具體描述
【拍前必讀】：
本店銷售的書籍包含（二手舊書、新書）均為正版，品相可能因為存放時間長短關係會有成色不等，請放心選購。
付款後，不缺貨的情況下，48小時內發貨，如有缺貨的情況下，我們會及時在聊天窗口給您留言告知。
發貨地為北京，一般情況下發貨後同城次日可以到達，省外具體以快遞公司運輸為準。
二手書籍，8成新左右，不缺頁，不影響閱讀和使用，發貨前會再次檢查。
二手書籍，沒有光盤、學習卡等附帶産品。
二手書籍，或多或少都有筆記和重點勾畫，比較挑剔和習慣用新書的買傢請謹慎購買。
望每位讀者在收貨的時候要驗貨，有什麼意外可以拒簽，這是對您們權益的保護。
注意：節假日全體放假，請自助下單；如需幫助請及時與我們聯係。祝您購物愉快！商傢熱綫：010-57272736
基本信息
書名：多傳感器編隊目標跟蹤技術
定價：58.00元
作者：王海鵬
齣版社：電子工業齣版社
齣版日期：2017-01-01
ISBN：9787121299469
字數：
頁碼：
版次：1
裝幀：平裝-膠訂
開本：16開
商品重量：0.4kg
編輯推薦
內容提要
本書是關於多傳感器編隊目標跟蹤方法的一部專著，是作者們對外近30年來該領域研究進展和自身研究成果的總結。全書由6章組成，主要內容有：基礎知識概述，編隊目標航跡起始方法，復雜背景下集中式多傳感器編隊目標跟蹤方法，集中式多傳感器機動編隊目標跟蹤方法，係統誤差下編隊目標航跡關聯方法，建議與展望。
目錄
目 錄
章 緒 論······································································································ 1
1.1 研究背景········································································································· 1
1.2 外研究現狀····························································································· 2
1.2.1 航跡起始····························································································· 2
1.2.2 航跡維持····························································································· 3
1.2.3 機動跟蹤····························································································· 3
1.3 多傳感器編隊目標跟蹤技術中有待解決的一些關鍵問題························· 4
1.3.1 雜波環境下編隊目標航跡起始技術················································ 4
1.3.2 復雜環境下集中式多傳感器編隊目標跟蹤技術···························· 5
1.3.3 集中式多傳感器機動編隊目標跟蹤技術········································ 5
1.3.4 係統誤差下編隊目標航跡關聯技術················································ 6
1.4 本書的主要內容及安排················································································· 7
第2章 編隊目標航跡起始算法·········································································· 8
2.1 引言················································································································· 8
2.2 基於相對位置矢量的編隊目標灰色航跡起始算法····································· 8
2.2.1 基於循環閾值模型的編隊預分割·················································· 10
2.2.2 基於編隊中心點的預互聯······························································ 11
2.2.3 RPV-FTGTI 算法············································································· 12
2.2.4 編隊內目標航跡的確認·································································· 18
2.2.5 編隊目標狀態矩陣的建立······························································ 19
2.2.6 仿真比較與分析·············································································· 20
2.2.7 討論··································································································· 34
2.3 集中式多傳感器編隊目標灰色航跡起始算法················································ 35
2.3.1 多傳感器編隊目標航跡起始框架·················································· 35
2.3.2 多傳感器預互聯編隊內雜波的剔除·············································· 36
2.3.3 多傳感器編隊內量測閤並模型······················································ 37
2.3.4 航跡得分模型的建立······································································ 38
2.4 基於運動狀態的集中式多傳感器編隊目標航跡起始算法························40
多傳感器編隊目標跟蹤
·VIII·
2.4.1 同狀態航跡子編隊獲取模型·························································· 40
2.4.2 多傳感器同狀態編隊關聯模型······················································ 45
2.4.3 編隊內航跡關聯閤並模型······················································ 45
2.5 仿真比較與分析··························································································· 46
2.5.1 仿真環境··························································································· 47
2.5.2 仿真結果及分析·············································································· 47
2.6 本章小結······································································································· 54
第3章 復雜背景下集中式多傳感器編隊目標跟蹤算法································· 56
3.1 引言··············································································································· 56
3.2 係統描述······································································································· 56
3.3 雲雨雜波和帶狀乾擾剔除模型··································································· 57
3.3.1 雲雨雜波剔除模型·········································································· 58
3.3.2 帶狀乾擾剔除模型·········································································· 60
3.3.3 驗證分析··························································································· 61
3.4 基於模闆匹配的集中式多傳感器編隊目標跟蹤算法······························· 63
3.4.1 基於編隊整體的預互聯·································································· 63
3.4.2 模闆匹配模型的建立······································································ 65
3.4.3 編隊內航跡的狀態更新·································································· 69
3.4.4 討論····································
作者介紹
博士，海軍航空工程學院信息融閤研究所綜閤研究室副主任兼院士秘書、講師。研究領域為多傳感器多目標跟蹤、航跡關聯、大數據技術等。作為課題組長或技術總師承擔國傢自然基金、總裝預研基金等多項，發錶學術論文多項。獲山東省科技成果創新奬和海軍碩士學位論文奬。
文摘
序言
用戶評價
這本書的閱讀體驗非常舒暢，它將復雜的技術問題分解得清晰易懂，並且充滿瞭工程實踐的智慧。我是一名對航空航天技術充滿熱情的愛好者，尤其對無人機編隊的應用場景非常感興趣。這本書在“無人機編隊”和“目標跟蹤”這兩個關鍵點上，進行瞭深入的技術剖析。我特彆欣賞書中對“相對導航”和“協同態勢感知”的論述。在無人機編隊飛行中，每架無人機都需要瞭解自身相對於編隊中心或其他成員的位置和姿態，同時還需要感知周圍的環境和潛在的目標。這本書就提供瞭一套係統性的解決方案，來解決這些協同導航和感知的問題。書中對“任務分配”和“路徑規劃”的討論也很有價值，它探討瞭如何根據不同的任務需求，將任務閤理地分配給編隊中的各個無人機，並規劃齣最優的飛行路徑，以最高效的方式完成任務。我還在一個章節中看到瞭關於“通信協議”和“網絡拓撲”的介紹，這對於保證無人機之間信息的及時、可靠傳輸至關重要，特彆是在編隊規模較大或飛行環境復雜時。這本書不僅僅是講解技術，更讓我感受到瞭技術在實際應用中的強大力量，它為我打開瞭一扇瞭解現代航空航天技術的大門。
評分作為一名長期關注智能交通和自動駕駛領域的研究者，我對“傳感器融閤”和“目標跟蹤”這兩個概念一直有著濃厚的興趣。這本書的標題“正版國多傳感器編隊目標跟蹤技術”立刻引起瞭我的注意。我翻開目錄，看到裏麵涉及瞭諸如“協同濾波”、“目標識彆與關聯”、“編隊控製策略”等章節，這正是我希望深入瞭解的方麵。在閱讀的初期，我被書中對不同類型傳感器（如雷達、激光雷達、攝像頭、慣性測量單元等）的特性以及它們在協同工作時如何剋服各自局限性的詳盡闡述所吸引。書中不僅僅是羅列瞭各種傳感器的參數，而是深入分析瞭它們在不同環境條件下的性能錶現，以及如何通過多源信息的融閤，提高目標檢測的魯棒性和準確性。我尤其對其中關於“數據關聯”的章節印象深刻。在多目標環境下，如何準確地將不同時刻、不同傳感器探測到的數據關聯到同一個目標，這是一個非常具有挑戰性的問題。書中提供瞭一些經典的關聯算法，例如最近鄰法、概率數據關聯法等，並對它們的優缺點進行瞭詳細的對比分析，還給齣瞭一些在實際應用中進行優化的策略。這對於我撰寫相關研究論文，或者進行算法模型的設計，都提供瞭寶貴的思路和參考。我還在文中看到瞭一些關於“目標運動模型”的介紹，它如何影響跟蹤的精度和穩定性，這一點對我理解跟蹤算法的內在機製非常有幫助。總的來說，這本書在理論深度和應用廣度上都達到瞭相當的高度，它為我解決在實際項目中遇到的復雜目標跟蹤問題提供瞭一套係統性的解決方案。
評分作為一名在工業自動化領域摸爬滾打多年的技術人員，我深切體會到數據孤島和信息不通給生産效率帶來的瓶頸。這本書的齣現，無疑為我打開瞭一扇新的窗戶。我仔細閱讀瞭關於“協同感知”的部分，它詳細闡述瞭如何打破不同設備、不同係統之間的數據壁壘，實現信息的互聯互通和共享。我尤其對書中關於“事件觸發采樣”和“自適應數據融閤”的討論很感興趣。在實際生産綫中，並不是所有的數據都需要實時采集和處理，如何智能地選擇采集的時機和數據量，從而在保證信息質量的同時，降低計算負荷和通信開銷，這一點對我非常有啓發。書中還對“局部化與全局化”的跟蹤策略進行瞭分析，如何在局部範圍內精確跟蹤，又如何將局部信息整閤到全局態勢中，這對於大型復雜生産綫的整體監控和調度至關重要。我還在一個章節中看到瞭關於“抗乾擾”的討論，如何在存在電磁乾擾、振動等復雜工業環境因素下，保證傳感器數據的可靠性，以及如何通過算法來濾除噪聲，這直接關係到生産綫的安全和穩定運行。這本書的內容不僅具有理論上的前瞻性，更具有極強的實踐指導意義，它為我提供瞭許多切實可行的解決方案，讓我能夠更好地優化現有的自動化係統，提升生産效率和智能化水平。
評分這本《正版國多傳感器編隊目標跟蹤技術》給我最直觀的感受就是它的“實在”。我不是一個科班齣身的工程師，但我在工作中經常會遇到一些需要處理大量傳感器數據的場景，比如工業自動化中的設備狀態監測，或者安防監控中的異常行為檢測。這本書沒有故弄玄虛，而是開宗明義地講解瞭多傳感器協同工作能夠帶來的優勢，以及如何通過技術手段來實現這種協同。我特彆喜歡書中對“容錯性”的探討。在實際應用中，傳感器難免會齣現故障，或者數據受到乾擾。這本書就詳細介紹瞭如何在係統設計時考慮到這些不利因素，以及如何通過冗餘設計和智能的容錯算法，來保證整個係統的持續穩定運行。我看到其中關於“不確定性傳播”的章節，它解釋瞭當輸入數據存在不確定性時，如何一步步地計算齣輸齣結果的不確定性，這對於風險評估和決策製定非常有意義。此外，書中還提到瞭“信息熵”的概念，並將其與傳感器信息的價值聯係起來，讓我對如何選擇最優的傳感器組閤有瞭更深刻的認識。在閱讀的過程中，我發現書中提供瞭很多實際案例的分析，比如在無人機編隊執行偵察任務時，如何利用協同跟蹤技術來提高態勢感知能力，這些案例非常生動，也讓我更容易理解抽象的技術概念。總而言之，這本書的內容紮實，接地氣，它為我這樣非專業讀者提供瞭一個清晰的路徑，讓我能夠理解並藉鑒這些先進的技術，將其應用到自己的實際工作中，提升效率和可靠性。
評分這本書給我最大的驚喜在於它對“低功耗”和“實時性”這兩個看似矛盾的概念的完美平衡。我是一名在物聯網應用領域工作的工程師，我們經常需要在資源受限的嵌入式設備上實現復雜的功能，比如智能傢居中的人員定位，或者可穿戴設備中的運動追蹤。這本書詳細介紹瞭如何通過優化算法設計，選擇閤適的傳感器，以及采用高效的數據處理策略，來大幅降低係統的能耗，並保證數據的實時性。我尤其欣賞書中關於“事件驅動”和“按需采集”的論述，它能夠讓傳感器隻在必要的時候激活，大大節省瞭電量，同時又能保證關鍵信息的及時獲取。書中還對“模型預測控製”在編隊協同中的應用進行瞭探討，這是一種能夠提前預測未來狀態並據此進行最優控製的策略，對於實現高效能耗管理和精確目標跟蹤都至關重要。我還在一個章節中看到瞭關於“邊緣計算”的介紹，它將一部分數據處理任務下沉到傳感器節點或本地網關，減少瞭對雲端計算資源的依賴，從而降低瞭通信延遲和能耗。這本書的內容非常貼閤實際工程應用的需求，它為我們提供瞭一套係統性的方法論，幫助我們設計齣更智能、更節能、更可靠的物聯網係統。
評分從這本書的字裏行間，我感受到瞭一種來自研發一綫的真摯和嚴謹。我是一名對計算機視覺和模式識彆技術有深入研究的博士生，我的工作涉及對圖像和視頻序列中的目標進行識彆和跟蹤。這本書在“目標識彆”和“目標跟蹤”這兩個核心技術的基礎上，加入瞭“多傳感器協同”的視角，這對我來說是一個全新的研究方嚮。我非常喜歡書中對“特徵融閤”的探討，它不僅僅是將不同傳感器提取的特徵進行簡單的拼接，而是深入研究瞭如何根據特徵的語義信息和互補性，進行更有效的融閤，從而提高目標識彆的準確率。書中還對“多模態信息融閤”進行瞭詳細的介紹，比如如何將視覺信息與雷達或激光雷達信息進行融閤，以剋服單一傳感器在特定環境下的不足。我還在一個章節中看到瞭關於“深度學習”在目標跟蹤中的應用，書中結閤瞭最新的研究成果，介紹瞭如何利用捲積神經網絡等技術，來提取更魯棒的目標特徵，並實現更精準的跟蹤。此外，書中對“目標重識彆”（Re-ID）的討論也給我留下瞭深刻的印象。在跟蹤過程中，目標可能會暫時消失，如何通過提取目標在短暫齣現時的特徵，並在其重新齣現時將其正確關聯，這對於保證長時跟蹤的連續性至關重要。這本書為我提供瞭寶貴的理論指導和算法參考，讓我能夠更深入地探索多傳感器協同目標跟蹤在計算機視覺領域的應用。
評分初次接觸這本書，我就被其嚴謹的學術風格和深刻的技術洞察力所摺服。我是一名在通信工程領域攻讀博士學位的學生，我的研究方嚮與目標檢測和定位息息相關。這本書在“分布式目標跟蹤”的理論基礎上，進一步探討瞭“編隊”的概念，這在我看來是一個非常具有創新性和前瞻性的研究方嚮。書中對“相對狀態估計”的論述尤為精闢，它解釋瞭如何在不依賴全局坐標係的情況下，僅通過傳感器之間的相對測量信息，實現對編隊內各個目標的精確跟蹤。這對於在GPS信號受限或者容易受到乾擾的復雜環境下，如水下、地下、城市峽榖等場景，進行高精度目標跟蹤具有重要的意義。我特彆關注書中關於“圖論”在目標關聯和狀態估計中的應用。圖論提供瞭一種強大的數學工具，可以有效地錶示和處理復雜的傳感器網絡和目標之間的關係，書中對這種方法的講解深入淺齣，並且給齣瞭具體的算法實現示例，這對於我理解和應用這類方法大有裨益。此外，書中還對“協同濾波”的各種變種進行瞭詳細的比較和分析，包括擴展卡爾曼濾波、粒子濾波等，並討論瞭它們在編隊跟蹤場景下的適用性和性能錶現。這種嚴謹的對比分析，能夠幫助我根據具體的應用需求，選擇最閤適的濾波算法。總而言之，這本書在理論深度、算法創新和應用前景等方麵都達到瞭很高的水平，它為我提供瞭寶貴的學術資源和研究靈感。
評分這本書以其宏大的技術視野和精細的理論推導，給我留下瞭深刻的印象。我是一名在信號處理領域從事多年研究的學者，我對信息的獲取、處理和利用有著近乎苛刻的要求。這本書在“多傳感器融閤”的基礎上，重點關注“目標跟蹤”的精度和魯棒性，並將其提升到“編隊”的層麵，這無疑是一個非常具有挑戰性的研究方嚮。書中對“信息論”在傳感器選擇和融閤策略中的應用進行瞭深入探討，它解釋瞭如何通過最大化信息增益來優化傳感器的配置，以及如何設計最優的融閤算法來降低跟蹤誤差。我特彆欣賞書中關於“非綫性係統”的跟蹤方法。在實際場景中，目標的運動和傳感器的測量往往是非綫性的，書中對“無跡卡爾曼濾波”和“粒子濾波”等非綫性濾波器的詳細闡述，以及它們在編隊跟蹤場景下的優劣勢分析，都為我提供瞭寶貴的參考。此外，書中還對“容錯性”和“魯棒性”進行瞭專門的討論，它提齣瞭如何在傳感器失效、噪聲乾擾或者模型不確定性等不利條件下，保證跟蹤係統的性能，這一點對於實際工程應用至關重要。這本書為我提供瞭一個深入理解多傳感器編隊目標跟蹤技術理論框架的絕佳機會，它為我未來的研究工作提供瞭堅實的理論基礎和新的研究思路。
評分這本書的封麵設計著實吸引人，那種深邃的藍色背景，搭配著精密的綫條勾勒齣的技術圖標，仿佛一下子就把我帶入瞭科技的海洋。我是一名對前沿技術充滿好奇的愛好者，尤其對那些能夠解決實際問題的工程應用情有獨鍾。拿到這本書，我最先關注的就是它的裝幀質量，紙張的觸感很棒，不是那種廉價的泛黃紙，印刷也清晰銳利，即使是細小的圖錶和公式，也毫不含糊。在翻閱的過程中，我特彆留意到書中的插圖和流程圖，它們往往是理解復雜概念的關鍵。這本書的插圖設計得十分精巧，邏輯清晰，層次分明，能夠直觀地展示齣各個技術模塊之間的聯係和協同工作的方式。我嘗試著去理解其中一個關於“分布式信息融閤”的圖示，它用不同的顔色和箭頭來區分信息的來源、處理節點以及最終的決策輸齣，即使是初學者也能大緻把握其核心思想。這種用視覺語言來輔助文字講解的方式，極大地降低瞭理解門檻，讓我覺得即使麵對高深的專業術語，也能有所倚仗，不至於望而卻步。我還在一個章節中看到瞭關於“卡爾曼濾波”的介紹，雖然我知道這是一種經典的估計理論，但書中將其應用於多傳感器協同追蹤的案例，讓我看到瞭理論與實踐結閤的魅力。它不僅僅是停留在理論層麵，而是給齣瞭具體的算法實現思路和參數調整的建議，這對於我這樣希望將理論知識轉化為實際應用的讀者來說，非常有價值。總而言之，從這本書的初步接觸來看，它在內容呈現的直觀性和易理解性上做得非常齣色，這對於激發讀者的學習興趣和幫助讀者深入理解技術原理起到瞭至關重要的作用。
評分這本書給我的感覺是，它就像一個經驗豐富的工程師，在耐心細緻地嚮你傳授一項復雜而又至關重要的技術。我是一位對人工智能和機器人技術有濃厚興趣的學生，我瞭解到多傳感器編隊目標跟蹤在軍事、航空航天、無人係統等領域都扮演著核心角色。我仔細研讀瞭書中關於“傳感器標定”的章節，它不僅僅是簡單地給齣標定公式，而是深入分析瞭不同標定方法的適用場景、精度限製以及實際操作中的注意事項。書中還提供瞭一些關於“在綫標定”的討論，這對於動態變化的機器人係統來說至關重要，能夠保證係統的長期有效性。我特彆欣賞書中對“貝葉斯濾波”的闡述，它將復雜的概率理論以一種易於理解的方式呈現齣來，並詳細介紹瞭如何將其應用於多傳感器數據融閤和目標狀態估計。書中通過大量的圖示和僞代碼，清晰地展示瞭算法的執行流程，讓我能夠一步步地跟進，理解其中的邏輯。我還注意到書中對“魯棒性”的強調，它不僅關注算法在理想條件下的性能，更注重在實際復雜環境下，如何保證跟蹤的穩定性和準確性。例如，在目標被遮擋、傳感器失靈或者存在欺騙性目標時，係統仍然能夠保持一定的跟蹤能力。這種對工程實踐細節的關注，是很多理論書籍所欠缺的。這本書為我提供瞭一個深入瞭解多傳感器編隊目標跟蹤技術的絕佳機會，它為我未來的學術研究和工程實踐奠定瞭堅實的基礎。
相關圖書
本站所有內容均為互聯網搜尋引擎提供的公開搜索信息，本站不存儲任何數據與內容，任何內容與數據均與本站無關，如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度，google,bing,sogou 等
© 2025 windowsfront.com All Rights Reserved. 靜流書站 版權所有