多源多目标统计信息融合 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Ronald P.S Mahler 著

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• 统计信息融合
• 多源信息融合
• 多目标融合
• 数据融合
• 统计学
• 信息处理
• 模式识别
• 机器学习
• 传感器融合
• 智能信息处理

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118088502

版次：1

商品编码：11352398

包装：平装

开本：16开

出版时间：2013-08-01

用纸：胶版纸

页数：543

字数：809000

内容简介

　　《多源多目标统计信息融合》全面介绍了FIssT的基本概念、理论及实现技术，内容新颖，系统性强，理论联系实际，文字深入浅出，反映了近年来信息融合领域的新理论和新方法。
　　目前，国内尚未发现系统介绍FIssT理论及应用的书籍。该书可为从事雷达／光电等系统及其信息综合的技术人员解决复杂环境下的目标检测、跟踪与识别等问题提供理论上的指导，也可作为高等院校通信与信息工程、电子技术、计算机应用等相关专业教师和研究生开展研究和教学时的参考教材。计算机科学家、物理学家、数学家以及从事信息融合理论研究的人员也可从本书中获益。

内页插图

目录

第一章 绪论

第一篇 统一化的单目标多源融合
第二章 单目标滤波
第三章 通用的数据建模
第四章 基于随机集的不确定性表示
第五章 UGA观测
第六章 AGA观测
第七章 AGU观测
第八章 广义状态估计
第九章 有限集观
……
第二篇 统一化的多目标多源融合
第三篇 多目标滤波器的近似方法
附录A
附录B
附录C
附录D
附录E
附录F
附录G

前言/序言

　　信息时代，传感手段越来越丰富，获取信息越来越便捷，多源信息融合成为信息利用能力的关键所在。经过几十年的发展，其理论方法所关注的对象和适用的条件发生了根本性的变化。从开始时对单源单目标处理方法的拓展，发展到通盘考虑多源异质特点的集合处理思路，从对个体对象的关注扩展到目标与场景全局的考虑。多源异质给信息融合带来的最大问题是所考虑的对象经常不在一个范畴内，难以依靠共同标准来度量，任何试图采用单一对象与测度标准的处理方式均难以奏效。问题思考范围的扩大使得个体明确的经典统计处理方法受到挑战，定义在有限元素集合之上的统计学理论应运而生。
　　从随机性的角度观察和思考信息融合问题，虽有多种以目标和量测强耦合方式建立起的数学方法，但随着应用领域的拓展，大量低信噪比、密集目标的场景破坏了目标和量测传统意义上的依赖关系，因此，迫切需要发展新的统计数学工具。以贝叶斯框架为基础的有限集统计学理论，从目标集合分布的视角给出了复杂观测场景的全局建模理论，并发展出了简单易用的PHD方法，开启了以集合整体信息处理代替单个对象信息处理的新的发展阶段。本书的翻译，正是顺应这一发展趋势，将国外最新的理论成果介绍给国内学者，以期推动信息融合领域的技术进步。
　　有限集统计学定义在集合之上，其数学描述较之经典概率空间具有了更高的维度和多样性，由此而产生的建立在集合之上的概率分布，其运算不易为工程技术人员所理解。本书对这一新颖的数学工具作了深入浅出地讨论，对广大科技人员掌握这一理论方法大有裨益。随机有限集理论也是一种新颖的认知方式，可以使该领域学者扩展研究对象的关注视野，更易于将潜在的影响因素考虑进来，构建统一的处理和转换框架。
　　本书原著超过800页，望着放在案头沉甸甸的翻译手稿，可以想象从事此项工作之艰辛。范红旗等三位ATR重点实验室的年轻人充满了朝气，作为一线科研人员一直从事相关领域的研究工作。但翻译如此艰深而浩繁的专著，必将耗费大量的心血。须知他们不仅要克服专业的局限性，吃透大量艰涩的非传统统计数学的表达，而且要面对当前不良学术风气的冲击，愿意花费大量的时间精力，将国际上最新的研究成果介绍给国内同行分享，这种责任感和无私的奉献精神着实令人钦佩。《多源多目标统计信息融合》中译本经过一年多的精雕细刻，终于将与广大读者见面，希望从事该领域的科技人员能从译著中有所获益，则译者初衷得尝，花费之心血得以回报。
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《高级统计学原理与实践》 内容概要： 本书全面深入地探讨了现代统计学的核心理论基础与前沿应用。全书结构严谨，逻辑清晰，旨在为读者构建一个坚实的统计学知识体系，并培养其解决复杂实际问题的能力。 第一部分：统计学基础与概率论回顾 本部分系统回顾并深化了概率论的基础知识，为后续的统计推断打下坚实基础。内容涵盖随机变量的性质、矩方法、中心极限定理的多种形式，以及渐近理论在统计学中的重要性。重点讲解了依分布收敛与依概率收敛的区别与联系，这是理解现代统计推断方法的前提。 概率模型与随机过程基础： 详细阐述了马尔可夫链、泊松过程以及布朗运动的数学结构及其在时间序列分析中的初步应用。 大样本理论： 深入分析了中心极限定理（CLT）和强大数定律（SLLN）的推广形式，讨论了样本均值和样本方差的渐近性质。 第二部分：参数估计的理论与方法 本部分是统计推断的核心，聚焦于如何从有限样本中可靠地估计人口参数。 矩估计法（MOM）与极大似然估计法（MLE）： 对这两种最主要的估计方法进行了细致的比较分析。着重讲解了MLE的一致性、渐近正态性和有效性。通过详细的数学推导，展示了Fisher信息量、Cramér-Rao下界（CRLB）的推导过程及其在评估估计量性能中的关键作用。 有效性与充分性： 深入探讨了统计推断中的“充分性”概念，阐述了费希尔-纳曼分解定理，并引入了完备性概念。通过最小二乘估计的例子，展示了有效估计量的构造过程。 贝叶斯估计： 区别于频率学派方法，本部分系统介绍了贝叶斯统计的核心思想，包括先验分布的选择、后验分布的计算、共轭先验的应用，以及贝叶斯模型选择的原理。 第三部分：假设检验的理论框架 假设检验是统计决策的核心工具。本部分构建了严谨的检验理论体系。 Neyman-Pearson 准则： 详尽阐述了如何构造最优的单一参数假设检验，包括第一类错误（$alpha$）和第二类错误（$eta$）的权衡，以及检验效能（Power）的计算。 广义似然比检验（GLRT）： 作为一种通用且强大的检验方法，GLRT的原理、构造步骤及其在复杂模型（如混合效应模型）中的应用被详尽讨论。同时，分析了GLRT的渐近性质，如Wilks定理。 非参数检验基础： 引入了Kolmogorov-Smirnov检验、Wilcoxon秩和检验等，用于处理数据分布未知或不满足正态性假设的情况。 第四部分：线性模型与方差分析 本部分聚焦于统计建模中最经典且应用最广泛的线性模型。 一般线性模型（GLM）： 建立了回归模型、方差分析（ANOVA）和协方差分析（ANCOVA）的统一框架。详细推导了普通最小二乘法（OLS）估计量的性质，包括无偏性、有效性和估计量的分布。 模型诊断与选择： 强调了模型假设（如残差的正态性、同方差性、独立性）的检验。引入了影响统计量（如Cook距离）来识别异常点和高杠杆点，并探讨了AIC、BIC等信息准则在模型选择中的应用。 广义线性模型（GLM）： 扩展到非正态响应变量（如二元、计数数据），详细介绍了Logit、Probit模型以及泊松回归的原理和估计方法（通常使用迭代再加权最小二乘法）。 第五部分：非参数统计与数据降维 随着数据复杂度的增加，传统参数模型往往难以适用。本部分探讨了应对非参数和高维数据的策略。 核估计与平滑方法： 深入讲解了核密度估计（KDE）和局部加权回归（LOESS/LOWESS）。讨论了带宽（Bandwidth）选择对估计性能的关键影响。 经验过程与U-统计量： 介绍了经验分布函数（EDF）及其在检验中的应用，以及U-统计量作为一类稳健且具有良好渐近性质的统计量的构造与性质分析。 主成分分析（PCA）与因子分析： 从矩阵代数的角度，系统阐述了PCA的数学原理，包括特征值分解和奇异值分解。讨论了如何利用PCA进行数据降维和噪声抑制。因子分析则着重于潜在变量模型的构建和解释。 第六部分：时间序列分析导论 本部分为理解和建模序列依赖数据提供了必要的工具。 平稳性与自相关函数： 定义了弱平稳过程，并详细分析了自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）在识别模型结构中的作用。 ARMA/ARIMA 模型： 详细介绍了自回归（AR）、移动平均（MA）过程的构建，以及如何通过差分将非平稳序列转化为平稳序列（ARIMA）。重点在于模型的定阶（Identification）和参数估计。 本书内容全面、覆盖面广，既有对经典统计理论的深入剖析，也包含了现代统计建模的前沿技术，是统计学、计量经济学、数据科学及相关工程领域研究生及专业研究人员的理想参考用书。本书的特点在于强调理论的严谨性与实际应用的结合，通过大量的数学推导和案例分析，帮助读者真正掌握统计学的精髓。

评分☆☆☆☆☆

第四段评价： 这本书的行文风格非常鲜明，带着一股强烈的批判性思维，它鼓励读者去质疑既有的模型和方法，而不是盲目接受。在探讨“不确定性量化”的主题时，作者没有满足于现有的标准工具箱，而是深入挖掘了背后的哲学基础和数学局限性，这一点非常打动我。它不像市面上很多速成书籍那样，只是罗列公式和操作步骤，而是真正致力于培养读者的“科学直觉”。我感觉作者对待学术的态度极其认真负责，每一个结论的得出都经过了严密的论证，读起来让人感到踏实和信服。这本书的篇幅虽然不薄，但内容密度极高，几乎没有一句废话，每一句话都承载着重要的信息，这对于时间宝贵的专业人士来说，是极大的效率保证。它不只是教你“怎么做”，更重要的是教你“为什么要这么做”，这种思维层面的提升，才是阅读一本好书最大的价值所在。

评分☆☆☆☆☆

第五段评价： 自从这本书问世以来，在业内引起的讨论热度一直不低，我终于有机会一睹其真容。它的价值远超我最初的预期，特别是它对“跨域信息关联”部分的深入解读，简直是教科书级别的示范。作者似乎有一种魔力，能将高度抽象的概念，通过精妙的图示和直观的例子，转化为我们日常工作中可以理解和应用的工具。我注意到，书中的许多结论和建议，都带有强烈的时代前沿性，这表明作者对该领域未来的发展趋势有着独到的见解。我周围的许多资深工程师都推荐这本书，他们认为这是提升实战能力和理论高度的“双保险”。这本书的价值在于，它不仅解决了当前已知的问题，更重要的是，它为我们指明了未来可能出现的挑战方向，让我们的研究和开发工作始终保持在技术的最前端。总体而言，这是一部兼具学术深度与工程实用性的杰作。

评分☆☆☆☆☆

第三段评价： 这本书的装帧和纸张质量简直可以用“奢华”来形容，拿在手里沉甸甸的，很有分量感，这让我对它的内容质量更加充满信心。我最欣赏它在章节间的逻辑衔接上所下的功夫，不同模块之间的过渡几乎是无缝的，没有突兀感，仿佛作者早就将整个知识体系在脑海中打磨得炉火纯青。特别是关于“异构数据整合”的那一章，作者大胆地引入了几种前沿的机器学习方法进行比较论证，并且对每种方法的优劣势进行了极为细致的剖析，这对我目前正在进行的项目决策提供了极大的帮助。书中引用的参考文献列表也相当可观，足见作者在资料搜集和理论溯源上的严谨态度，这对于希望进一步深造的读者来说，提供了宝贵的阅读线索。我甚至发现了一些我之前从未接触过的经典论文被巧妙地融入到论述之中，这极大地拓宽了我的知识面。

评分☆☆☆☆☆

第二段评价： 说实话，我一开始还担心内容会过于学术化，毕竟涉及到的领域看起来就让人头皮发麻，但这本书的写作手法却出人意料地流畅自然。它没有采用那种生硬的“教科书式”叙述，而是像一位经验丰富的老教授在跟学生娓娓道来，循序渐进地引导你理解每一个核心概念。尤其是对于那些复杂算法的解释部分，作者似乎深谙读者的困惑点，总能在关键处给出巧妙的比喻和直观的解释，这极大地降低了学习门槛。我特别欣赏其中关于“信息质量评估”那几章的深度探讨，它不仅仅停留在理论层面，还深入分析了不同信息源在现实场景中可能出现的偏差和噪声，并提供了切实可行的处理策略。读完这部分，我感觉自己看待数据的方式都发生了质的转变，不再是简单地堆砌数据，而是开始审视数据的“生命力”和“可靠性”。这本书绝对是那种需要慢慢品味、反复研读的经典之作，每一次重读都会有新的领悟。

评分☆☆☆☆☆

第一段评价： 这本书的封面设计简直是一场视觉盛宴，色彩搭配得既专业又富有现代感，让人一看就觉得内容肯定不一般。我迫不及待地翻开第一页，就被它严谨的逻辑结构和清晰的论述风格深深吸引住了。作者在开篇就为读者构建了一个宏大的知识图景，仿佛带领我们进入了一个充满挑战与机遇的科研前沿。对于我这种刚刚接触这个领域的研究生来说，它提供的不仅仅是理论支撑，更像是一份详尽的“导航图”，指引我如何在这个复杂的交叉学科中找到自己的研究方向。书中的案例分析尤其精彩，它们不仅仅是理论的简单复现，而是融入了作者多年的实践经验，让那些晦涩难懂的数学模型变得生动起来，我甚至能想象出作者在推导公式时的那种专注与热情。这本书的排版也做得非常到位，图表清晰易懂，注释详尽，这对于需要反复查阅和深入理解的读者来说，无疑是巨大的福音。我感觉，光是初步浏览一遍，就已经对整个学科的脉络有了更深刻的认识，这比我之前翻阅的几本教材都要有效得多。

评分☆☆☆☆☆

多源多目标统计信息融合正版，值得拥有。

评分☆☆☆☆☆

还不错，推荐购买。

评分☆☆☆☆☆

书挺厚的，特别沉，要有心理准备

评分☆☆☆☆☆

很好的书，认真学习～～～～～～

评分☆☆☆☆☆

买来学习的，不错。

评分☆☆☆☆☆

多源多目标统计信息融合还是不错的

评分☆☆☆☆☆

经典、权威书籍，翻译的也很好，就是内容有点难。

评分☆☆☆☆☆

书挺厚的，特别沉，要有心理准备

评分☆☆☆☆☆

质量内容都很不错，值得拥有。