点。在构建复杂的AI模型时，单一的传感器或数据源往往不足以提供足够的信息，而融合来自不同模态、不同传感器的数据，是提升系统性能的关键。这本书的“进展”二字，预示着其内容必定涵盖了该领域的最新研究动态和技术突破。我特别期待书中对各种先进融合算法，例如深度学习中的注意力机制、图神经网络在信息融合中的应用，以及如何进行多源数据的对齐和对不确定性的量化等方面的详细介绍。希望这本书能为我提供新的研究思路和理论指导，帮助我更好地设计和优化能够处理复杂、动态、多目标环境下的信息融合系统。

评分☆☆☆☆☆

我翻阅了《多源多目标统计信息融合进展》这本书，虽然我不是这个领域的专业人士，但读完之后，我仿佛打开了一个全新的世界。这本书让我意识到，我们每天接触到的很多信息，其实都经过了某种形式的“融合”过程，而这本书则系统地揭示了这种融合背后的科学原理和技术手段。作者似乎花费了大量笔墨来梳理信息融合的理论基础，从信息论到概率统计，再到信号处理，构建了一个坚实的理论框架。我尤其被书中关于“多目标”这一点的阐述所吸引。这意味着我们不仅仅是把信息简单地加总，而是要考虑如何在一个复杂的系统中，同时满足多个不同的、甚至可能相互制约的目标。这就像是在进行一项精密的导航任务，不仅要确保路线准确，还要考虑燃油效率、时间和乘客舒适度。书中对这些挑战的剖析，让我对信息融合的复杂性和深度有了更深的理解，也激发了我对如何设计更智能、更有效的融合算法的好奇心。

评分☆☆☆☆☆

哇，这本书的标题《多源多 বস্তু统计信息融合进展》听起来就让人眼前一亮！我一直对如何从各种来源提取有用的信息，然后把它们整合成一个更全面、更精准的认识这个过程很感兴趣。尤其是在当今信息爆炸的时代，数据来源的多样性简直是指数级增长，比如传感器数据、社交媒体信息、各种调查问卷的反馈，甚至是那些不易量化的主观感受。如何有效地处理这些良莠不齐、甚至可能相互矛盾的信息，从中提炼出真正有价值的洞察，这对于科学研究、商业决策乃至于日常生活都至关重要。我特别期待这本书能够深入探讨各种统计学模型和算法在信息融合中的应用，比如贝叶斯方法、卡尔曼滤波、机器学习中的集成学习等等。我希望它能提供一些实际的案例分析，让我看到这些理论是如何落地，如何在实际问题中发挥作用的。这本书的名字也暗示了“进展”二字，这让我很期待能了解到该领域的最新研究成果和前沿技术，看看科学家们在这条融合之路上又取得了哪些令人振奋的突破。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据驱动决策非常感兴趣的商业分析师，我一直在寻找能够帮助我提升信息处理和分析能力的工具和理论。《多源多目标统计信息融合进展》这本书无疑给了我很多启发。书中关于如何处理来自不同部门、不同系统、不同时间维度的数据，并将其转化为 actionable insights 的探讨，与我的工作内容高度契合。我特别关注书中在“统计信息融合”这一块的论述，它不仅仅是简单地把数据堆砌在一起，而是要通过严谨的统计学方法，量化不同信息源的可靠性、权重，并最终得出一个综合性的、更具代表性的结论。我希望这本书能够提供一些实用的方法论，指导我如何在实际工作中，例如在进行市场趋势预测、客户行为分析或是风险评估时，有效地融合来自销售数据、市场调研、社交媒体反馈等多种信息源，从而做出更明智的决策，降低不确定性。