多傳感器數據融合及其應用

定　價：￥18.00

作　者：	楊萬海編著
出版社：	西安電子科技大學出版社
叢編項：	研究生系列教材
標　簽：	化學工業(yè)

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ISBN：	9787560613598	出版時間：	2004-04-01	包裝：	平裝
開本：	26cm	頁數：	205	字數：

內容簡介

　　本書以具有代表性的C3I系統(tǒng)為主線，介紹了多傳感器數據融合系統(tǒng)的基本概念、系統(tǒng)組成、基本原理以及多傳感器數據融合系統(tǒng)設計中所采用的基本方法。全書共分7章，第1章介紹多傳感器信息系統(tǒng)的一般概念及緝成、第2章到第6章的內容分別為多傳感器系統(tǒng)狀態(tài)估計、數據關聯原理和方法、航跡融合、身份融合、態(tài)勢評借和威脅評估，第7章簡單介紹了C3I系統(tǒng)所用到的幾種主要傳感器。本書是為電子信息類專業(yè)對應的各個學科的碩士研究生編寫的，也可供從事電子信息系統(tǒng)研究與設計的工程技術人員和此領域的博士研究生參考。隨著科學技術的發(fā)展；特別是微電子技術、集成電路及其設計技術、計算機技術，、近代信號處理技術和傳感器技術的發(fā)展，多傳感器數據融合已經發(fā)展成為一個新的學科方向和研究領域。多傳感器數據融合技術在軍事領域和民用領域均得到了廣泛應用。實際上，在第二次世界大戰(zhàn)期間就已經在高炮火控雷達上力口裝了光學測距系統(tǒng)，這不僅大大地提高了系統(tǒng)的測距精度，同時也大大地提高了系統(tǒng)的抗干擾能力。從這種：意義上說，多傳感器數據融合在二戰(zhàn)期間就已經有了應用，但數據融合（DataFusion）一詞是2世紀7年代才出現的。2多年來，隨著各種先進武器系統(tǒng)的出現與發(fā)展，世界各國都在發(fā)展或完善自己的C3I系統(tǒng)，以完成指定的戰(zhàn)略和戰(zhàn)術任務。C3I系統(tǒng)如何對各類傳感器所收集的大量信息和情報進行分析、處理、綜合，以便作出正確的決策，就成了數據處理的一個新的和重要的分支，即多傳感器數據融合。在民用領域，機器人多傳感器信息處理系統(tǒng)、醫(yī)學多傳感器圖像融合系統(tǒng)、遙感多傳感器融合系統(tǒng)，乃至現代移動通信系統(tǒng)等，這項技術均已得到普遍應用。這樣一個重要的研究與應用領域，在我們高校的教材中沒有任何體現，我們的學生缺乏這方面的知識，對電子信息系統(tǒng)知之甚少，盡管目前已經有幾本專著面世，但它們畢竟不是教材。加之國內已有相當一部分研究所、高校和工廠正在從事多傳感器信息處理方面的工作，有這方。面的需求。這就是作者編寫這本教材的出發(fā)點。本書作為教材，有如下特點：本書從學習的角度出發(fā)，注重多傳感器信息系統(tǒng)的基本概念、基本原理和研究與設計中所采用的基本方法的介紹。本書注重知識的系統(tǒng)性，循序漸進，由淺人深。如狀態(tài)估計，是從用于狀態(tài)估計的非遞歸和遞歸數字濾波器人手，引入最佳概念，再進一步介紹維納濾波、o-盧濾波、卡爾曼濾波以及用于各種實際系統(tǒng)的擴展卡爾曼濾波和各種自適應濾波，使學生便于對知識的理解和掌握。多傳感器數據融合系統(tǒng)在軍口和民口都有廣泛應用。從內容來說，涉及許多學科領域，內容龐雜。本教材選擇在數據融合領域最有代表性的C3I系統(tǒng)信息處理為線索，抓住重點，取材適中，以便于建立系統(tǒng)概念和掌握具有一般性的方法；對某些已形成獨立方向的，在數據融合領域所用到的一些方法，如聚類分析、模式識別等方法，就沒有展開介紹本書盡管取材不是很多，但每部分內容學完之后均給出了進一步學習的參考資料，以供同學們繼續(xù)深入學習和研究，擴展知識面，加深對多傳感器信息系統(tǒng)的認識和理解，為以后從事此領域酌工作奠定良好的基礎。多傳感器信息融合研究的對象是各類傳感器提供的信息，它們是以波形、圖像、數據、文字以及聲音等形式給出的。傳感器的工作原理、工作方式、給出的信號形式和給出的測量數據所具有的精度，都是我們研究、分析和設計多傳感器信息系統(tǒng)，甚至研究各種信息處理方法所要了解或掌握的。各種類型的傳感器是電子信息系統(tǒng)的最關鍵的組成部分，它是數據融合系統(tǒng)的信息源。因此，在最后一章，給出了一些C''''I系統(tǒng)常用傳感器的簡單介紹，以便學習與參考。許錄平教授審閱了本書的全文，對本書的修改提出了許多寶貴意見，編者在此對許錄平教授表示衷心的感謝。編者對西安電子科技大學研究生院的領導和同志們的關心與支持表示衷心的感謝，對西安電子科技大學出版社的領導及負責本教材編輯工作的夏大平和楊蹯同志的支持表示衷心的感謝。對本書取材論文和著作的作者表示衷，b感謝。本書的出版得到了國防預研基金的資助，同時還得到了西安電子科技大學研究生教材建設基金的資助。由于編者水平的限制，加之時間倉促，本書一定會有很多缺點和錯誤，望讀者多加批評和指正。

作者簡介

暫缺《多傳感器數據融合及其應用》作者簡介

圖書目錄

第1章  多傳感器數據融合概述
  1.1  引言
  1.1.1  概況
  1.1.2  雷達信息處理系統(tǒng)的發(fā)展過程
  1.1.3  數據融合系統(tǒng)中的主要傳感器
  1.1.4  數據融合的應用領域
  1.2  數據融合的定義和通用模型
  1.2.1  數據融合的定義
  1.2.2  數據融合的通用模型
  1.2.3  傳感器組成及描述
  1.3  數據融合的重要性和潛在能力
  1.4  數據融合的分類
  1.4.1  像素級融合
  1.4.2  特征級融合
  1.4.3  決策級融合
  1.5  數據融合技術
  1.6  數據融合的主要內容
第2章  狀態(tài)估計
  2.1  卡爾曼濾波器
  2.1.1  用數字濾波器作為估值器
  2.1.2  線性均方估計
  2.1.3  最優(yōu)遞歸估值器——標量卡爾曼濾波器
  2.1.4  向量卡爾曼濾波器
  2.1.5  擴展卡爾曼濾波器
  2.1.6  卡爾曼濾波器在雷達跟蹤中的應用
  2.1.7  擴展卡爾曼濾波器在目標跟蹤和衛(wèi)星軌道確定方面的應用·.
  2.1.8  目標機動檢測.”
  2.1.9  自適應卡爾曼濾波器
  2.2  常系數α-β和α-β-γ濾波器
  2.2.1  目標運動模型
  2.2.2  常系數α-β和α-β-γ濾波器
  2.2.3  常系數α-β和α-β-γ濾波器的系數
  2.2.4  變系數α-β和α-β-γ濾波器的系數
  2.2.5  組合濾波器
  2.3  自適應濾波器
  2.3.1  目標運動方程和觀測方程
  2.3.2  自適應系數的獲取
  2.3.3  濾波算法
  2.3.4  獲取α（κ）和α（κ）的局部方差方法
第3章  數據關聯及其數據準備
  3.1  多傳感器數據關聯時的數據準備
  3.1.1  對雷達信號處理的要求
  3.1.2  預處理
  3.1.3  修正系統(tǒng)誤差
  3.I.4  坐標變換或空間對準
  3.I.5  時間同步或對準
  3.1.6  量綱對準
  3.2  數據關聯
  3.2.1  數據關聯舉例
  3.2.2  數據關聯過程
  3.2.3  數據關聯的一般步驟
  3.3  狀態(tài)關聯及關聯門的應用
  3.3.1  位置關聯及關聯門
  3.3.2  位置一速度關聯
  3.3.3  編批目標的關聯
  3.4  關聯門的選擇
  3.4.1  關聯門的形狀
  3.4.2  關聯門的類型
  3.4.3  關聯門的尺寸
  3.5  各種數據關聯方法
  3.5.1  最鄰近數據關聯(NNDA)
  3.5.2  概率數據關聯(PDA)
  3.5.3  聯合概率數據關聯(JPDA)
  3.5.4  交互多模型法(1MM)
  3.5.5  全局最鄰近數據關聯
  3.5.6  簡易聯合概率數據關聯(CJPDA)
  3.5. 7  模糊數據關聯(FDA)
  3.5；8  準最佳聯合概率數據關聯(SJPDA)
  3.5.9  最鄰近聯合概率數據關聯(NNJPDA)
  3.5.10  “全鄰”最優(yōu)濾波法—
  3.5.11  多假設法(MHT)
  3.5.12  航跡分裂法
  3.5.13  最大似然數據關聯(MLDA)—
  3.6  用實際雷達數據對某些關聯方法的評價
第4章  航跡及其融合
  4.1  引言
  4.2  航跡管理
  4.2.1  邏輯法
  4.2.2  記分法
  4.3  航跡的初始化算法
  4.3.1  兩點外推
  4.3.2  三點加速外推
  4.4  航跡關聯
  4.4.1  統(tǒng)計關聯方法
  4.4.2  模糊關聯方法
  4.5  航跡融合
  4.5.1  航跡融合結構
  4.5.2  航跡融合中的相關估計誤差問題
  4.5.3  航跡狀態(tài)估計融合
  4.5.4  模糊航跡融合
  4.5.5  利用偽點跡的航跡融合方法，
  4.5.6  信息去相關算法
第5章  身份融合
  5.1  引言—
  5.2  身份融合算法的分類
  5.3  特征及其提取
  5.3.1  圖像特征
  5.3.2  信號數據特征
  5.4  身份識別
  5.5  識別技術概述
  5.5.1  相似性系數法
  5.5.2  統(tǒng)計模式識別技術
  5.5.3  神經網絡技術
  5.5.4  參數模板法
  5.5.5  聚類分析技術
  5.5.6  物理模型
  5.5.7  基于知識的方法
  5.6  身份融合算法
  5.6.1  經典推理
  5.6.2  Bayes推理
  5.6.3  Dempster—Shafer證據推理方法
  5.6.4  身份信息融合的最佳方法
第6章  態(tài)勢評估與威脅評估
  6.1  態(tài)勢評估
  6.1.1  態(tài)勢評估的定義
  6.1.2  態(tài)勢評估元素
  6.1.3  態(tài)勢評估包含的主要內容
  6.1.4  態(tài)勢評估的特點
  6.1.5  態(tài)勢顯示
  6.2  威脅評估
  6.2.1  威脅評估的定義
  6.2.2  威脅評估元素
  6.2.3  威脅評估的主要內容
  6.3  態(tài)勢評估和威脅評估的實現方法
  6.3.1  態(tài)勢評估和威脅評估的主要特點
  6.3.2  用于STA的主要技術
第7章  C³I系統(tǒng)中常用傳感器概述
  7.1  引言
  7.2  常用傳感器
  7.2.1  動目標顯示／檢測雷達
  7.2.2  脈沖多普勒雷達(PD)
  7.2.3  連續(xù)波雷達(CW)
  7.2.4  電子情報接收機(ELINT)／電子支援測量(ESM)
  7.2.5  二次監(jiān)視雷達(SSR)／IFF／IFFN系統(tǒng)
  7.2.6  毫米波雷達
  7.2.7  聲納
  7.2.8  紅外傳感器(1R)
附錄A  坐標系的變換
附錄B  名詞與縮略語
參考文獻