数据融合理论与应用 第2版PDF电子书下载
军事
- 作 者：康耀红着
- 出 版 社：西安：西安电子科技大学出版社
- 出版年份：2006
- ISBN：7560604196
- 页数：188 页
图书介绍：本书阐述了数据融合的意义、多传感器目标检测理论和性能评估、数据关联和目标跟踪的算法与理论等内容。 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：星级战车下一篇：世界战争简史 《数据融合理论与应用 第2版》目录 标签：理论 应用 数据
第一章 概论1
1.1 数据融合的目的和应用1
1.2 数据融合的理论基础3
1.2.1 数据融合的一般处理模型3
1.2.2 数据融合的概念与结构分类5
1.3 数据融合的实现技术13
1.3.1 目标跟踪13
1.3.2 目标识别17
1.3.3 态势评估和威胁估计（STA）19
1.4 数据融合的研究现状和如何推动我国数据融合研究的进展24
1.4.1 理论研究应着眼未来、强调创新25
1.4.2 技术研究应面向世界、追求突破26
1.4.3 人才培养应面向教育27
1.4.4 加强学术交流，全方位协调发展27
补记27
参考文献27
第二章 多传感器目标检测的基本理论30
2.1 问题描述30
2.2 贝叶斯方法32
2.3 Neyman-Pearson方法35
2.4 系统检测率和系统虚警率36
2.5 同类传感器情形下的讨论40
补记42
参考文献44
第三章 多传感器目标检测的性能评估46
3.1 传感器检测的基本特性46
3.2 传感器检测性能分析48
3.3 传感器的检测性能评估49
补记53
参考文献53
第四章 目标跟踪与数据关联概论54
4.1 多目标跟踪的基本思想54
4.2 数据关联的概念与方法55
4.2.1 “最近邻”方法56
4.2.2 “全邻”最优滤波器57
4.2.3 概率数据关联滤波器57
4.2.4 多模型方法57
4.2.5 相互作用多模型—概率数据关联滤波器58
4.2.6 联合概率数据关联滤波器58
4.2.7 多假设方法59
4.2.8 航迹分裂方法59
4.2.9 分布式多传感器多目标跟踪与数据关联的一般理论59
4.2.1 0基于神经网络的多目标数据关联方法59
补记60
参考文献60
第五章 相互作用多模型—概率数据关联算法62
5.1 概率数据关联滤波器62
5.1.1 预备知识62
5.1.2 概率数据关联滤波器的基本思想63
5.1.3 关联概率βi（k）的计算65
5.1.4 协方差P（k｜k）的计算68
5.2 多模型算法（Multiple-Model Approach）70
5.3 相互作用多模型—概率数据关联算法73
5.4 多传感器相互作用多模型—概率数据关联算法75
5.4.1 多传感器概率数据关联滤波器75
5.4.2 多传感器多模型—概率数据关联滤波器77
5.5 目标运动模型（Target Motion Models）79
5.5.1 基本理论79
5.5.2 几个典型的目标运动模型82
补记85
参考文献85
第六章 联合概率数据关联和多假设滤波器87
6.1 联合概率数据关联算法87
6.1.1 联合概率数据关联算法的基本思想87
6.1.2 联合事件的概率计算92
6.1.3 协方差计算93
6.1.4 n=1时JPDA和PDA的等价性证明95
6.2 多假设滤波器96
6.2.1 假设的产生和假设树的形成96
6.2.2 假设估计101
6.2.3 假设管理103
补记104
参考文献104
第七章 多传感器多目标跟踪的一般理论106
7.1 分布式多传感器多目标跟踪的基本思想与功能结构106
7.2 单目标分布式跟踪107
7.2.1 中心估计107
7.2.2 分布式估计111
7.3 多假设多目标跟踪116
7.3.1 航迹和假设116
7.3.2 递归假设估计116
7.3.3 成批假设估计118
7.4 分布式多目标跟踪119
7.4.1 等级多目标跟踪119
7.4.2 分布式多目标跟踪124
补记126
参考文献126
第八章 多目标跟踪系统的性能评估129
8.1 航迹分类129
8.2 跟踪评估指标129
8.3 混合评价指标的设计130
8.4 一般评价模型131
补记134
参考文献135
第九章 身份识别136
9.1 基于Bayes统计理论的身份识别136
9.1.1 古典概率理论及其在身份识别中的应用136
9.1.2 基于Bayes统计理论的身份识别138
9.2 基于Dempster-Shafer证据理论的身份识别141
9.2.1 基本理论141
9.2.2 单传感器多测量周期可信度分配的融合143
9.2.3 多传感器多测量周期可信度分配的融合143
9.3 面向对象的数据融合算法及其神经网络实现［7］148
9.3.1 分类和跟踪处理模型148
9.3.2 数据融合算法149
9.3.3 融合算法的神经网络实现150
补记152
参考文献153
第十章 态势评估和威胁估计的基本理论154
10.1 指挥、控制和通信系统的基础理论154
10.1.1 兰切斯特（Lanchester）战斗模型155
10.1.2 指挥、控制和通信模型155
10.2 军事问题的一般求解模型156
10.2.1 状态转移模型156
10.2.2 SHOR模型158
补记159
参考文献159
第十一章 条件事件代数理论160
11.1 问题提出160
11.1.1 逻辑与概率表示不相容160
11.1.2 Simpson悖论［5,6］161
11.2 条件事件代数的定义及其性质163
11.2.1 布尔代数163
11.2.2 Lewis定理163
11.2.3 GNW（Goodman-Nguyen-Walker）条件事件代数164
11.2.4 条件事件代数的运算性质165
补记167
参考文献167
第十二章 规划识别理论及其应用168
12.1 基本概念168
12.1.1 规划识别理论概述168
12.1.2 规划识别与规划（Planning）170
12.1.3 规划识别与态势评估170
12.2 真实环境下的规划识别的要求171
12.2.1 真实环境的特点171
12.2.2 动态性问题172
12.3 锁孔式规划识别的研究173
12.3.1 规划识别模型173
12.3.2 规划识别中认知属性的分析174
12.3.3 真实环境下规划识别逻辑完备性分析175
12.3.4 真实环境下的规划识别过程模型175
12.3.5 FIND过程的研究与设计176
12.3.6 监测过程的策略178
12.4 预测式规划识别的理论研究与实现179
12.4.1 预测式规划识别与态势评估179
12.4.2 Bayes概率理论和D-S推理179
12.4.3 Bayes因果网络180
12.4.4 预测与Bayes因果网络182
12.5 真实环境下的规划识别模型及其性能分析184
12.5.1 综合模型184
12.5.2 综合模型性能分析185
补记187
参考文献188
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摘要：本文以《数据融合理论与应用 第2版.pdf电子书版文档下载》为中心，详细阐述了数据融合理论的发展历程、关键技术、应用领域以及未来发展趋势。通过对该文档的深入分析，旨在为读者提供全面的数据融合知识体系，助力相关领域的研究与应用。
1、发展历程
数据融合理论起源于20世纪60年代，随着信息技术的飞速发展，数据融合技术逐渐成为一门独立的学科。从早期的多传感器数据融合到现在的多源异构数据融合，数据融合理论经历了漫长的发展历程。本文档详细介绍了数据融合理论的发展历程，包括其起源、发展阶段以及重要里程碑。
在数据融合理论的发展过程中，涌现出了许多重要的理论和方法，如贝叶斯估计、卡尔曼滤波、粒子滤波等。这些理论和方法为数据融合技术的发展奠定了坚实的基础。
此外，本文档还介绍了数据融合理论在不同领域的应用，如军事、航空航天、智能交通等，展示了数据融合理论在实际应用中的重要作用。
2、关键技术
数据融合理论的关键技术主要包括数据预处理、特征提取、数据关联、融合算法等。本文档对这些关键技术进行了详细阐述。
数据预处理是数据融合的基础，主要包括数据清洗、数据标准化、数据去噪等。通过对原始数据进行预处理，可以提高数据融合的准确性和可靠性。
特征提取是数据融合的核心，通过对原始数据进行特征提取，可以提取出有用的信息，为后续的数据关联和融合提供支持。
数据关联是数据融合的关键步骤，通过对不同传感器或不同源的数据进行关联，可以实现信息的互补和融合。
融合算法是数据融合的核心技术，主要包括贝叶斯估计、卡尔曼滤波、粒子滤波等。这些算法可以根据不同的应用场景和需求进行选择和优化。
3、应用领域
数据融合理论在众多领域得到了广泛应用，如军事、航空航天、智能交通、医疗健康等。本文档详细介绍了数据融合理论在这些领域的应用案例。
在军事领域，数据融合技术可以实现对敌方目标的实时监测和跟踪，提高作战效能。
在航空航天领域，数据融合技术可以实现对飞行器的状态监测和故障诊断，提高飞行安全。
在智能交通领域，数据融合技术可以实现对交通状况的实时监测和预测，提高交通效率。
在医疗健康领域，数据融合技术可以实现对患者的病情监测和诊断，提高医疗质量。
4、未来发展趋势
随着大数据、云计算、人工智能等技术的不断发展，数据融合理论将迎来新的发展机遇。本文档对数据融合理论的未来发展趋势进行了展望。
首先，多源异构数据融合将成为数据融合理论的研究热点。随着物联网、移动互联网等技术的普及，数据来源将更加多样化，如何有效融合多源异构数据将成为数据融合理论的重要研究方向。
其次，数据融合与人工智能技术的融合将成为数据融合理论的发展趋势。通过将人工智能技术应用于数据融合，可以实现更智能、更高效的数据融合。
最后，数据融合理论将在更多领域得到应用，如智慧城市、智能制造等，为社会发展提供有力支持。
总结：
本文通过对《数据融合理论与应用 第2版.pdf电子书版文档下载》的深入分析，全面阐述了数据融合理论的发展历程、关键技术、应用领域以及未来发展趋势。数据融合理论在众多领域具有广泛的应用前景，未来将迎来更加广阔的发展空间。
本文由nayona.cn整理
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