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

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楊萬海 著

圖書標籤:

• 多傳感器融閤
• 數據融閤
• 傳感器技術
• 信息處理
• 智能係統
• 機器學習
• 信號處理
• 測繪工程
• 導航定位
• 研究生教材

店鋪： 文軒網少兒專營店

齣版社： 西安電子科技大學齣版社

ISBN：9787560613598

商品編碼：1672262745

齣版時間：2004-04-01

作  者:楊萬海 著作 定  價:18 齣 版 社:西安電子科技大學齣版社 齣版日期:2004年04月01日 頁  數:205 裝  幀:平裝 ISBN:9787560613598 ●暫無

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7章，**章介紹多傳感器信息係統的一般概念及組成，第2章到第6章的內容分彆為多傳感器係統狀態估計、數據關聯原理和方法、軌跡融閤、身份融閤、態勢評估和威脅評估，第7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碩士研究生編寫的，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。

智能感知世界的基石：多傳感器數據融閤前沿與實踐 在信息爆炸的時代，我們身處的環境正變得日益復雜與動態，對精細化、智能化感知能力的需求也愈發迫切。從自動駕駛汽車精準識彆障礙物，到智慧城市優化交通流量；從醫療診斷的輔助決策，到工業生産的精益控製；從環境監測的實時預警，到軍事偵察的戰場態勢感知，無一不依賴於對海量、異構數據的深度理解與融閤。本書旨在深入剖析“多傳感器數據融閤”這一核心技術，係統梳理其理論基礎、關鍵技術、典型算法以及廣泛的應用前景，為讀者構建一個全麵而深入的認知框架，助力他們在智能感知領域探索前沿、解決實際問題。 第一章 導論：跨越信息鴻溝，構建全景認知 本章將從宏觀視角齣發，闡述多傳感器數據融閤的齣現背景與發展曆程。我們將探討為何單一傳感器在麵對復雜現實場景時往往力不從心，其局限性體現在何處，以及為何需要將來自不同模態、不同特性的傳感器所提供的信息有機結閤，以實現更全麵、更可靠、更魯棒的感知能力。我們將介紹數據融閤的基本概念，明確其核心目標——消除冗餘、彌補不足、提高精度、增強可信度。同時，本章還將勾勒齣多傳感器數據融閤在現代科技體係中的地位，預示其在人工智能、物聯網、大數據等前沿領域扮演的關鍵角色，並簡要介紹本書的章節安排與學習路徑。 第二章 多傳感器係統基礎：萬象匯聚的源頭 要實現有效的數據融閤，首先需要理解構成多傳感器係統的基本單元。本章將係統介紹各類常用傳感器的原理、特性及其在不同應用場景下的優劣勢。我們將深入分析光學傳感器（如攝像頭、紅外相機）、雷達傳感器（如毫米波雷達、激光雷達）、聲學傳感器（（如麥剋風）、慣性傳感器（如IMU）、GNSS（如GPS）以及生物傳感器等。對於每種傳感器，我們將詳細闡述其工作原理、測量對象、精度範圍、環境適應性、數據輸齣形式等關鍵參數。此外，本章還將探討不同傳感器之間的空間關係與時間同步問題，這對於後續的數據對齊與融閤至關重要。例如，我們將討論坐標係轉換、標定方法（內參、外參標定）以及時間戳同步技術，為後續的融閤算法打下堅實基礎。 第三章 數據融閤的理論框架：從源頭到決策的智慧橋梁 本章將聚焦於多傳感器數據融閤的理論基石。我們將深入探討不同層次的數據融閤模式，包括： 低層（原始數據）融閤： 直接融閤來自原始傳感器的信號數據，可以保留最多的原始信息，但對數據預處理和對齊要求極高。我們將介紹一些典型的低層融閤技術，如直接加權平均、卡爾曼濾波及其變種（如擴展卡爾曼濾波EKF、無跡卡爾曼濾波UKF）在目標狀態估計中的應用。 中層（特徵）融閤： 對來自不同傳感器的原始數據進行特徵提取，再對提取的特徵進行融閤。這種方法可以在一定程度上降低數據量，同時保留關鍵信息。我們將討論特徵提取的方法，以及在特徵空間中的融閤策略，例如基於相似度度量的融閤、基於機器學習的特徵匹配與融閤。 高層（決策）融閤： 分彆對來自不同傳感器的數據進行獨立分析和決策，然後將各個傳感器的決策結果進行整閤，形成最終的決策。這種方式對傳感器數據質量的要求相對較低，但可能損失部分潛在信息。我們將介紹各種投票機製、證據理論（如Dempster-Shafer證據理論）、貝葉斯網絡在決策融閤中的應用。 此外，本章還將係統介紹幾種經典的數據融閤數學模型，如貝葉斯推斷、模糊邏輯、神經網絡等，並分析它們在不同融閤場景下的適用性。 第四章 關鍵數據融閤算法解析：精益求精的智慧 algorithms 本章將深入剖析一係列在多傳感器數據融閤領域具有裏程碑意義的算法。我們將從統計學和機器學習的角度，詳細介紹以下關鍵算法： 卡爾曼濾波傢族： 作為目標跟蹤與狀態估計的核心工具，我們將深入解析綫性卡爾曼濾波（KF）、擴展卡爾曼濾波（EKF）和無跡卡爾曼濾波（UKF），闡述它們在處理非綫性係統時的優缺點及適用條件。 粒子濾波（Sequential Monte Carlo）： 適用於非綫性、非高斯係統，我們將探討其基於粒子錶示和序列濛特卡羅方法的原理，以及在復雜動態環境下的應用。 證據理論（Dempster-Shafer Theory）： 專長於處理不確定性與模糊性，我們將解析其基本概念，如信任函數、似然函數、信任分配，以及如何利用Dempster組閤規則進行決策融閤。 貝葉斯網絡（Bayesian Networks）： 強大的概率推理工具，我們將闡述其圖模型錶示、條件概率分布的構建以及在多變量概率推斷中的應用。 模糊邏輯（Fuzzy Logic）： 擅長處理人類的模糊語言和推理，我們將介紹模糊集閤、模糊規則、模糊推理以及模糊控製器在融閤決策中的作用。 深度學習在數據融閤中的應用： 隨著人工智能的飛速發展，深度學習技術在數據融閤領域展現齣巨大潛力。我們將介紹捲積神經網絡（CNN）在圖像特徵提取和融閤中的應用，循環神經網絡（RNN）及其變種（如LSTM）在時序數據融閤中的應用，以及圖神經網絡（GNN）在處理傳感器網絡和非結構化數據融閤中的最新進展。 第五章 數據融閤在關鍵領域的應用實踐：賦能智能化未來 本章將轉嚮實踐層麵，深入探討多傳感器數據融閤在各個領域的成功應用案例。我們將通過詳實的案例分析，展現數據融閤技術如何解決實際問題，並推動行業發展。 自動駕駛： 融閤激光雷達、攝像頭、毫米波雷達、IMU和GNSS等數據，實現對車輛周圍環境的精確定位、障礙物檢測、軌跡預測和路徑規劃，保障行車安全。我們將詳細分析不同傳感器在不同天氣、光照條件下的互補性，以及融閤策略如何提升係統的魯棒性。 機器人導航與定位（SLAM）： 融閤視覺、激光雷達、IMU等信息，實現機器人未知環境的實時建圖與自身定位。我們將探討視覺SLAM、激光SLAM以及多傳感器融閤SLAM的優勢與挑戰。 智慧城市： 融閤交通攝像頭、地磁傳感器、空氣質量傳感器、噪聲傳感器等數據，實現交通流量的智能調度、環境監測與預警、公共安全管理。 遙感與地理信息係統： 融閤多光譜、高光譜、SAR、LiDAR等遙感數據，提升地物分類精度、地錶形變監測能力、三維建模水平。 工業自動化與智能製造： 融閤視覺傳感器、力覺傳感器、溫度傳感器等，實現産品質量的在綫檢測、生産過程的智能監控與優化、故障診斷與預測性維護。 醫療健康： 融閤醫學影像（CT、MRI、X光）、生理信號（ECG、EEG）、穿戴設備數據等，輔助疾病診斷、治療方案製定、康復監測。 軍事與國防： 融閤雷達、紅外、光學、聲學等偵察信息，構建全方位、實時的戰場態勢圖，支持目標識彆、威脅評估和決策指揮。 第六章 麵臨的挑戰與未來發展趨勢：開拓前沿，擁抱變革 盡管多傳感器數據融閤技術取得瞭顯著進展，但仍麵臨諸多挑戰。本章將深入探討當前的研究熱點與未來發展方嚮。 數據異構性與不確定性處理： 如何有效處理不同傳感器之間的數據格式、精度、噪聲特性差異，以及如何量化和融閤不確定性信息。 實時性與計算效率： 在高動態、大數據量的場景下，如何保證數據融閤算法的實時性與高效性。 魯棒性與容錯性： 如何提高融閤係統在傳感器失效、惡劣環境等情況下的魯棒性和容錯能力。 安全性與隱私保護： 在涉及敏感數據的融閤應用中，如何保障數據安全與用戶隱私。 自主學習與自適應融閤： 研究如何讓融閤係統具備自主學習能力，能夠根據環境變化和任務需求動態調整融閤策略。 跨模態與跨領域融閤： 探索如何融閤更多非傳統傳感器數據（如文本、音頻、視頻），以及在更廣泛的領域實現數據融閤。 可解釋性與可信度評估： 如何提高融閤結果的可解釋性，並建立科學的融閤係統可信度評估體係。 本書的編寫，旨在為有誌於深入研究和應用多傳感器數據融閤技術的讀者提供一份係統、詳實、兼具理論深度與實踐指導的參考。我們相信，通過對本書內容的學習和掌握，讀者將能夠更好地理解智能感知世界的基石，並為相關領域的創新與發展貢獻自己的力量。

評分☆☆☆☆☆

從技術細節的角度來看，這本書給我帶來瞭許多啓發。我一直在思考如何纔能更有效地處理海量、異構的多傳感器數據，尤其是在實時性要求極高的應用場景下。書中對於各種融閤算法的數學推導和算法流程講解得非常細緻，讓我能夠清晰地理解其內在邏輯。比如，對於如何設計有效的融閤權重，如何處理傳感器之間的時空對齊問題，以及如何評估融閤後的整體性能，書中都提供瞭實用的方法和建議。我尤其關注書中關於不確定性量化和故障診斷的部分，這對於確保多傳感器融閤係統的可靠性和安全性至關重要。在實際工程應用中，傳感器可能齣現故障、漂移或失效，如何通過融閤技術及時發現並處理這些問題，是保證係統穩定運行的關鍵。這本書提供瞭一些前沿的解決方案，讓我看到瞭將理論知識轉化為實際應用的可能性，也讓我對未來的研究方嚮有瞭更明確的規劃。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排和內容深度都令我印象深刻。作為一本研究生係列的教材，它既有紮實的理論基礎，又不失前沿的研究動態。從基本概念的引入，到各種算法的詳細講解，再到高級應用和未來展望，整個體係構建得非常完整和邏輯清晰。我特彆欣賞作者在講解過程中，不斷地將抽象的數學模型與實際的物理意義聯係起來，這使得理解過程更加容易。而且，書中引用瞭大量的最新研究文獻，為我提供瞭進一步深入學習和研究的寶貴綫索。在閱讀的過程中，我感受到作者不僅僅是在傳授知識，更是在引導我們進行獨立思考和創新。對於我這樣正在攻讀碩士或博士學位的學生來說，這本書無疑是進行多傳感器數據融閤領域學術研究的絕佳參考。它不僅能幫助我打下堅實的理論基礎，更能啓發我探索新的研究方嚮和解決未知的問題。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受就是它極大地拓寬瞭我對“智能”的認知邊界。過去，我可能更多地將智能與單一的算法或模型聯係起來，但這本書讓我明白，真正的智能往往來源於對多源信息的綜閤分析和深度理解。尤其是在處理一些模糊、不確定或信息冗餘的場景時，單一傳感器的局限性暴露無遺。這本書詳細闡述瞭如何通過融閤不同傳感器的優勢，剋服各自的不足，從而獲得更全麵、更準確、更魯棒的環境感知和決策能力。我非常欣賞書中對不同融閤策略的比較分析，從早期的數據級融閤，到特徵級融閤，再到決策級融閤，每一種方法都有其適用的場景和優缺點，作者對此做瞭清晰的闡釋。此外，書中對一些新興的融閤技術，比如深度學習在多傳感器融閤中的應用，也進行瞭深入的探討，這對於跟上技術發展的潮流至關重要。這本書的閱讀體驗，如同在迷霧中行走，逐漸撥開雲霧，看到清晰的景象，讓我對未來的研究和應用充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的驚喜在於，它不僅僅停留在理論層麵，更強調瞭多傳感器數據融閤在各個領域的實際應用。從我熟悉的機器人導航、目標跟蹤，到一些我之前不太瞭解的領域，如環境監測、地質勘探，書中都給齣瞭詳實的案例分析。通過這些案例，我能夠直觀地感受到多傳感器數據融閤技術是如何解決實際問題的，以及它所帶來的巨大價值。例如，在無人機偵察任務中，如何融閤可見光、紅外、SAR（閤成孔徑雷達）等多種傳感器信息，以提高目標檢測和識彆的準確性；在智能交通係統中，如何融閤車輛傳感器、路側傳感器和地圖信息，來優化交通流量管理和提升行車安全。這些生動的例子，讓我深刻體會到瞭理論與實踐相結閤的重要性，也激發瞭我將所學知識應用於解決實際問題的熱情。這本書就像一本百科全書，為我打開瞭通往廣闊應用領域的大門。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，無疑為我們這些在信息爆炸時代裏摸索前行的高校學子們提供瞭一盞指路明燈。我一直對如何將來自不同傳感器的、看似雜亂無章的數據整閤成一個有意義、有價值的整體感到好奇，也深知這在如今的智能化浪潮中是多麼不可或缺的一項技術。想象一下，自動駕駛汽車需要整閤攝像頭、雷達、激光雷達等多種信息來感知周圍環境，機器人需要在復雜環境中定位導航，而智能醫療設備則需要融閤生理信號來輔助診斷。這些場景的實現，都離不開多傳感器數據融閤這一核心技術。我特彆期待書中能夠深入淺齣地剖析各種融閤算法的原理，比如卡爾曼濾波、粒子濾波、貝葉斯網絡等等，並提供實際的應用案例，讓我們能夠理解這些抽象的理論是如何落地生根，解決實際問題的。尤其是在麵對高維、異構、噪聲等復雜數據時，如何有效地進行特徵提取、降維和關聯，這都是我非常關注的方麵。這本書的齣現，讓我看到瞭係統學習和掌握這項關鍵技術的希望，也為我未來的科研方嚮和職業發展奠定瞭堅實的基礎。