研究生係列教材：多傳感器數據融閤及其應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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楊萬海 著

圖書標籤:

• 多傳感器數據融閤
• 傳感器融閤
• 數據融閤
• 研究生教材
• 信號處理
• 模式識彆
• 機器學習
• 導航定位
• 目標跟蹤
• 信息處理

齣版社： 西安電子科技大學齣版社

ISBN：9787560613598

版次：1

商品編碼：10215403

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2004-04-01

頁數：205

內容簡介

　　本書以具有代錶性的C3I係統為主綫，介紹瞭多傳感器數據融閤係統的基本概念，係統組成，基本原理以及多傳感器數據融閤係統設計中所采用的基本方法。
　　全書共分七章，第一章介紹多傳感器信息係統的一般概念及組成，第二章至第六章的內容分彆為多傳感器係統狀成估計，數據關聯原理和方法，航跡融閤等，第七章簡單介紹瞭C3I係統所用到的幾種主要傳感器。
　　本書是為電子信息類專業對應的各個學科的士研究生編寫的，也可供從事電子信息係統研究與設計的工程技術人員和此領域的博士研究生參考。

目錄

第1章 多傳感器數據融閤概述
1.1 引言
1.1.1 概況
1.1.2 雷達信息處理係統的發展過程
1.1.3 數據融閤係統中的主要傳感器
1.1.4 數據融閤的應用領域
1.2 數據融閤的定義和通用模型
1.2.1 數據融閤的定義
1.2.2 數據融閤的通用模型
1.2.3 傳感器組成及描述
1.3 數據融閤的重要性和潛在能力
1.4 數據融閤的分類
1.4.1 像素級融閤
1.4.2 特徵級融閤
1.4.3 決策級融閤
1.5 數據融閤技術
1.6 數據融閤的主要內容

第2章 狀態估計
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 綫性均方估計
2.1.3 最優遞歸估值器——標量卡爾曼濾波器
2.1.4 嚮量卡爾曼濾波器
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星軌道確定方麵的應用·.
2.1.8 目標機動檢測.”
2.1.9 自適應卡爾曼濾波器
2.2 常係數α-β和α-β-γ濾波器
2.2.1 目標運動模型
2.2.2 常係數α-β和α-β-γ濾波器
2.2.3 常係數α-β和α-β-γ濾波器的係數
2.2.4 變係數α-β和α-β-γ濾波器的係數
2.2.5 組閤濾波器
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 自適應係數的獲取
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 修正係統誤差
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 聯閤概率數據關聯(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 簡易聯閤概率數據關聯(CJPDA)
3.5.7 模糊數據關聯(FDA)
3.5.8 準最佳聯閤概率數據關聯(SJPDA)
3.5.9 最鄰近聯閤概率數據關聯(NNJPDA)
3.5.10 “全鄰”最優濾波法—
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 航跡及其融閤
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 統計關聯方法
4.4.2 模糊關聯方法
4.5 航跡融閤
4.5.1 航跡融閤結構
4.5.2 航跡融閤中的相關估計誤差問題
4.5.3 航跡狀態估計融閤
4.5.4 模糊航跡融閤
4.5.5 利用僞點跡的航跡融閤方法，
4.5.6 信息去相關算法

第5章 身份融閤
5.1 引言—
5.2 身份融閤算法的分類
5.3 特徵及其提取
5.3.1 圖像特徵
5.3.2 信號數據特徵
5.4 身份識彆
5.5 識彆技術概述
5.5.1 相似性係數法
5.5.2 統計模式識彆技術
5.5.3 神經網絡技術
5.5.4 參數模闆法
5.5.5 聚類分析技術
5.5.6 物理模型
5.5.7 基於知識的方法
5.6 身份融閤算法
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 身份信息融閤的最佳方法

第6章 態勢評估與威脅評估
6.1 態勢評估
6.1.1 態勢評估的定義
6.1.2 態勢評估元素
6.1.3 態勢評估包含的主要內容
6.1.4 態勢評估的特點
6.1.5 態勢顯示
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 態勢評估和威脅評估的實現方法
6.3.1 態勢評估和威脅評估的主要特點
6.3.2 用於STA的主要技術

第7章 C3I係統中常用傳感器概述
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 脈衝多普勒雷達(PD)
7.2.3 連續波雷達(CW)
7.2.4 電子情報接收機(ELINT)／電子支援測量(ESM)
7.2.5 二次監視雷達(SSR)／IFF／IFFN係統
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 坐標係的變換
附錄B 名詞與縮略語
參考文獻

前言/序言

圖書簡介：現代控製理論基礎與算法 麵嚮對象與定位 本書旨在為理工科高年級本科生、研究生以及從事控製係統設計與分析的工程師提供一個全麵、深入且實用的現代控製理論學習資源。不同於側重特定應用領域（如傳感器融閤）的教材，本書聚焦於控製係統的核心數學框架、分析工具與設計方法，是構建紮實控製科學基礎的基石。內容覆蓋經典控製理論的延伸，並重點深入探討瞭狀態空間錶示、最優控製、魯棒控製等現代控製理論的關鍵分支。 核心內容詳述 本書結構嚴謹，邏輯清晰，共分為七個主要部分，涵蓋瞭從基礎概念到前沿理論的完整體係。 第一部分：係統建模與狀態空間描述（Systems Modeling and State-Space Representation） 本部分首先迴顧瞭綫性時不變（LTI）係統的基本性質，並引入瞭現代控製理論的核心工具——狀態空間方法。 1.1 物理係統的數學建模：詳細闡述瞭如何將復雜的物理係統（機械、電氣、機電耦閤係統）轉化為規範化的微分方程組或差分方程組。重點討論瞭受控能量存儲元件（電容、電感、質量、彈簧）在建立狀態變量過程中的作用。 1.2 狀態空間標準形式：深入講解瞭狀態空間錶示的結構，包括可控規範型、可觀測規範型等標準形式的推導與應用。分析瞭狀態變量選擇的靈活性與約束性。 1.3 綫性係統的基本性質分析：本節詳述瞭係統的能控性（Controllability）和能觀性（Observability）的嚴格數學定義、判據（如卡爾曼判據）及其物理意義。強調瞭能控性是進行狀態反饋控製的前提，而能觀性是設計狀態觀測器的基礎。 第二部分：綫性係統分析與反饋設計（LTI System Analysis and Feedback Design） 本部分是實現係統性能目標的基礎。 2.1 綫性係統的解與穩定性：詳細推導瞭離散時間係統和連續時間係統的狀態轉移矩陣$Phi(t, t_0)$或$A^k$的計算方法。對李雅普諾夫穩定性理論（Lyapunov Stability Theory）進行瞭詳盡的介紹，特彆是針對非綫性係統的廣義穩定性分析。 2.2 極點配置與狀態反饋（Pole Placement）：這是反饋控製設計的核心。係統地介紹瞭利用全狀態反饋（Full State Feedback）將係統極點任意配置到復平麵的指定位置的方法，包括利用Ackermann公式和基於變換矩陣的方法。同時，探討瞭狀態反饋對係統零點位置的影響。 2.3 狀態觀測器設計（State Observers）：針對無法直接測量所有狀態變量的情況，本節詳細講解瞭 Luenberger 觀測器的設計原理，包括如何通過觀測器增益的計算，確保估計誤差的收斂速度和穩定性。此外，還簡要介紹瞭卡爾曼濾波器的基本思想作為最優觀測器的引子。 第三部分：最優控製理論（Optimal Control Theory） 最優控製是現代控製理論中追求“最佳性能”的關鍵分支。 3.1 性能指標與代價函數：定義瞭多種常見的性能指標，如二次型性能指標（Quadratic Cost Function），包括對控製輸入的懲罰項和對狀態偏差的懲罰項，這是後續推導的數學基礎。 3.2 綫性二次型調節器（LQR）：本書對 LQR 進行瞭深入的講解，推導瞭代數黎卡提方程（Algebraic Riccati Equation, ARE）的求解過程，並給齣瞭求解 ARE 的數值方法。詳細論證瞭 LQR 控製器在保證係統穩定性的前提下，最小化二次型代價函數的能力。 3.3 動態規劃與龐特裏亞金最小原理：為更一般的非綫性係統最優控製問題，本書介紹瞭貝爾曼最優性原理和哈密頓-雅可比-貝爾曼（HJB）方程的建立。同時，對龐特裏亞金最小原理（Pontryagin’s Minimum Principle, PMP）進行瞭形式化的介紹，作為求解最優控製律的強大工具。 第四部分：魯棒控製基礎（Foundations of Robust Control） 麵對模型不確定性、參數攝動和外部乾擾，魯棒控製提供瞭確保係統性能的理論保障。 4.1 係統不確定性描述：本節討論瞭模型誤差的數學錶示方法，包括參數不確定性（小增益模型）和外部乾擾模型。 4.2 $mathcal{H}_{infty}$ 控製簡介：作為魯棒控製的核心，本書介紹瞭 $mathcal{H}_{infty}$ 範數的定義及其在描述係統“輸入-輸齣”增益中的作用。初步探討瞭加權函數的設計，用於在不同頻率範圍內對乾擾抑製和性能跟蹤提齣具體要求。 第五部分：非綫性控製導論（Introduction to Nonlinear Control） 雖然現代控製理論的許多工具建立在綫性化模型上，但理解非綫性係統的特性至關重要。 5.1 非綫性係統的穩定性分析：重點迴顧瞭李雅普諾夫穩定性理論在非綫性係統中的應用，並引入瞭輸入-輸齣綫性化和反步法（Backstepping）等前饋設計技術的基本思想。 第六部分：離散時間係統與數字控製（Discrete-Time Systems and Digital Control） 鑒於實際工程中數字控製器的廣泛應用，本部分對離散時間係統的分析進行瞭係統闡述。 6.1 Z 變換與離散係統分析：詳細討論瞭 Z 變換在分析離散係統中的應用，以及脈衝響應、係統矩陣的離散化（如 Tustin 變換、零階保持器）。 6.2 離散時間係統的控製設計：將狀態反饋、觀測器設計和 LQR 算法完整地轉化為離散時間形式，強調瞭采樣周期對控製性能和穩定性的影響。 第七部分：計算方法與仿真實例（Computational Methods and Simulation Examples） 為確保理論與實踐的結閤，本書的最後一章提供瞭關鍵算法的計算實現思路。 7.1 矩陣函數計算：介紹求解狀態轉移矩陣、黎卡提方程的數值方法（如矩陣對角化、Schur 分解等）。 7.2 仿真案例：通過幾個經典的控製問題（如二階倒立擺的 LQR 控製、帶噪聲的係統狀態估計）的仿真案例，展示瞭如何應用本書所學的理論工具，並分析不同設計參數對實際控製效果的影響。 總結 本書內容全麵覆蓋瞭控製理論的“分析-設計-性能優化”這一完整流程，通過嚴格的數學推導和清晰的邏輯組織，旨在培養讀者利用現代控製理論解決復雜工程問題的能力。它為後續深入研究自適應控製、智能控製或特定領域的先進控製技術打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構設計非常具有係統性，它似乎遵循瞭一條從基礎理論到前沿研究的完整脈絡。一開始，它並沒有直接跳入復雜的算法，而是花瞭好幾章的篇幅去詳盡地梳理瞭不同類型傳感器（如IMU、GPS、視覺、超聲波）的工作原理、精度特性和固有局限性。這部分內容至關重要，因為不理解輸入信號的“脾氣”，後續的融閤設計就無從談起。我特彆欣賞作者在介紹各種誤差模型時所展現的嚴謹態度，將係統誤差、隨機誤差和測量噪聲進行瞭清晰的界定。隨後，內容自然地過渡到瞭信息融閤的層次劃分，從底層的數據級融閤，到中間的特徵級融閤，再到頂層決策級融閤，這種分層討論的方式，使得讀者可以根據自身的需求，選擇性地深入研究某個特定層次的技術棧。這種全景式的覆蓋，讓讀者在掌握具體技術細節的同時，也能建立起對整個數據融閤體係的宏觀認知，這對於製定大型項目的設計方案至關重要。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，這本書在對“應用”二字的詮釋上，做得比我預期的要深刻得多。它不僅僅是羅列瞭公式，而是通過大量的案例研究（Case Studies）展示瞭理論如何應對現實世界的混沌局麵。比如，在無人機姿態估計的案例中，它深入探討瞭如何在GPS信號丟失的瞬間（如穿過橋洞或高樓峽榖），係統如何依靠慣性單元和視覺數據的平滑過渡來維持精確估計，這涉及到實時權重調整和不確定性傳播的動態管理。再比如，在目標跟蹤的章節中，它對比瞭傳統數據關聯方法（如最近鄰法）在多目標擁塞場景下的失效，並引入瞭先進的概率數據關聯（PDA）和多假設跟蹤（MHT）技術來解決“鬼影”和“漏檢”問題。這些實際案例的選擇非常貼閤當前工業界和科研領域的熱點，顯示齣作者團隊對行業動態的深刻洞察力，使得這本書具有非常高的時效價值和實踐指導意義。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事方式非常流暢，盡管它處理的是一個公認的復雜技術領域，但作者似乎有著將深奧原理化繁為簡的魔力。讀起來不像是在啃一本教科書，更像是在聽一位經驗豐富的導師娓娓道來他多年的研究心得。我發現它巧妙地平衡瞭理論推導與實際考量之間的關係。例如，在講解卡爾曼濾波族（如擴展卡爾曼濾波EKF和無跡卡爾曼濾波UKF）時，它沒有陷入無休止的矩陣運算泥潭，而是先用直觀的幾何意義解釋瞭它們各自的優缺點，特彆是EKF在處理非綫性係統時雅可比矩陣帶來的誤差纍積問題，解釋得非常透徹。隨後，再引入更高級的粒子濾波（PF）作為應對非高斯噪聲和強非綫性場景的武器。這種循序漸進的講解方式，極大地降低瞭初學者進入該領域的門檻，同時也為資深讀者提供瞭重新審視經典算法的視角。書中對貝葉斯理論的運用，也展示瞭作者深厚的概率論功底，確保瞭所有的融閤框架都有堅實的數學基礎作為支撐，而不是空中樓閣般的空中樓閣。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計給我一種非常紮實、嚴謹的感覺，厚重的裝幀和清晰的排版預示著內容的深度。我剛翻開目錄，就被那些具體的應用案例吸引住瞭。比如，關於自動駕駛係統中LIDAR和攝像頭的異構數據如何有效融閤，以及在機器人導航中如何利用視覺慣性裏程計（VIO）的數據進行高精度定位，這些章節的標題本身就充滿瞭技術前沿的氣息。它顯然不是那種浮於錶麵的介紹性讀物，而是深入到瞭算法實現的細節層麵。我尤其期待看到作者是如何處理不同傳感器數據在時間同步和空間對齊上的挑戰，這往往是實際工程中最令人頭疼的部分。如果書中能提供一些用主流編程語言實現的僞代碼或核心算法的結構圖示，那就更完美瞭，那樣能極大地幫助理解那些復雜的數學模型是如何轉化為實際可操作的流程的。我對其中的魯棒性分析部分也非常感興趣，畢竟在復雜的真實環境中，傳感器總會受到噪聲、遮擋甚至惡意乾擾的影響，如何確保融閤係統在這些極端情況下依然能提供可靠的輸齣，是衡量一個融閤方案是否成熟的關鍵指標。這本書的深度顯然是為已經具備一定信號處理或控製係統基礎的讀者準備的，它承諾瞭一條通往高級應用工程師的道路。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和插圖質量達到瞭教科書級彆的水準。在涉及三維空間坐標係轉換和數據插值等幾何概念時，圖示清晰、標注準確，極大地避免瞭純文本描述可能帶來的歧義。特彆是那些復雜的融閤框架圖，它們用清晰的模塊劃分和數據流嚮箭頭，將原本晦澀難懂的流程可視化瞭。更難能可貴的是，它在一些關鍵算法的推導過程中，引用瞭大量權威的參考文獻，這使得讀者在需要進行更深入的研究時，能夠快速找到第一手的資料源頭，體現瞭作者嚴謹的學術態度。對於需要撰寫畢業論文或技術報告的學生來說，這本書不僅是學習的工具，更是一份高質量的參考資料庫。它沒有迴避那些計算量巨大的部分，但處理方式非常得當，既保證瞭理論的完整性，又沒有讓讀者在閱讀體驗上感到過度疲勞，成功地在學術深度與可讀性之間找到瞭一個非常精妙的平衡點。

評分☆☆☆☆☆

還不錯

評分☆☆☆☆☆

想買這本書好久瞭 這次是雙十一滿300-150的時候入手的 很劃算 京東圖書正版保證 又便宜 很贊啊

評分☆☆☆☆☆

還不錯

評分☆☆☆☆☆

③我們的教師為瞭控製課堂，總擔心秩序失控而嚴格紀律，導緻緊張有餘而輕鬆不足。輕鬆的氛圍，使學生沒有思想顧忌，沒有思想負擔，提問可以自由發言，討論可以暢所欲言，迴答不用擔心受怕，辯論不用針鋒相對。同學們的任何猜想、幻想、設想都受到尊重、都盡可能讓他們自己做解釋，在聆聽中交流想法、

評分☆☆☆☆☆

②民主平等是指在學術麵前人人平等，在知識麵前人人平等。不因傢庭背景、地區差異而歧視，不因成績落後、學習睏難遭冷落。民主的核心是遵照大多數人的意誌而行事，教學民主的核心就是發展、提高多數人。可是總有人把眼睛盯在幾個尖子學生身上，有意無意地忽視多數學生的存在。“抓兩頭帶中間”就是典型的做法。但結果往往是抓“兩頭”變成抓“一頭”，“帶中間”變成“丟中間”。教學民主最好的體現是以能者為師，教學相長。信息時代的特徵，能者未必一定是教師，未必一定是“好”學生。在特定領域，特定環節上，有興趣占有知識高地的學生可以為同學“師”，甚至為教師“師”。在教學中發現不足，補充知識、改善教法、

評分☆☆☆☆☆

我看瞭這本書籍很好，有不錯的感想。認真學習瞭這本書，給我幾個感受

評分☆☆☆☆☆

④關係和諧，纔能有輕鬆愉快；關係融洽，纔能夠民主平等。生生和諧、師生和諧、環境和諧、氛圍和諧，都需要教師的大度、風度與氣度。與同行斤斤計較，對學生寸步不讓，艱難有和諧的課堂。和諧的關鍵在

評分☆☆☆☆☆

老師推薦，沒得說瞭，西電的有保證

評分☆☆☆☆☆

研究生係列教材多傳感器數據融閤及其應用,,