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[美] 罗纳德·马勒（Ronald P.S.Mah 著

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• 模式识别
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• 统计学
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店铺： 广影图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118114966

商品编码：29691471841

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：148.2元,便宜69.8元,折扣67

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

内容提要

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》系统全面地介绍了随机集信息融合近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：随机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、模糊观测下的随机集滤波、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

作者介绍

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、随机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

序言

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 随机有限集方法
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 随机有限集
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 随机状态／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 随机有限集
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

多源多目标统计信息融合：理论、方法与应用 引言 在当今信息爆炸的时代，数据的重要性不言而喻。然而，单一数据源往往无法提供全面、准确的信息，甚至可能存在偏差和不确定性。因此，如何有效地整合来自不同来源、针对同一目标的信息，以获得更可靠、更精确的认知，已成为科学研究和实际应用中的关键挑战。本书《多源多目标统计信息融合进展》正是聚焦于这一领域，深入探讨了多源多目标统计信息融合的理论基础、核心方法、关键技术及其在各个领域的广泛应用。 本书的写作初衷在于系统梳理和总结多源多目标统计信息融合领域的最新研究进展，为相关领域的研究人员、工程师以及对该领域感兴趣的读者提供一本全面、深入的参考资料。我们力求从理论到实践，由浅入深地阐述该领域的核心概念、关键技术和前沿动态，旨在促进该领域的研究与发展。 第一章：统计信息融合的基石 统计信息融合并非空中楼阁，其发展离不开统计学理论的深厚积淀。本章将深入剖析统计信息融合的理论基础，为后续章节的学习打下坚实根基。 概率论与数理统计基础： 了解概率分布、随机变量、统计量、参数估计、假设检验等基本概念是理解信息融合的前提。我们将回顾这些基本概念，并重点阐述它们在信息融合中的作用，例如如何利用概率分布来描述信息的不确定性，如何利用统计量来提取信息特征。 信息不确定性表达与度量： 信息往往伴随着不确定性，如何量化和表达这种不确定性是信息融合的关键。本章将介绍多种不确定性度量方法，包括但不限于方差、协方差、熵、模糊度等，并分析它们在不同场景下的适用性。 统计推断与决策理论： 信息融合的最终目标往往是做出更优的决策。本章将探讨基于统计推断的决策方法，如最大似然估计、贝叶斯推断等，以及它们在融合过程中如何帮助我们做出更明智的选择。 第二章：多源信息融合的核心理论 多源信息融合的核心在于如何有效地整合来自不同传感器、不同系统、不同来源的信息。本章将重点介绍多源信息融合的几种主流理论框架，并分析它们的优势与局限。 贝叶斯统计融合： 贝叶斯理论以其严谨的数学框架和处理先验知识的能力，成为信息融合的重要理论基础。本章将详细阐述贝叶斯定理在信息融合中的应用，包括如何构建联合概率模型，如何进行状态估计与更新，并探讨不同先验信息对融合结果的影响。 卡尔曼滤波及其变种： 卡尔曼滤波作为一种经典的线性状态估计算法，在多源信息融合中扮演着举足轻重的角色。本章将深入剖析标准卡尔曼滤波的原理、公式推导及其在处理高斯噪声下的优势。同时，我们将介绍扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）等非线性系统下的变种，以及它们在解决实际问题中的应用。 粒子滤波： 针对非线性、非高斯系统，粒子滤波提供了一种强大的近似推理方法。本章将介绍粒子滤波的基本原理，包括重要性采样和重采样技术，并分析其在复杂场景下的适用性及参数选择问题。 Dempster-Shafer证据理论： 相比于概率理论，Dempster-Shafer理论提供了更灵活的不确定性表达方式，能够处理信息来源之间的冲突。本章将介绍基本信任分配、证据合成等概念，并探讨其在多源信息融合中的优势，尤其是在处理相互排斥的信息时。 模糊逻辑与模糊信息融合： 模糊逻辑擅长处理人类的模糊概念和语言描述。本章将介绍模糊集、模糊规则、模糊推理等概念，并探讨如何利用模糊逻辑进行信息融合，尤其是在处理非精确、非量化信息时。 第三章：多目标统计信息融合的关键技术 当面临多个需要观测和估计的目标时，信息融合的复杂度将大大增加。本章将聚焦于多目标场景下的统计信息融合关键技术。 目标检测与跟踪： 在多目标场景下，首先需要准确地检测和跟踪每一个目标。本章将介绍经典的多目标跟踪算法，如联合概率数据关联（JPDA）、多假设跟踪（MHT）等，并分析它们在解决数据关联和目标状态估计问题中的核心思想。 数据关联： 数据关联是多目标信息融合中最具挑战性的环节之一。本章将深入探讨各种数据关联算法，包括基于距离的关联、基于似然比的关联，以及基于图匹配的关联方法，并分析不同算法的计算复杂度与性能权衡。 目标状态估计与融合： 在完成数据关联后，如何将来自不同传感器、针对同一目标的信息进行有效的状态估计是关键。本章将介绍多种多目标状态估计方法，如全局最近邻（GNN）、局部最近邻（LNN）等，并重点阐述如何将贝叶斯更新、卡尔曼滤波等单目标融合技术扩展到多目标场景。 目标数量未知时的信息融合： 在某些应用中，目标的数量可能未知，这给信息融合带来了更大的挑战。本章将介绍一些处理未知目标数量的方法，如基于模型假设的统计方法，以及近年来的深度学习在目标检测和跟踪中的最新进展。 第四章：先进的统计信息融合模型与算法 随着研究的深入，更多先进的统计信息融合模型与算法不断涌现，以解决更复杂、更具挑战性的问题。本章将介绍一些前沿性的融合模型和算法。 基于深度学习的信息融合： 深度学习在处理高维数据和学习复杂模式方面表现出色。本章将探讨如何将卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等深度学习模型应用于信息融合任务，例如用于特征提取、数据关联和端到端的信息融合。 图神经网络（GNN）在信息融合中的应用： 图神经网络能够有效地处理具有图结构的数据，在社交网络分析、推荐系统等领域取得了显著成功。本章将介绍如何利用GNN来建模多源多目标信息之间的复杂关系，并实现更优的信息融合。 强化学习在信息融合中的应用： 强化学习能够通过与环境交互来学习最优策略。本章将探讨如何利用强化学习来优化信息融合的策略，例如在资源分配、数据选择等方面，以提高融合系统的整体性能。 分布式与联邦学习在信息融合中的应用： 随着数据隐私和安全意识的提高，分布式和联邦学习技术应运而生。本章将介绍如何在不集中原始数据的情况下，实现多源信息的安全高效融合，特别是在边缘计算和物联网场景下。 第五章：统计信息融合的应用领域 统计信息融合技术已广泛应用于各个领域，并展现出巨大的价值。本章将通过具体的应用案例，展示信息融合的实际威力。 目标跟踪与监视： 在军事、安防、交通管理等领域，多源信息融合在目标检测、识别、跟踪和行为分析方面发挥着关键作用。本章将介绍如何利用多传感器数据融合技术，提高目标跟踪的鲁棒性和准确性。 环境监测与遥感： 遥感卫星、地面传感器等提供的多源信息，通过融合可以获得更精确的环境参数，如气温、降水、植被覆盖等，为环境研究和决策提供支持。 自动驾驶与智能交通： 自动驾驶汽车依赖于激光雷达、摄像头、雷达等多种传感器的数据融合，以实现对周围环境的全面感知，并做出安全可靠的决策。智能交通系统也通过融合各种交通数据，优化交通流量，提高通行效率。 医疗诊断与健康监测： 结合医学影像、生理信号、基因数据等多源信息，有助于提高疾病诊断的准确性和个性化治疗的有效性。 金融风险评估与欺诈检测： 融合来自不同金融机构、交易平台、社交媒体等的信息，有助于更准确地评估金融风险，并及时发现和检测欺诈行为。 机器人与智能制造： 机器人需要整合视觉、触觉、听觉等多源信息，以实现对复杂环境的感知、决策和操作。智能制造系统也通过信息融合，优化生产流程，提高产品质量。 第六章：挑战与未来展望 尽管统计信息融合技术取得了显著进展，但仍面临诸多挑战，同时孕育着新的发展机遇。 异构信息融合的挑战： 不同传感器、不同格式、不同质量的信息如何进行有效融合，仍然是一个重要课题。 大规模与实时性要求： 随着数据量的不断增长，如何实现大规模数据的低延迟、实时信息融合是关键。 不确定性量化与可解释性： 如何更精确地量化融合结果的不确定性，并提高融合过程的可解释性，是当前研究的重点。 鲁棒性与安全性： 如何提高信息融合系统对噪声、干扰、对抗性攻击的鲁棒性，以及确保数据隐私和安全，是未来研究的重要方向。 跨学科融合的趋势： 未来，统计信息融合将与人工智能、大数据、物联网等前沿技术深度融合，催生出更多创新性的应用。 结论 《多源多目标统计信息融合进展》旨在为读者提供一个全面、深入的学习和研究平台，涵盖了该领域的核心理论、关键技术、前沿方法以及广泛的应用。我们希望本书能够激发读者对信息融合领域的兴趣，并为推动该领域的研究与发展贡献一份力量。随着技术的不断进步和应用场景的日益拓展，多源多目标统计信息融合必将在未来的科技发展中扮演越来越重要的角色。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名虽然很有学术气息，让人联想到一些高深的理论模型和复杂的数学推导，但它给我的第一印象，却是一种对信息处理方式的深刻反思。我是一个在工程领域摸爬滚打了十几年的工程师，平时接触的都是具体的技术实现和系统集成。这本书的出现，就像是给我打开了一扇窗，让我看到了我们日常工作中那些“想当然”的假设背后，其实隐藏着如此丰富的理论深度。它并没有直接告诉我“如何做”，而是让我开始思考“为什么会这样”。比如，在处理传感器数据融合时，我们常常默认使用某种加权平均，但这本书让我意识到，这种简单的方法可能忽略了数据源本身的异质性和潜在的非线性关系。它的叙述风格非常严谨，但又不失启发性，引人深入探究每一个细节背后的逻辑基础。我特别欣赏作者在梳理不同方法论时的那种清晰的脉络感，即便是跨越了不同学科背景的理论，也能被有机地串联起来，形成一个完整的知识体系。这种体系化的梳理，对于希望建立扎实理论基础的实践者来说，无疑是极大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书的初稿部分，我感受到了一种强烈的时代脉搏感。它所探讨的“多源多目标”议题，正是当前人工智能和数据科学领域的核心挑战之一。我们生活在一个数据爆炸的时代，信息来源五花八门，数据的噪声、偏差和不确定性层出不穷。这本书并没有停留在对现有方法的简单罗列，而是致力于构建一个更具鲁棒性和适应性的框架来应对这些复杂性。我印象最深的是其中关于“不确定性量化”的章节，它用非常直观的方式解释了贝叶斯方法在处理这种复杂信息流时的优雅之处。相比于一些只关注模型性能的文献，这本书更侧重于对“信息质量”本身的评估和利用。这对于那些需要进行关键决策支持的系统来说，简直是醍醐灌顶。它促使我重新审视我们现有流程中，那些被忽略的、那些被当作“噪音”处理掉的信息，思考它们是否蕴含着我们尚未发掘的价值。那种对信息本质的追问，让我对未来技术的发展方向有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验可以说是“挑战与收获并存”。它的内容深度绝对不是为初学者准备的，其中对一些高级统计学工具的运用，要求读者具备一定的数学功底。但正是这种不妥协的学术严谨性，保证了其观点的可靠性。我花了大量时间去啃那些推导过程，尽管有些地方需要借助其他资料来辅助理解，但每当攻克一个难点，那种豁然开朗的感觉是非常美妙的。更让我赞赏的是，作者在介绍完复杂的理论后，往往会紧接着给出一些概念性的应用场景，尽管没有详细的案例代码，但这些场景的描述足以帮助读者将抽象的理论与实际问题联系起来。这种理论与实践的平衡把握得恰到好处，它避免了将这本书变成一本纯粹的教科书，同时又保证了其学术的深度和前沿性。对于那些不满足于停留在表层操作、渴望深挖底层逻辑的研究人员来说，这本书是不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计非常巧妙，它不是一个线性的叙述，更像是一个多维度的探索地图。它没有强迫读者必须按照章节顺序阅读，而是允许读者根据自己的兴趣点进行跳跃式阅读。例如，如果你对非参数方法更感兴趣，可以直接深入探讨相关章节，而不会因为跳过了前面的内容而感到理解上的障碍。这种灵活性极大地提升了阅读效率，尤其对于时间有限的专业人士来说，这一点非常重要。此外，书中引用的文献覆盖面广，横跨了统计学、控制论、计算机科学等多个领域，这本身就构成了一种信息融合的缩影。通过这本书，我不仅学到了具体的融合技术，更重要的是学习了如何跨学科地思考问题，如何构建一个开放的研究视野。它像是一个引路人，指明了未来的研究热点和潜在的突破口。

评分☆☆☆☆☆

我习惯于在阅读技术书籍时，寻找作者的“个人印记”和“独特视角”，而这本书在这方面做得非常出色。它明显带着作者多年深耕于此领域的独特洞察力，尤其是在处理“目标定义”这一核心问题上，提供了远超传统教科书的见解。传统的融合工作常常将目标视为固定不变的，但这本书深入探讨了在信息不断变化的环境下，如何动态地、适应性地调整对“最优目标”的定义。这种动态优化的思想贯穿始终，使得整本书读起来充满了活力和前瞻性。它不是对过去成就的总结，而是对未来挑战的展望。那些对于追求极致性能和鲁棒性有着执念的读者，一定会在这本书中找到共鸣。它不仅仅是一部关于“如何融合数据”的书，更是一部关于“如何在不确定性中做出更明智决策”的哲学指南。