店铺： 华裕京通图书专营店
出版社： 电子工业出版社
ISBN：9787121299469
商品编码：30186531724
包装：平装-胶订
出版时间：2017-01-01
具体描述
| 图书基本信息 | |||
| 图书名称 | 多传感器编队目标跟踪技术 | 作者 | 王海鹏 |
| 定价 | 58.00元 | 出版社 | 电子工业出版社 |
| ISBN | 9787121299469 | 出版日期 | 2017-01-01 |
| 字数 | 页码 | ||
| 版次 | 1 | 装帧 | 平装-胶订 |
| 内容简介 | |
| 本书是关于多传感器编队目标跟踪方法的一部专著，是作者们对外近30年来该领域研究进展和自身研究成果的总结。全书由6章组成，主要内容有：基础知识概述，编队目标航迹起始方法，复杂背景下集中式多传感器编队目标跟踪方法，集中式多传感器机动编队目标跟踪方法，系统误差下编队目标航迹关联方法，建议与展望。 |
| 作者简介 | |
| 博士，海军航空工程学院信息融合研究所综合研究室副主任兼院士秘书、讲师。研究领域为多传感器多目标跟踪、航迹关联、大数据技术等。作为课题组长或技术总师承担国家自然基金、总装预研基金等多项，发表学术论文多项。获山东省科技成果创新奖和海军硕士学位论文奖。 |
| 目录 | |
| 目 录 章 绪 论······································································································ 1 1.1 研究背景········································································································· 1 1.2 外研究现状····························································································· 2 1.2.1 航迹起始····························································································· 2 1.2.2 航迹维持····························································································· 3 1.2.3 机动跟踪····························································································· 3 1.3 多传感器编队目标跟踪技术中有待解决的一些关键问题························· 4 1.3.1 杂波环境下编队目标航迹起始技术················································ 4 1.3.2 复杂环境下集中式多传感器编队目标跟踪技术···························· 5 1.3.3 集中式多传感器机动编队目标跟踪技术········································ 5 1.3.4 系统误差下编队目标航迹关联技术················································ 6 1.4 本书的主要内容及安排················································································· 7 第2章 编队目标航迹起始算法·········································································· 8 2.1 引言················································································································· 8 2.2 基于相对位置矢量的编队目标灰色航迹起始算法····································· 8 2.2.1 基于循环阈值模型的编队预分割·················································· 10 2.2.2 基于编队中心点的预互联······························································ 11 2.2.3 RPV-FTGTI 算法············································································· 12 2.2.4 编队内目标航迹的确认·································································· 18 2.2.5 编队目标状态矩阵的建立······························································ 19 2.2.6 仿真比较与分析·············································································· 20 2.2.7 讨论··································································································· 34 2.3 集中式多传感器编队目标灰色航迹起始算法················································ 35 2.3.1 多传感器编队目标航迹起始框架·················································· 35 2.3.2 多传感器预互联编队内杂波的剔除·············································· 36 2.3.3 多传感器编队内量测合并模型······················································ 37 2.3.4 航迹得分模型的建立······································································ 38 2.4 基于运动状态的集中式多传感器编队目标航迹起始算法························40 多传感器编队目标跟踪 ·VIII· 2.4.1 同状态航迹子编队获取模型·························································· 40 2.4.2 多传感器同状态编队关联模型······················································ 45 2.4.3 编队内航迹关联合并模型······················································ 45 2.5 仿真比较与分析··························································································· 46 2.5.1 仿真环境··························································································· 47 2.5.2 仿真结果及分析·············································································· 47 2.6 本章小结······································································································· 54 第3章 复杂背景下集中式多传感器编队目标跟踪算法································· 56 3.1 引言··············································································································· 56 3.2 系统描述······································································································· 56 3.3 云雨杂波和带状干扰剔除模型··································································· 57 3.3.1 云雨杂波剔除模型·········································································· 58 3.3.2 带状干扰剔除模型·········································································· 60 3.3.3 验证分析··························································································· 61 3.4 基于模板匹配的集中式多传感器编队目标跟踪算法······························· 63 3.4.1 基于编队整体的预互联·································································· 63 3.4.2 模板匹配模型的建立······································································ 65 3.4.3 编队内航迹的状态更新·································································· 69 3.4.4 讨论···································· |
| 编辑推荐 | |
| 精彩内容敬请期待 |
| 文摘 | |
| 精彩内容敬请期待 |
| 序言 | |
| 精彩内容敬请期待 |
多传感器编队目标跟踪技术 前言 在日益复杂的战场环境和工业监测领域，对目标的精确、稳定、鲁棒的跟踪能力提出了前所未有的挑战。传统的单传感器跟踪方法在面对目标遮挡、传感器失效、环境干扰以及多目标交织等情况时，往往显得力不从心。为了克服这些局限性，多传感器系统应运而生，它通过融合来自不同类型、不同位置传感器的信息，能够显著提升目标跟踪的性能。 而当我们将“多传感器”的概念进一步延伸到“编队”，其蕴含的意义便更加深远。编队跟踪，顾名思义，是指由多个具有协同能力的传感器节点组成的编队，共同执行对一个或多个目标的跟踪任务。这种编队协同不仅意味着信息共享和互补，更强调了节点之间的通信、协调和分布式决策，从而在整体上实现超越单个传感器能力的跟踪效果。 本书旨在深入探讨多传感器编队目标跟踪的核心技术、关键算法和实际应用。我们将从理论基础出发，逐步深入到复杂的编队控制与协同跟踪策略，并结合实际的工程挑战，为读者提供一套系统而全面的技术框架。本书的编写，力求理论与实践相结合，既能帮助读者建立扎实的理论基础，也能为工程实践提供有益的指导。 第一章 目标跟踪基础 在深入探讨多传感器编队跟踪之前，理解目标跟踪的基本原理至关重要。本章将详细介绍目标跟踪的基本概念、分类以及常用的跟踪滤波算法。 1.1 目标跟踪概述 1.1.1 目标跟踪的定义与重要性 1.1.2 目标跟踪的分类：单目标跟踪与多目标跟踪 1.1.3 目标跟踪面临的挑战：传感器噪声、目标运动模型不确定性、杂波、遮挡等 1.2 目标状态估计 1.2.1 状态向量的定义与选取 1.2.2 运动模型：匀速直线运动模型、匀加速直线运动模型、恒定转弯模型等 1.2.3 测量模型：如何将传感器测量值映射到目标状态 1.3 经典跟踪滤波器 1.3.1 卡尔曼滤波器（Kalman Filter, KF） 1.3.1.1 线性系统下的卡尔曼滤波原理 1.3.1.2 卡尔曼滤波器的优缺点 1.3.2 扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter, EKF） 1.3.2.1 非线性系统下的EKF原理 1.3.2.2 EKF的局限性 1.3.3 无迹卡尔曼滤波器（Unscented Kalman Filter, UKF） 1.3.3.1 UKF的原理与优势 1.3.4 粒子滤波器（Particle Filter, PF） 1.3.4.1 粒子滤波器的基本思想 1.3.4.2 粒子滤波器的应用场景 1.4 目标管理 1.4.1 目标初始化与删除 1.4.2 目标状态更新与关联 第二章 多传感器信息融合 多传感器系统之所以能够提升跟踪性能，关键在于其信息融合能力。本章将介绍不同层次的多传感器信息融合技术。 2.1 信息融合的层次 2.1.1 数据级融合（低层融合）：直接融合原始传感器数据 2.1.2 特征级融合（中层融合）：融合传感器提取的特征信息 2.1.3 决策级融合（高层融合）：融合传感器输出的识别或分类结果 2.2 经典信息融合方法 2.2.1 集中式融合：所有传感器数据汇集到中心节点进行融合 2.2.1.1 集中式融合的优点与缺点 2.2.2 分布式融合：每个节点独立进行融合，并将局部融合结果进行交换 2.2.2.1 分布式融合的体系结构 2.2.2.2 分布式融合的挑战与解决方案 2.3 多传感器跟踪中的融合策略 2.3.1 概率数据关联（Probabilistic Data Association, PDA） 2.3.2 联合概率数据关联（Joint Probabilistic Data Association, JPDA） 2.3.3 多假设跟踪（Multiple Hypothesis Tracking, MHT） 2.3.4 基于优化方法的融合（如加权平均、贝叶斯估计） 第三章 编队协同目标跟踪 本章是本书的核心内容之一，我们将深入探讨编队协同在目标跟踪中的应用，包括编队结构、协同策略以及分布式跟踪算法。 3.1 编队的基本概念与类型 3.1.1 编队的定义与优势 3.1.2 常见的编队形态：线形编队、圆形编队、网格编队等 3.1.3 编队节点的属性：传感器类型、通信能力、计算能力 3.2 编队协同目标跟踪的框架 3.2.1 分布式跟踪：每个节点维护独立的跟踪器，并进行信息交换 3.2.2 协同跟踪：节点之间通过协商和协调，共同完成目标跟踪 3.3 编队协同的策略 3.3.1 资源分配与任务分配：如何将跟踪任务分配给不同的节点 3.3.2 信息共享与交换：选择性地共享哪些信息，以何种方式交换 3.3.3 协同数据关联：如何处理来自不同传感器但指向同一目标的测量值 3.3.4 协同状态估计：如何通过节点间的协同来更新和提炼目标状态估计 3.4 分布式多传感器跟踪算法 3.4.1 基于协方差交叉（Covariance Intersection, CI）的分布式卡尔曼滤波 3.4.2 基于加权卡尔曼滤波（Weighted Kalman Filter, WKF）的分布式跟踪 3.4.3 基于信念传播（Belief Propagation）的分布式跟踪 3.4.4 基于分解与迭代的分布式跟踪 第四章 编队控制与传感器管理 为了实现有效的协同跟踪，编队节点的运动控制和传感器的有效管理至关重要。本章将探讨编队控制算法以及如何动态地管理传感器资源。 4.1 编队控制算法 4.1.1 基于领导-跟随（Leader-Follower）的编队控制 4.1.2 基于人工势场（Artificial Potential Field）的编队控制 4.1.3 基于行为的编队控制（Behavior-based Formation Control） 4.1.4 考虑通信约束的编队控制 4.2 传感器管理 4.2.1 传感器选择与激活：根据跟踪需求动态选择和激活传感器 4.2.2 传感器调度：合理安排传感器的测量周期和数据采集策略 4.2.3 传感器故障检测与容忍：如何应对传感器失效并保证跟踪的鲁棒性 4.2.4 传感器覆盖与信息冗余：如何设计编队布局以优化目标覆盖和减少信息冗余 4.3 协同控制与跟踪的集成 4.3.1 将编队控制与目标跟踪信息相结合 4.3.2 如何通过控制编队姿态来优化跟踪性能 第五章 鲁棒性与自适应性 在复杂多变的实际环境中，目标的跟踪需要具备高度的鲁棒性和自适应性。本章将探讨提升系统鲁棒性和自适应性的方法。 5.1 鲁棒性目标跟踪 5.1.1 应对模型不确定性：如何设计对运动模型误差不敏感的跟踪器 5.1.2 应对杂波干扰：增强数据关联的鲁棒性，减少误判 5.1.3 应对传感器噪声：采用抗噪声能力强的滤波器或融合方法 5.1.4 应对遮挡：利用多传感器信息进行预测和恢复 5.2 自适应目标跟踪 5.2.1 自适应运动模型：根据目标运动规律动态调整运动模型参数 5.2.2 自适应滤波器参数调整：根据测量噪声和过程噪声的变化调整滤波器增益 5.2.3 自适应传感器选择与融合权值调整 5.2.4 基于学习的自适应跟踪方法 第六章 应用领域与未来展望 本章将介绍多传感器编队目标跟踪技术在不同领域的应用，并对未来的发展趋势进行展望。 6.1 应用领域 6.1.1 军事领域：战场态势感知、空中目标跟踪、无人机编队跟踪等 6.1.2 工业自动化：智能制造中的物体跟踪、仓储管理、物流配送等 6.1.3 智能交通：车辆编队行驶、交通流量监控、事故检测等 6.1.4 机器人技术：多机器人协同搜索与跟踪、环境感知等 6.1.5 测绘与遥感：地物变化监测、灾害评估等 6.2 未来研究方向 6.2.1 高度自主的分布式协同跟踪：减少对中心节点的依赖 6.2.2 考虑通信网络拓扑与容量的协同跟踪 6.2.3 融合多模态传感器信息（如可见光、红外、雷达、声纳等） 6.2.4 基于深度学习的编队协同跟踪方法 6.2.5 复杂动态环境下的鲁棒与安全跟踪 6.2.6 具备自我进化与学习能力的跟踪系统 参考文献 （此处将列出相关的学术论文、期刊、会议文献等，作为本书内容的支持和进一步阅读的参考。） 致谢 （此处将感谢在本书编写过程中给予支持和帮助的个人和单位。） 结语 多传感器编队目标跟踪技术是一个充满挑战与机遇的研究领域。本书的编写，旨在为广大研究人员、工程技术人员和学生提供一个坚实的理论基础和清晰的技术思路。我们希望通过本书的阅读，读者能够深刻理解该技术的核心要义，并能将其应用于实际的工程问题中，推动相关领域的技术进步。
用户评价
评分
这本书在我看来，更像是一本“思想启迪者”。我是一名大学的教师，平时除了教学，也在指导一些本科生和研究生的毕业设计。我一直想给学生们介绍一些当前最热门、最有挑战性的研究方向，而多传感器编队目标跟踪无疑是其中之一。我希望这本书能够帮助我构建一个清晰的教学框架，能够向学生们系统地介绍这个领域的发展历程、核心概念、关键技术和未来趋势。我尤其看重书中可能包含的“开放性问题”和“研究前沿”的探讨。如果书中能够指出当前技术存在的不足，以及未来可能的研究方向，比如如何应对传感器失效、如何实现自适应编队策略、如何利用深度学习提升跟踪性能等，那将极大地激发学生的学习兴趣和科研热情，为他们未来的学术探索提供指引。
评分我是一名在自动化领域工作的工程师，平时需要处理大量的实时数据处理和系统集成工作。最近公司正在考虑升级一套新的目标跟踪系统，而多传感器编队的概念听起来非常有潜力。这本书的出现，让我看到了解决我们实际工程问题的希望。我更关注的是书中可能提供的“工程实现”和“实际案例”的部分。比如，书中是否会讨论不同传感器硬件的选型、数据接口的标准化、通信协议的设计，以及系统部署时的性能优化和故障诊断？我希望这本书能提供一些具体的算法实现伪代码，或者至少是详细的流程描述，方便我们进行二次开发。如果书中能有实际应用场景的分析，例如在无人机编队侦察、自动驾驶汽车协同感知等方面，并给出相应的技术挑战和解决方案，那就太有价值了。毕竟，理论再好，最终还是要落地才能产生效益。
评分这本书给我留下了非常深刻的“理论深度”的印象。我是一名博士生，正在攻读方向是智能控制与系统优化，而目标跟踪技术，特别是多传感器编队下的，可以说是这个领域的交叉点和重要应用。从书名和作者来看，我就知道这不会是一本“浅尝辄止”的书。我了解到书中可能涉及到了大量的高等数学知识，比如概率统计、最优化理论、线性代数以及一些信号处理的专业知识。这对我来说是好事，意味着我可以从中汲取扎实的理论基础。我特别想知道书中关于“卡尔曼滤波及其变种”在多传感器编队场景下的应用，以及“粒子滤波”等非线性滤波器的具体实现和性能分析。如果书中能够对不同滤波方法的优缺点进行深入的比较，并给出在特定编队结构和传感器配置下的性能评估，那将极大地帮助我理解和选择最适合我项目需求的跟踪算法。
评分这本书给我最大的感受是“前瞻性”和“系统性”。作为一名对机器人技术和人工智能感兴趣的普通读者，我平时会阅读一些相关的科普文章和技术博客。多传感器编队的目标跟踪技术听起来非常“高大上”，涉及到很多复杂的概念。我希望这本书能够以一种相对易懂的方式，向我这样非专业背景的读者介绍这项技术的“来龙去脉”。比如，它为什么重要？它能解决哪些现有技术难以解决的问题？书中是否会对一些基础概念进行通俗的解释，例如“传感器融合”、“编队控制”等等？如果书中能够用一些生动形象的比喻或者简单的图示来辅助说明，那将极大地降低阅读门槛。我更希望看到的是，这本书能为我打开一扇了解未来科技发展趋势的窗户，让我明白这项技术在实际生活中可能扮演的角色，例如在智能交通、智慧城市、甚至军事国防等领域。
评分这本书我最近一直在关注，虽然还没来得及深入阅读，但光看目录和一些初步的介绍，就能感觉到作者在多传感器编队目标跟踪这个前沿领域下了很大的功夫。我尤其对书中关于“多传感器融合”的章节非常感兴趣，这部分通常是这类技术的难点和核心，如何有效地将来自不同传感器（比如雷达、红外、视觉等）的信息进行整合，以提高跟踪的鲁棒性和精度，这对于复杂的军事或民用场景下的目标识别与追踪至关重要。我个人从事的科研方向也涉及类似的技术，所以对书中可能提出的新型融合算法、数据预处理方法，以及如何处理传感器间的时空不一致性等问题抱有极大的期待。作者王海鹏的名字在学术界有一定的知名度，电子工业出版社的出版质量也相对有保障，这让我对接下来的阅读充满信心，希望书中能够提供一些切实可行的理论框架和算法模型，为我的研究提供新的思路和借鉴。
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等，本站所有链接都为正版商品购买链接。
© 2025 windowsfront.com All Rights Reserved. 静流书站 版权所有