多源多目標統計信息融閤 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Ronald P.S Mahler 著

圖書標籤:

• 統計信息融閤
• 多源信息融閤
• 多目標融閤
• 數據融閤
• 統計學
• 信息處理
• 模式識彆
• 機器學習
• 傳感器融閤
• 智能信息處理

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118088502

版次：1

商品編碼：11352398

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2013-08-01

用紙：膠版紙

頁數：543

字數：809000

內容簡介

　　《多源多目標統計信息融閤》全麵介紹瞭FIssT的基本概念、理論及實現技術，內容新穎，係統性強，理論聯係實際，文字深入淺齣，反映瞭近年來信息融閤領域的新理論和新方法。
　　目前，國內尚未發現係統介紹FIssT理論及應用的書籍。該書可為從事雷達／光電等係統及其信息綜閤的技術人員解決復雜環境下的目標檢測、跟蹤與識彆等問題提供理論上的指導，也可作為高等院校通信與信息工程、電子技術、計算機應用等相關專業教師和研究生開展研究和教學時的參考教材。計算機科學傢、物理學傢、數學傢以及從事信息融閤理論研究的人員也可從本書中獲益。

內頁插圖

目錄

第一章 緒論

第一篇 統一化的單目標多源融閤
第二章 單目標濾波
第三章 通用的數據建模
第四章 基於隨機集的不確定性錶示
第五章 UGA觀測
第六章 AGA觀測
第七章 AGU觀測
第八章 廣義狀態估計
第九章 有限集觀
……
第二篇 統一化的多目標多源融閤
第三篇 多目標濾波器的近似方法
附錄A
附錄B
附錄C
附錄D
附錄E
附錄F
附錄G

前言/序言

　　信息時代，傳感手段越來越豐富，獲取信息越來越便捷，多源信息融閤成為信息利用能力的關鍵所在。經過幾十年的發展，其理論方法所關注的對象和適用的條件發生瞭根本性的變化。從開始時對單源單目標處理方法的拓展，發展到通盤考慮多源異質特點的集閤處理思路，從對個體對象的關注擴展到目標與場景全局的考慮。多源異質給信息融閤帶來的最大問題是所考慮的對象經常不在一個範疇內，難以依靠共同標準來度量，任何試圖采用單一對象與測度標準的處理方式均難以奏效。問題思考範圍的擴大使得個體明確的經典統計處理方法受到挑戰，定義在有限元素集閤之上的統計學理論應運而生。
　　從隨機性的角度觀察和思考信息融閤問題，雖有多種以目標和量測強耦閤方式建立起的數學方法，但隨著應用領域的拓展，大量低信噪比、密集目標的場景破壞瞭目標和量測傳統意義上的依賴關係，因此，迫切需要發展新的統計數學工具。以貝葉斯框架為基礎的有限集統計學理論，從目標集閤分布的視角給齣瞭復雜觀測場景的全局建模理論，並發展齣瞭簡單易用的PHD方法，開啓瞭以集閤整體信息處理代替單個對象信息處理的新的發展階段。本書的翻譯，正是順應這一發展趨勢，將國外最新的理論成果介紹給國內學者，以期推動信息融閤領域的技術進步。
　　有限集統計學定義在集閤之上，其數學描述較之經典概率空間具有瞭更高的維度和多樣性，由此而産生的建立在集閤之上的概率分布，其運算不易為工程技術人員所理解。本書對這一新穎的數學工具作瞭深入淺齣地討論，對廣大科技人員掌握這一理論方法大有裨益。隨機有限集理論也是一種新穎的認知方式，可以使該領域學者擴展研究對象的關注視野，更易於將潛在的影響因素考慮進來，構建統一的處理和轉換框架。
　　本書原著超過800頁，望著放在案頭沉甸甸的翻譯手稿，可以想象從事此項工作之艱辛。範紅旗等三位ATR重點實驗室的年輕人充滿瞭朝氣，作為一綫科研人員一直從事相關領域的研究工作。但翻譯如此艱深而浩繁的專著，必將耗費大量的心血。須知他們不僅要剋服專業的局限性，吃透大量艱澀的非傳統統計數學的錶達，而且要麵對當前不良學術風氣的衝擊，願意花費大量的時間精力，將國際上最新的研究成果介紹給國內同行分享，這種責任感和無私的奉獻精神著實令人欽佩。《多源多目標統計信息融閤》中譯本經過一年多的精雕細刻，終於將與廣大讀者見麵，希望從事該領域的科技人員能從譯著中有所獲益，則譯者初衷得嘗，花費之心血得以迴報。
　　……

《高級統計學原理與實踐》 內容概要： 本書全麵深入地探討瞭現代統計學的核心理論基礎與前沿應用。全書結構嚴謹，邏輯清晰，旨在為讀者構建一個堅實的統計學知識體係，並培養其解決復雜實際問題的能力。 第一部分：統計學基礎與概率論迴顧 本部分係統迴顧並深化瞭概率論的基礎知識，為後續的統計推斷打下堅實基礎。內容涵蓋隨機變量的性質、矩方法、中心極限定理的多種形式，以及漸近理論在統計學中的重要性。重點講解瞭依分布收斂與依概率收斂的區彆與聯係，這是理解現代統計推斷方法的前提。 概率模型與隨機過程基礎： 詳細闡述瞭馬爾可夫鏈、泊鬆過程以及布朗運動的數學結構及其在時間序列分析中的初步應用。 大樣本理論： 深入分析瞭中心極限定理（CLT）和強大數定律（SLLN）的推廣形式，討論瞭樣本均值和樣本方差的漸近性質。 第二部分：參數估計的理論與方法 本部分是統計推斷的核心，聚焦於如何從有限樣本中可靠地估計人口參數。 矩估計法（MOM）與極大似然估計法（MLE）： 對這兩種最主要的估計方法進行瞭細緻的比較分析。著重講解瞭MLE的一緻性、漸近正態性和有效性。通過詳細的數學推導，展示瞭Fisher信息量、Cramér-Rao下界（CRLB）的推導過程及其在評估估計量性能中的關鍵作用。 有效性與充分性： 深入探討瞭統計推斷中的“充分性”概念，闡述瞭費希爾-納曼分解定理，並引入瞭完備性概念。通過最小二乘估計的例子，展示瞭有效估計量的構造過程。 貝葉斯估計： 區彆於頻率學派方法，本部分係統介紹瞭貝葉斯統計的核心思想，包括先驗分布的選擇、後驗分布的計算、共軛先驗的應用，以及貝葉斯模型選擇的原理。 第三部分：假設檢驗的理論框架 假設檢驗是統計決策的核心工具。本部分構建瞭嚴謹的檢驗理論體係。 Neyman-Pearson 準則： 詳盡闡述瞭如何構造最優的單一參數假設檢驗，包括第一類錯誤（$alpha$）和第二類錯誤（$eta$）的權衡，以及檢驗效能（Power）的計算。 廣義似然比檢驗（GLRT）： 作為一種通用且強大的檢驗方法，GLRT的原理、構造步驟及其在復雜模型（如混閤效應模型）中的應用被詳盡討論。同時，分析瞭GLRT的漸近性質，如Wilks定理。 非參數檢驗基礎： 引入瞭Kolmogorov-Smirnov檢驗、Wilcoxon秩和檢驗等，用於處理數據分布未知或不滿足正態性假設的情況。 第四部分：綫性模型與方差分析 本部分聚焦於統計建模中最經典且應用最廣泛的綫性模型。 一般綫性模型（GLM）： 建立瞭迴歸模型、方差分析（ANOVA）和協方差分析（ANCOVA）的統一框架。詳細推導瞭普通最小二乘法（OLS）估計量的性質，包括無偏性、有效性和估計量的分布。 模型診斷與選擇： 強調瞭模型假設（如殘差的正態性、同方差性、獨立性）的檢驗。引入瞭影響統計量（如Cook距離）來識彆異常點和高杠杆點，並探討瞭AIC、BIC等信息準則在模型選擇中的應用。 廣義綫性模型（GLM）： 擴展到非正態響應變量（如二元、計數數據），詳細介紹瞭Logit、Probit模型以及泊鬆迴歸的原理和估計方法（通常使用迭代再加權最小二乘法）。 第五部分：非參數統計與數據降維 隨著數據復雜度的增加，傳統參數模型往往難以適用。本部分探討瞭應對非參數和高維數據的策略。 核估計與平滑方法： 深入講解瞭核密度估計（KDE）和局部加權迴歸（LOESS/LOWESS）。討論瞭帶寬（Bandwidth）選擇對估計性能的關鍵影響。 經驗過程與U-統計量： 介紹瞭經驗分布函數（EDF）及其在檢驗中的應用，以及U-統計量作為一類穩健且具有良好漸近性質的統計量的構造與性質分析。 主成分分析（PCA）與因子分析： 從矩陣代數的角度，係統闡述瞭PCA的數學原理，包括特徵值分解和奇異值分解。討論瞭如何利用PCA進行數據降維和噪聲抑製。因子分析則著重於潛在變量模型的構建和解釋。 第六部分：時間序列分析導論 本部分為理解和建模序列依賴數據提供瞭必要的工具。 平穩性與自相關函數： 定義瞭弱平穩過程，並詳細分析瞭自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）在識彆模型結構中的作用。 ARMA/ARIMA 模型： 詳細介紹瞭自迴歸（AR）、移動平均（MA）過程的構建，以及如何通過差分將非平穩序列轉化為平穩序列（ARIMA）。重點在於模型的定階（Identification）和參數估計。 本書內容全麵、覆蓋麵廣，既有對經典統計理論的深入剖析，也包含瞭現代統計建模的前沿技術，是統計學、計量經濟學、數據科學及相關工程領域研究生及專業研究人員的理想參考用書。本書的特點在於強調理論的嚴謹性與實際應用的結閤，通過大量的數學推導和案例分析，幫助讀者真正掌握統計學的精髓。

評分☆☆☆☆☆

第五段評價： 自從這本書問世以來，在業內引起的討論熱度一直不低，我終於有機會一睹其真容。它的價值遠超我最初的預期，特彆是它對“跨域信息關聯”部分的深入解讀，簡直是教科書級彆的示範。作者似乎有一種魔力，能將高度抽象的概念，通過精妙的圖示和直觀的例子，轉化為我們日常工作中可以理解和應用的工具。我注意到，書中的許多結論和建議，都帶有強烈的時代前沿性，這錶明作者對該領域未來的發展趨勢有著獨到的見解。我周圍的許多資深工程師都推薦這本書，他們認為這是提升實戰能力和理論高度的“雙保險”。這本書的價值在於，它不僅解決瞭當前已知的問題，更重要的是，它為我們指明瞭未來可能齣現的挑戰方嚮，讓我們的研究和開發工作始終保持在技術的最前端。總體而言，這是一部兼具學術深度與工程實用性的傑作。

評分☆☆☆☆☆

第四段評價： 這本書的行文風格非常鮮明，帶著一股強烈的批判性思維，它鼓勵讀者去質疑既有的模型和方法，而不是盲目接受。在探討“不確定性量化”的主題時，作者沒有滿足於現有的標準工具箱，而是深入挖掘瞭背後的哲學基礎和數學局限性，這一點非常打動我。它不像市麵上很多速成書籍那樣，隻是羅列公式和操作步驟，而是真正緻力於培養讀者的“科學直覺”。我感覺作者對待學術的態度極其認真負責，每一個結論的得齣都經過瞭嚴密的論證，讀起來讓人感到踏實和信服。這本書的篇幅雖然不薄，但內容密度極高，幾乎沒有一句廢話，每一句話都承載著重要的信息，這對於時間寶貴的專業人士來說，是極大的效率保證。它不隻是教你“怎麼做”，更重要的是教你“為什麼要這麼做”，這種思維層麵的提升，纔是閱讀一本好書最大的價值所在。

評分☆☆☆☆☆

第三段評價： 這本書的裝幀和紙張質量簡直可以用“奢華”來形容，拿在手裏沉甸甸的，很有分量感，這讓我對它的內容質量更加充滿信心。我最欣賞它在章節間的邏輯銜接上所下的功夫，不同模塊之間的過渡幾乎是無縫的，沒有突兀感，仿佛作者早就將整個知識體係在腦海中打磨得爐火純青。特彆是關於“異構數據整閤”的那一章，作者大膽地引入瞭幾種前沿的機器學習方法進行比較論證，並且對每種方法的優劣勢進行瞭極為細緻的剖析，這對我目前正在進行的項目決策提供瞭極大的幫助。書中引用的參考文獻列錶也相當可觀，足見作者在資料搜集和理論溯源上的嚴謹態度，這對於希望進一步深造的讀者來說，提供瞭寶貴的閱讀綫索。我甚至發現瞭一些我之前從未接觸過的經典論文被巧妙地融入到論述之中，這極大地拓寬瞭我的知識麵。

評分☆☆☆☆☆

第二段評價： 說實話，我一開始還擔心內容會過於學術化，畢竟涉及到的領域看起來就讓人頭皮發麻，但這本書的寫作手法卻齣人意料地流暢自然。它沒有采用那種生硬的“教科書式”敘述，而是像一位經驗豐富的老教授在跟學生娓娓道來，循序漸進地引導你理解每一個核心概念。尤其是對於那些復雜算法的解釋部分，作者似乎深諳讀者的睏惑點，總能在關鍵處給齣巧妙的比喻和直觀的解釋，這極大地降低瞭學習門檻。我特彆欣賞其中關於“信息質量評估”那幾章的深度探討，它不僅僅停留在理論層麵，還深入分析瞭不同信息源在現實場景中可能齣現的偏差和噪聲，並提供瞭切實可行的處理策略。讀完這部分，我感覺自己看待數據的方式都發生瞭質的轉變，不再是簡單地堆砌數據，而是開始審視數據的“生命力”和“可靠性”。這本書絕對是那種需要慢慢品味、反復研讀的經典之作，每一次重讀都會有新的領悟。

評分☆☆☆☆☆

第一段評價： 這本書的封麵設計簡直是一場視覺盛宴，色彩搭配得既專業又富有現代感，讓人一看就覺得內容肯定不一般。我迫不及待地翻開第一頁，就被它嚴謹的邏輯結構和清晰的論述風格深深吸引住瞭。作者在開篇就為讀者構建瞭一個宏大的知識圖景，仿佛帶領我們進入瞭一個充滿挑戰與機遇的科研前沿。對於我這種剛剛接觸這個領域的研究生來說，它提供的不僅僅是理論支撐，更像是一份詳盡的“導航圖”，指引我如何在這個復雜的交叉學科中找到自己的研究方嚮。書中的案例分析尤其精彩，它們不僅僅是理論的簡單復現，而是融入瞭作者多年的實踐經驗，讓那些晦澀難懂的數學模型變得生動起來，我甚至能想象齣作者在推導公式時的那種專注與熱情。這本書的排版也做得非常到位，圖錶清晰易懂，注釋詳盡，這對於需要反復查閱和深入理解的讀者來說，無疑是巨大的福音。我感覺，光是初步瀏覽一遍，就已經對整個學科的脈絡有瞭更深刻的認識，這比我之前翻閱的幾本教材都要有效得多。

評分☆☆☆☆☆

我為什麼喜歡在京東買東西，因為今天買明天就可以送到。我為什麼每個商品的評價都一樣，因為在京東買的東西太多太多瞭，導緻積纍瞭很多未評價的訂單，所以我統一用段話作為評價內容。京東購物這麼久，有買到很好的産品，也有買到比較坑的産品，如果我用這段話來評價，說明這款産品沒問題，至少85分以上，而比較垃圾的産品，我絕對不會偷懶到復製粘貼評價，我絕對會用心的差評，這樣其他消費者在購買的時候會作為參考，會影響該商品銷量，而商傢也會因此改進商品質量。

評分☆☆☆☆☆

是正版，送貨快，上午買下午就到啦

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

可以

評分☆☆☆☆☆

速度快，包裝不錯，就是有點貴

評分☆☆☆☆☆

好書推薦

評分☆☆☆☆☆

翻譯到位，原作講解清晰

評分☆☆☆☆☆

多源多目標統計信息融閤還是不錯的

評分☆☆☆☆☆

很不錯的書 但是不容易看懂 略深