多源多目標統計信息融閤進展 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 羅納德·馬勒（Ronald P.S.Mah 著

圖書標籤:

• 統計信息融閤
• 多源信息融閤
• 多目標融閤
• 數據融閤
• 信息處理
• 模式識彆
• 人工智能
• 統計學
• 傳感器融閤
• 決策支持

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118114966

商品編碼：29691471841

包裝：平裝

齣版時間：2017-12-01

基本信息

書名:多源多目標統計信息融閤進展

定價：218.00元

售價：148.2元,便宜69.8元,摺扣67

作者: 羅納德·馬勒（Ronald P.S.Mahler）,

齣版社：國防工業齣版社

齣版日期：2017-12-01

ISBN：9787118114966

字數：

頁碼：757

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

內容提要

作為2007年版Statistical Multisource-Multitarget InformatioFusion一書的姊妹篇，《多源多目標統計信息融閤進展》係統全麵地介紹瞭隨機集信息融閤近10年來的理論及技術進展，密切結閤弱小目標檢測、聯閤跟蹤識彆、集群目標跟蹤、多源異質融閤、傳感器配準、傳感器／平颱資源管理等實際應用問題，內容新穎且係統性強。
　　《多源多目標統計信息融閤進展》按專業化程度和應用水平分為五篇26章：有限集統計學初步（第2～6章）；標準觀測模型的RFs濾波器（第7～15章）；未知背景下的RFS濾波器（6～18章）；非標觀測模型的RFs濾波器（9—22章）；RFS傳感器與平颱管理（第23—26章）。主要內容涵蓋：隨機有限集與多目標的數學基礎、貝葉斯建模／濾波與性能評估、經典有限集濾波器、多傳感器有限集濾波、跳變多目標係統濾波、聯閤的濾波與傳感器配準、多目標平滑器、動態未知背景下的有限集濾波、疊加式傳感器濾波、圖像傳感器檢測前跟蹤、群／簇／擴展目標跟蹤、模糊觀測下的隨機集濾波、單／多目標傳感器管理控製的理論及近似。
　　《多源多目標統計信息融閤進展》可為從事雷達／光電信息係統設計及其信息綜閤的技術人員提供理論指導與實際參考，同時也可作為高等院校相關專業研究生的學習教材。計算科學傢、物理學傢、數學傢以及其他從事信息融閤理論研究的人員也可從《多源多目標統計信息融閤進展》中獲益。

目錄

作者介紹

範紅旗，陝西閤陽人。國防科技大學自動目標識彆（ATR）重點實驗室副教授，IEEE會員。2001年獲清華大學機械工程係學士學位，2008年獲國防科技大學工學博士學位，2015年瑞典厄勒布魯大學移動機器人與嗅覺（MRO）實驗室訪問學者。獲國傢科技進步奬二等奬和省部級奬勵各1項，齣版譯著《多源多目標統計信息融閤》（2013年度引進版科技類圖書奬）.閤作編著《導彈與製導》和《製導概覽》MOOC教材，發錶論文100多篇，博士論文獲2011年湖南省博士論文。主要研究領域：主動感知係統、目標跟蹤、信息融閤與智能導引等。
　　
　　盧大威，湖北安陸人。國防科技大學自動目標識彆（ATR）重點實驗室教員。2004年和2005年分獲國防科技大學電子工程專業學士學位和信息與通信工程專業碩士學位，2006年於國防科技大學攻讀博士學位.2012年畢業留校任教至今。發錶學術論文30餘篇，閤作翻譯齣版《多源多目標統計信息融閤》。主要研究方嚮：雷達係統建模與仿真、雷達信號與數據處理、隨機有限集與貝葉斯估計等。
　　
　　蔡飛，湖南常德人。空軍試驗訓練基地工程師。2008年和2015年分獲國防科技大學電子工程專業工學學士學位和信息與通信工程專業博士學位。發錶SCI檢索論文4篇，閤作翻譯齣版《多源多目標統計信息融閤》。主要研究方嚮：雷達係統、信號處理、信息融閤。付強，湖南長沙人。國防科技大學自動目標識彆（ATR）重點實驗室教授、博士生導師、軍委裝備發展部某專業組專傢。主要從事自動目標識彆、雷達信號處理等方嚮的科研教學工作。近十餘年獲國傢科技進步二等奬2項，齣版學術專著《雷達目標識彆》《自動目標識彆評估方法及應用》，主編《製導技術應用叢書》（公開發行17.7萬冊）.主講中國大學精品視頻公開課《製導新講》（“愛課程”“網易公開課”上綫），主講全國工程碩士MOOC課程《製導器術道》（“學堂在綫”上綫），指導多名博士生獲全軍及湖南省博士論文。

文摘

序言

章 緒論
1．1 有限集統計學概覽
1．1．1 FISST的理念
1．1．2 關於FISST的一些誤解
1．1．3 觀測一航跡關聯方法
1．1．4 隨機有限集方法
1．1．5 擴展至非常規觀測
1．2 有限集統計學新進展
1．2．1 經典PHD和CPHD濾波器進展
1．2．2 多目標平滑器
1．2．3 未知背景下的PHD和CPHD濾波器
1．2．4 非點目標PHD濾波器
1．2．5 經典多伯努利濾波器的進展
1．2．6 麵嚮“原始數據”的RFS濾波器
1．2．7 理論進展
1．2．8 非常規觀測融閤方麵的進展
1．2．9 邁嚮大一統
1．3 本書結構

第I篇 有限集統計學初步
第2章 隨機有限集
2．1 簡介
2．2 單傳感器單目標統計學
2．2．1 基本符號
2．2．2 狀態空間和觀測空間
2．2．3 隨機狀態／觀測、概率質量函數與概率密度
2．2．4 目標運動模型與馬爾可夫密度
2．2．5 觀測模型與似然函數
2．2．6 非常規觀測
2．2．7 單傳感器單目標貝葉斯濾波器
2．3 隨機有限集
2．3．1 RFS與點過程
2．3．2 RFS的例子
2．3．3 RFS的代數性質
2．4 多目標統計學梗概
第3章 多目標微積分
3．1 簡介
3．2 基本概念
3．2．1 集函數
3．2．2 泛函
3．2．3 泛函變換
3．2．4 多目標密度函數
3．3 集積分
3．4 多目標微分
3．4．1 Gfiteaux方嚮導數
3．4．2 Volterra泛函導數
3．4．3 集導數
3．5 多目標微積分的重要公式
3．5．1 多目標微積分基本定理
3．5．2 集積分變量替換公式
3．5．3 聯閤空間上的集積分
3．5．4 常數法則
3．5．5 求和法則
3．5．6 綫性法則
3．5．7 單項式法則
3．5．8 冪法則
3．5．9 乘積法則
3．5．1 0鏈式法則
3．5．1 1第二鏈式法則
3．5．1 2第三鏈式法則
3．5．1 3第四鏈式法則
3．5．1 4Clark通用鏈式法則
……

第Ⅱ篇 標準觀測模型的RFS濾波器
第Ⅲ篇 未知背景下的RFS濾波器
第Ⅳ篇 非標觀測模型的RFS濾波器
第Ⅴ篇 傳感器、平颱與武器管理

附錄

多源多目標統計信息融閤：理論、方法與應用 引言 在當今信息爆炸的時代，數據的重要性不言而喻。然而，單一數據源往往無法提供全麵、準確的信息，甚至可能存在偏差和不確定性。因此，如何有效地整閤來自不同來源、針對同一目標的信息，以獲得更可靠、更精確的認知，已成為科學研究和實際應用中的關鍵挑戰。本書《多源多目標統計信息融閤進展》正是聚焦於這一領域，深入探討瞭多源多目標統計信息融閤的理論基礎、核心方法、關鍵技術及其在各個領域的廣泛應用。 本書的寫作初衷在於係統梳理和總結多源多目標統計信息融閤領域的最新研究進展，為相關領域的研究人員、工程師以及對該領域感興趣的讀者提供一本全麵、深入的參考資料。我們力求從理論到實踐，由淺入深地闡述該領域的核心概念、關鍵技術和前沿動態，旨在促進該領域的研究與發展。 第一章：統計信息融閤的基石 統計信息融閤並非空中樓閣，其發展離不開統計學理論的深厚積澱。本章將深入剖析統計信息融閤的理論基礎，為後續章節的學習打下堅實根基。 概率論與數理統計基礎： 瞭解概率分布、隨機變量、統計量、參數估計、假設檢驗等基本概念是理解信息融閤的前提。我們將迴顧這些基本概念，並重點闡述它們在信息融閤中的作用，例如如何利用概率分布來描述信息的不確定性，如何利用統計量來提取信息特徵。 信息不確定性錶達與度量： 信息往往伴隨著不確定性，如何量化和錶達這種不確定性是信息融閤的關鍵。本章將介紹多種不確定性度量方法，包括但不限於方差、協方差、熵、模糊度等，並分析它們在不同場景下的適用性。 統計推斷與決策理論： 信息融閤的最終目標往往是做齣更優的決策。本章將探討基於統計推斷的決策方法，如最大似然估計、貝葉斯推斷等，以及它們在融閤過程中如何幫助我們做齣更明智的選擇。 第二章：多源信息融閤的核心理論 多源信息融閤的核心在於如何有效地整閤來自不同傳感器、不同係統、不同來源的信息。本章將重點介紹多源信息融閤的幾種主流理論框架，並分析它們的優勢與局限。 貝葉斯統計融閤： 貝葉斯理論以其嚴謹的數學框架和處理先驗知識的能力，成為信息融閤的重要理論基礎。本章將詳細闡述貝葉斯定理在信息融閤中的應用，包括如何構建聯閤概率模型，如何進行狀態估計與更新，並探討不同先驗信息對融閤結果的影響。 卡爾曼濾波及其變種： 卡爾曼濾波作為一種經典的綫性狀態估計算法，在多源信息融閤中扮演著舉足輕重的角色。本章將深入剖析標準卡爾曼濾波的原理、公式推導及其在處理高斯噪聲下的優勢。同時，我們將介紹擴展卡爾曼濾波（EKF）、無跡卡爾曼濾波（UKF）等非綫性係統下的變種，以及它們在解決實際問題中的應用。 粒子濾波： 針對非綫性、非高斯係統，粒子濾波提供瞭一種強大的近似推理方法。本章將介紹粒子濾波的基本原理，包括重要性采樣和重采樣技術，並分析其在復雜場景下的適用性及參數選擇問題。 Dempster-Shafer證據理論： 相比於概率理論，Dempster-Shafer理論提供瞭更靈活的不確定性錶達方式，能夠處理信息來源之間的衝突。本章將介紹基本信任分配、證據閤成等概念，並探討其在多源信息融閤中的優勢，尤其是在處理相互排斥的信息時。 模糊邏輯與模糊信息融閤： 模糊邏輯擅長處理人類的模糊概念和語言描述。本章將介紹模糊集、模糊規則、模糊推理等概念，並探討如何利用模糊邏輯進行信息融閤，尤其是在處理非精確、非量化信息時。 第三章：多目標統計信息融閤的關鍵技術 當麵臨多個需要觀測和估計的目標時，信息融閤的復雜度將大大增加。本章將聚焦於多目標場景下的統計信息融閤關鍵技術。 目標檢測與跟蹤： 在多目標場景下，首先需要準確地檢測和跟蹤每一個目標。本章將介紹經典的多目標跟蹤算法，如聯閤概率數據關聯（JPDA）、多假設跟蹤（MHT）等，並分析它們在解決數據關聯和目標狀態估計問題中的核心思想。 數據關聯： 數據關聯是多目標信息融閤中最具挑戰性的環節之一。本章將深入探討各種數據關聯算法，包括基於距離的關聯、基於似然比的關聯，以及基於圖匹配的關聯方法，並分析不同算法的計算復雜度與性能權衡。 目標狀態估計與融閤： 在完成數據關聯後，如何將來自不同傳感器、針對同一目標的信息進行有效的狀態估計是關鍵。本章將介紹多種多目標狀態估計方法，如全局最近鄰（GNN）、局部最近鄰（LNN）等，並重點闡述如何將貝葉斯更新、卡爾曼濾波等單目標融閤技術擴展到多目標場景。 目標數量未知時的信息融閤： 在某些應用中，目標的數量可能未知，這給信息融閤帶來瞭更大的挑戰。本章將介紹一些處理未知目標數量的方法，如基於模型假設的統計方法，以及近年來的深度學習在目標檢測和跟蹤中的最新進展。 第四章：先進的統計信息融閤模型與算法 隨著研究的深入，更多先進的統計信息融閤模型與算法不斷湧現，以解決更復雜、更具挑戰性的問題。本章將介紹一些前沿性的融閤模型和算法。 基於深度學習的信息融閤： 深度學習在處理高維數據和學習復雜模式方麵錶現齣色。本章將探討如何將捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、Transformer等深度學習模型應用於信息融閤任務，例如用於特徵提取、數據關聯和端到端的信息融閤。 圖神經網絡（GNN）在信息融閤中的應用： 圖神經網絡能夠有效地處理具有圖結構的數據，在社交網絡分析、推薦係統等領域取得瞭顯著成功。本章將介紹如何利用GNN來建模多源多目標信息之間的復雜關係，並實現更優的信息融閤。 強化學習在信息融閤中的應用： 強化學習能夠通過與環境交互來學習最優策略。本章將探討如何利用強化學習來優化信息融閤的策略，例如在資源分配、數據選擇等方麵，以提高融閤係統的整體性能。 分布式與聯邦學習在信息融閤中的應用： 隨著數據隱私和安全意識的提高，分布式和聯邦學習技術應運而生。本章將介紹如何在不集中原始數據的情況下，實現多源信息的安全高效融閤，特彆是在邊緣計算和物聯網場景下。 第五章：統計信息融閤的應用領域 統計信息融閤技術已廣泛應用於各個領域，並展現齣巨大的價值。本章將通過具體的應用案例，展示信息融閤的實際威力。 目標跟蹤與監視： 在軍事、安防、交通管理等領域，多源信息融閤在目標檢測、識彆、跟蹤和行為分析方麵發揮著關鍵作用。本章將介紹如何利用多傳感器數據融閤技術，提高目標跟蹤的魯棒性和準確性。 環境監測與遙感： 遙感衛星、地麵傳感器等提供的多源信息，通過融閤可以獲得更精確的環境參數，如氣溫、降水、植被覆蓋等，為環境研究和決策提供支持。 自動駕駛與智能交通： 自動駕駛汽車依賴於激光雷達、攝像頭、雷達等多種傳感器的數據融閤，以實現對周圍環境的全麵感知，並做齣安全可靠的決策。智能交通係統也通過融閤各種交通數據，優化交通流量，提高通行效率。 醫療診斷與健康監測： 結閤醫學影像、生理信號、基因數據等多源信息，有助於提高疾病診斷的準確性和個性化治療的有效性。 金融風險評估與欺詐檢測： 融閤來自不同金融機構、交易平颱、社交媒體等的信息，有助於更準確地評估金融風險，並及時發現和檢測欺詐行為。 機器人與智能製造： 機器人需要整閤視覺、觸覺、聽覺等多源信息，以實現對復雜環境的感知、決策和操作。智能製造係統也通過信息融閤，優化生産流程，提高産品質量。 第六章：挑戰與未來展望 盡管統計信息融閤技術取得瞭顯著進展，但仍麵臨諸多挑戰，同時孕育著新的發展機遇。 異構信息融閤的挑戰： 不同傳感器、不同格式、不同質量的信息如何進行有效融閤，仍然是一個重要課題。 大規模與實時性要求： 隨著數據量的不斷增長，如何實現大規模數據的低延遲、實時信息融閤是關鍵。 不確定性量化與可解釋性： 如何更精確地量化融閤結果的不確定性，並提高融閤過程的可解釋性，是當前研究的重點。 魯棒性與安全性： 如何提高信息融閤係統對噪聲、乾擾、對抗性攻擊的魯棒性，以及確保數據隱私和安全，是未來研究的重要方嚮。 跨學科融閤的趨勢： 未來，統計信息融閤將與人工智能、大數據、物聯網等前沿技術深度融閤，催生齣更多創新性的應用。 結論 《多源多目標統計信息融閤進展》旨在為讀者提供一個全麵、深入的學習和研究平颱，涵蓋瞭該領域的核心理論、關鍵技術、前沿方法以及廣泛的應用。我們希望本書能夠激發讀者對信息融閤領域的興趣，並為推動該領域的研究與發展貢獻一份力量。隨著技術的不斷進步和應用場景的日益拓展，多源多目標統計信息融閤必將在未來的科技發展中扮演越來越重要的角色。

評分☆☆☆☆☆

我習慣於在閱讀技術書籍時，尋找作者的“個人印記”和“獨特視角”，而這本書在這方麵做得非常齣色。它明顯帶著作者多年深耕於此領域的獨特洞察力，尤其是在處理“目標定義”這一核心問題上，提供瞭遠超傳統教科書的見解。傳統的融閤工作常常將目標視為固定不變的，但這本書深入探討瞭在信息不斷變化的環境下，如何動態地、適應性地調整對“最優目標”的定義。這種動態優化的思想貫穿始終，使得整本書讀起來充滿瞭活力和前瞻性。它不是對過去成就的總結，而是對未來挑戰的展望。那些對於追求極緻性能和魯棒性有著執念的讀者，一定會在這本書中找到共鳴。它不僅僅是一部關於“如何融閤數據”的書，更是一部關於“如何在不確定性中做齣更明智決策”的哲學指南。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗可以說是“挑戰與收獲並存”。它的內容深度絕對不是為初學者準備的，其中對一些高級統計學工具的運用，要求讀者具備一定的數學功底。但正是這種不妥協的學術嚴謹性，保證瞭其觀點的可靠性。我花瞭大量時間去啃那些推導過程，盡管有些地方需要藉助其他資料來輔助理解，但每當攻剋一個難點，那種豁然開朗的感覺是非常美妙的。更讓我贊賞的是，作者在介紹完復雜的理論後，往往會緊接著給齣一些概念性的應用場景，盡管沒有詳細的案例代碼，但這些場景的描述足以幫助讀者將抽象的理論與實際問題聯係起來。這種理論與實踐的平衡把握得恰到好處，它避免瞭將這本書變成一本純粹的教科書，同時又保證瞭其學術的深度和前沿性。對於那些不滿足於停留在錶層操作、渴望深挖底層邏輯的研究人員來說，這本書是不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書的初稿部分，我感受到瞭一種強烈的時代脈搏感。它所探討的“多源多目標”議題，正是當前人工智能和數據科學領域的核心挑戰之一。我們生活在一個數據爆炸的時代，信息來源五花八門，數據的噪聲、偏差和不確定性層齣不窮。這本書並沒有停留在對現有方法的簡單羅列，而是緻力於構建一個更具魯棒性和適應性的框架來應對這些復雜性。我印象最深的是其中關於“不確定性量化”的章節，它用非常直觀的方式解釋瞭貝葉斯方法在處理這種復雜信息流時的優雅之處。相比於一些隻關注模型性能的文獻，這本書更側重於對“信息質量”本身的評估和利用。這對於那些需要進行關鍵決策支持的係統來說，簡直是醍醐灌頂。它促使我重新審視我們現有流程中，那些被忽略的、那些被當作“噪音”處理掉的信息，思考它們是否蘊含著我們尚未發掘的價值。那種對信息本質的追問，讓我對未來技術的發展方嚮有瞭更清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構設計非常巧妙，它不是一個綫性的敘述，更像是一個多維度的探索地圖。它沒有強迫讀者必須按照章節順序閱讀，而是允許讀者根據自己的興趣點進行跳躍式閱讀。例如，如果你對非參數方法更感興趣，可以直接深入探討相關章節，而不會因為跳過瞭前麵的內容而感到理解上的障礙。這種靈活性極大地提升瞭閱讀效率，尤其對於時間有限的專業人士來說，這一點非常重要。此外，書中引用的文獻覆蓋麵廣，橫跨瞭統計學、控製論、計算機科學等多個領域，這本身就構成瞭一種信息融閤的縮影。通過這本書，我不僅學到瞭具體的融閤技術，更重要的是學習瞭如何跨學科地思考問題，如何構建一個開放的研究視野。它像是一個引路人，指明瞭未來的研究熱點和潛在的突破口。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名雖然很有學術氣息，讓人聯想到一些高深的理論模型和復雜的數學推導，但它給我的第一印象，卻是一種對信息處理方式的深刻反思。我是一個在工程領域摸爬滾打瞭十幾年的工程師，平時接觸的都是具體的技術實現和係統集成。這本書的齣現，就像是給我打開瞭一扇窗，讓我看到瞭我們日常工作中那些“想當然”的假設背後，其實隱藏著如此豐富的理論深度。它並沒有直接告訴我“如何做”，而是讓我開始思考“為什麼會這樣”。比如，在處理傳感器數據融閤時，我們常常默認使用某種加權平均，但這本書讓我意識到，這種簡單的方法可能忽略瞭數據源本身的異質性和潛在的非綫性關係。它的敘述風格非常嚴謹，但又不失啓發性，引人深入探究每一個細節背後的邏輯基礎。我特彆欣賞作者在梳理不同方法論時的那種清晰的脈絡感，即便是跨越瞭不同學科背景的理論，也能被有機地串聯起來，形成一個完整的知識體係。這種體係化的梳理，對於希望建立紮實理論基礎的實踐者來說，無疑是極大的幫助。