BF:多源多目标统计信息融合进展 [美] 罗纳德·马勒（Ronald P.S.Mahler pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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[美] 罗纳德·马勒（Ronald P.S.Mah 著

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统计信息融合
多源信息融合
多目标跟踪
数据融合
目标跟踪
传感器融合
信息处理
机器学习
人工智能
雷达信号处理

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店铺：华裕京通图书专营店

出版社：国防工业出版社

ISBN：9787118114966

商品编码：29391431827

包装：平装

出版时间：2017-12-01

具体描述

基本信息

书名:多源多目标统计信息融合进展

定价：218.00元

售价：174.4元

作者: 罗纳德·马勒（Ronald P.S.Mahler）,

出版社：国防工业出版社

出版日期：2017-12-01

ISBN：9787118114966

字数：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

编辑推荐

内容提要

作为2007年版Statistical Multisource-Multitarget InformatioFusion一书的姊妹篇，《多源多目标统计信息融合进展》系统全面地介绍了集信息融合近10年来的理论及技术进展，密切结合弱小目标检测、联合跟踪识别、集群目标跟踪、多源异质融合、传感器配准、传感器／平台资源管理等实际应用问题，内容新颖且系统性强。
　　《多源多目标统计信息融合进展》按专业化程度和应用水平分为五篇26章：有限集统计学初步（第2～6章）；标准观测模型的RFs滤波器（第7～15章）；未知背景下的RFS滤波器（第16～18章）；非标观测模型的RFs滤波器（第19—22章）；RFS传感器与平台管理（第23—26章）。主要内容涵盖：有限集与多目标的数学基础、贝叶斯建模／滤波与性能评估、经典有限集滤波器、多传感器有限集滤波、跳变多目标系统滤波、联合的滤波与传感器配准、多目标平滑器、动态未知背景下的有限集滤波、叠加式传感器滤波、图像传感器检测前跟踪、群／簇／扩展目标跟踪、模糊观测下的集滤波、单／多目标传感器管理控制的理论及近似。
　　《多源多目标统计信息融合进展》可为从事雷达／光电信息系统设计及其信息综合的技术人员提供理论指导与实际参考，同时也可作为高等院校相关专业研究生的学习教材。计算科学家、物理学家、数学家以及其他从事信息融合理论研究的人员也可从《多源多目标统计信息融合进展》中获益。

第1章绪论
1．1 有限集统计学概览
1．1．1 FISST的理念
1．1．2 关于FISST的一些误解
1．1．3 观测一航迹关联方法
1．1．4 有限集方法
1．1．5 扩展至非常规观测
1．2 有限集统计学新进展
1．2．1 经典PHD和CPHD滤波器进展
1．2．2 多目标平滑器
1．2．3 未知背景下的PHD和CPHD滤波器
1．2．4 非点目标PHD滤波器
1．2．5 经典多伯努利滤波器的进展
1．2．6 面向“原始数据”的RFS滤波器
1．2．7 理论进展
1．2．8 非常规观测融合方面的进展
1．2．9 迈向大一统
1．3 本书结构

第I篇有限集统计学初步
第2章有限集
2．1 简介
2．2 单传感器单目标统计学
2．2．1 基本符号
2．2．2 状态空间和观测空间
2．2．3 状态／观测、概率质量函数与概率密度
2．2．4 目标运动模型与马尔可夫密度
2．2．5 观测模型与似然函数
2．2．6 非常规观测
2．2．7 单传感器单目标贝叶斯滤波器
2．3 有限集
2．3．1 RFS与点过程
2．3．2 RFS的例子
2．3．3 RFS的代数性质
2．4 多目标统计学梗概
第3章多目标微积分
3．1 简介
3．2 基本概念
3．2．1 集函数
3．2．2 泛函
3．2．3 泛函变换
3．2．4 多目标密度函数
3．3 集积分
3．4 多目标微分
3．4．1 Gfiteaux方向导数
3．4．2 Volterra泛函导数
3．4．3 集导数
3．5 多目标微积分的重要公式
3．5．1 多目标微积分基本定理
3．5．2 集积分变量替换公式
3．5．3 联合空间上的集积分
3．5．4 常数法则
3．5．5 求和法则
3．5．6 线性法则
3．5．7 单项式法则
3．5．8 幂法则
3．5．9 乘积法则
3．5．1 0链式法则
3．5．1 1第二链式法则
3．5．1 2第三链式法则
3．5．1 3第四链式法则
3．5．1 4Clark通用链式法则
……

第Ⅱ篇标准观测模型的RFS滤波器
第Ⅲ篇未知背景下的RFS滤波器
第Ⅳ篇非标观测模型的RFS滤波器
第Ⅴ篇传感器、平台与武器管理

附录

作者介绍

范红旗，陕西合阳人。国防科技大学自动目标识别（ATR）重点实验室副教授，IEEE会员。2001年获清华大学机械工程系学士学位，2008年获国防科技大学工学博士学位，2015年瑞典厄勒布鲁大学移动机器人与嗅觉（MRO）实验室访问学者。获国家科技进步奖二等奖和省部级奖励各1项，出版译著《多源多目标统计信息融合》（2013年度引进版科技类图书奖）.合作编著《导弹与制导》和《制导概览》MOOC教材，发表论文100多篇，博士论文获2011年湖南省博士论文。主要研究领域：主动感知系统、目标跟踪、信息融合与智能导引等。
　　
　　卢大威，湖北安陆人。国防科技大学自动目标识别（ATR）重点实验室教员。2004年和2005年分获国防科技大学电子工程专业学士学位和信息与通信工程专业硕士学位，2006年于国防科技大学攻读博士学位.2012年毕业留校任教至今。发表学术论文30余篇，合作翻译出版《多源多目标统计信息融合》。主要研究方向：雷达系统建模与仿真、雷达信号与数据处理、有限集与贝叶斯估计等。
　　
　　蔡飞，湖南常德人。空军试验训练基地工程师。2008年和2015年分获国防科技大学电子工程专业工学学士学位和信息与通信工程专业博士学位。发表SCI检索论文4篇，合作翻译出版《多源多目标统计信息融合》。主要研究方向：雷达系统、信号处理、信息融合。付强，湖南长沙人。国防科技大学自动目标识别（ATR）重点实验室教授、博士生导师、军委装备发展部某专业组专家。主要从事自动目标识别、雷达信号处理等方向的科研教学工作。近十余年获国家科技进步二等奖2项，出版学术专著《雷达目标识别》《自动目标识别评估方法及应用》，主编《制导技术应用丛书》（公开发行17.7万册）.主讲中国大学精品视频公开课《制导新讲》（“爱课程”“网易公开课”上线），主讲全国工程硕士MOOC课程《制导器术道》（“学堂在线”上线），指导多名博士生获全军及湖南省博士论文。

文摘

序言

《多源多目标统计信息融合：理论、方法与应用》引言在信息爆炸的时代，我们面临着海量、异构、动态变化的数据。如何从这些纷繁复杂的信息源中提取有价值的洞见，并做出准确的决策，已成为科学研究与工程实践中的核心挑战。尤其是在军事侦察、环境监测、智能交通、医疗诊断、金融风控等众多领域，单一信息源往往不足以提供全局、可靠的认知，信息的有效融合成为提升系统整体性能的关键。本书正是聚焦于这一重要领域，深入探讨多源多目标统计信息融合的理论基础、核心方法以及前沿应用，旨在为研究人员和工程师提供一套系统的理论框架和实用的技术工具。第一章：信息融合的基石——信息与不确定性信息融合的本质是整合来自不同信源的信息，以获得比任何单一信源更准确、更完整的描述。本章首先从信息论的角度出发，阐释信息的基本概念，包括熵、互信息等，以及信息量与不确定性之间的深刻联系。我们将分析信息源的特性，如信源的可靠性、精度、独立性等，这些特性直接影响融合结果的质量。接着，本章将详细介绍不确定性在信息融合中的表现形式。不确定性并非仅仅是“不知道”，它可能源于测量误差、模型偏差、环境干扰、主观判断的模糊性，甚至信息本身的内在随机性。我们将探讨不同类型的不确定性，例如随机不确定性（概率分布描述）、认知不确定性（证据理论中的信任度）以及模糊不确定性（模糊集合理论）。理解和量化这些不确定性是进行有效信息融合的前提。此外，本章还会触及信息融合的基本原则，例如“局部信息全局利用”、“化零为整”、“去冗余增信息”等，为后续章节的理论推导和方法构建奠定坚实的基础。我们将强调，信息融合并非简单的“加权平均”，而是一个复杂的信息处理过程，需要审慎考虑各种因素。第二章：统计信息融合的理论基础本章深入挖掘统计学在信息融合中的核心作用。我们将从概率统计的基本概念出发，介绍贝叶斯定理作为信息融合的基石。贝叶斯定理提供了一种将先验知识与新的观测数据结合，从而更新信念（后验概率）的数学框架。我们将通过具体的例子，展示如何利用贝叶斯更新来整合不同来源的概率信息。卡尔曼滤波及其扩展（如扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波）是处理动态系统信息融合的经典方法。本章将详细讲解卡尔曼滤波的原理，包括状态估计、协方差传播等，并分析其在处理线性高斯系统中的优势。随后，我们将探讨非线性系统下卡尔曼滤波的扩展，以及它们在实际应用中的局限性和改进方向。除了概率模型，证据理论（Dempster-Shafer Theory）为处理不确定性和不精确信息提供了另一种强大的工具。本章将介绍证据理论中的基本概念，如基本概率分配（BPA）、信任函数、似然函数，以及Dempster组合规则。我们将展示证据理论如何有效地整合来自多个信源的、可能存在冲突的证据，并给出最终的决策依据。此外，模糊集合理论及其信息融合方法也将被引入。模糊集合理论能够处理概念的模糊性，如“温度很高”、“速度很快”等。本章将介绍模糊逻辑、模糊规则和模糊推理，并探讨如何利用模糊聚类、模糊聚类融合等方法来整合模糊信息。第三章：多源多目标信息融合的核心方法在建立坚实的理论基础之后，本章将聚焦于解决多源多目标信息融合中的具体技术难题。 3.1 数据层融合：数据层融合是信息融合的最低层次，直接处理原始的测量数据。本节将探讨如何在不同传感器格式、不同坐标系下进行数据的对齐和配准。例如，在目标跟踪应用中，如何将来自不同雷达、红外传感器的数据在同一参考框架下进行统一。我们将介绍常用的几何变换、坐标变换技术，以及如何处理传感器之间的时空错位问题。 3.2 特征层融合：特征层融合是在对原始数据进行初步处理后，提取的具有代表性的特征信息进行融合。这包括对目标的高、低级特征进行提取和描述，例如目标的形状、纹理、颜色、运动轨迹等。本节将讨论不同类型的特征提取方法，如SIFT, SURF, HOG等，并重点介绍如何设计有效的特征表示，以便于后续的融合。我们将探讨如何对不同传感器提取的同类特征或异类特征进行匹配和关联，进而实现信息融合。 3.3 决策层融合：决策层融合是在每个独立的信源经过处理后，生成各自的决策或判断，然后将这些独立决策进行整合，形成最终的全局决策。本节将介绍各种决策融合技术，包括投票机制、加权平均、最大似然估计、贝叶斯网络决策以及基于学习的决策融合方法。我们将分析不同决策融合方法在处理信息不一致性、信源故障等情况下的鲁棒性。 3.4 目标跟踪中的信息融合：目标跟踪是信息融合领域的一个典型应用场景。本章将深入探讨多目标跟踪（MOT）中的信息融合挑战，包括目标的识别、关联、状态估计和轨迹维护。我们将介绍经典的联合概率数据关联（JPDA）、多假设跟踪（MHT）等方法，并分析现代基于深度学习的目标跟踪算法如何融入多源信息。 3.5 针对冲突和不一致信息的处理：在实际应用中，来自不同信源的信息往往存在冲突或不一致。本节将专门讨论处理这些问题的策略，包括异常值检测、冲突消减技术、基于容错的信息融合以及鲁棒估计方法。我们将介绍如何识别和剔除不可靠信源，或者如何根据不一致信息的程度进行加权处理，以减小其对融合结果的影响。第四章：信息融合的先进技术与方法本章将介绍当前信息融合领域的研究热点和前沿技术，为读者提供更广阔的视野。 4.1 基于机器学习的信息融合：机器学习，特别是深度学习，正在深刻地改变信息融合的面貌。本节将介绍如何利用神经网络（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、Transformer）来学习从多源数据到融合结果的映射。我们将探讨深度学习在特征提取、目标识别、场景理解等方面的优势，以及如何构建端到端的深度融合模型。 4.2 认知信息融合：认知信息融合关注于模仿人类的认知过程，实现更高级别的智能信息融合。这包括对上下文信息的理解、推理和决策。本节将介绍基于本体（Ontology）的知识表示与推理、语义信息融合以及情境感知信息融合等概念。 4.3 分布式与去中心化信息融合：在一些大规模、分布式系统中，集中式的信息融合可能面临通信瓶颈和单点故障的风险。本节将介绍分布式信息融合和去中心化信息融合的技术，例如联邦学习（Federated Learning）、基于边缘计算的信息融合等。这些方法能够在不集中所有数据的情况下，实现信息共享和协同决策。 4.4 实时信息融合：在许多应用场景中，信息融合需要实时进行，以支持快速响应。本节将探讨如何设计高效的算法和数据结构，以及利用并行计算和硬件加速技术，来满足实时信息融合的需求。第五章：多源多目标统计信息融合的应用领域本章将通过具体的案例，展示信息融合在各个领域的实际应用价值。 5.1 军事与国防：在军事领域，信息融合是实现情报、监视、侦察（ISR）能力的关键。我们将探讨如何融合雷达、卫星、无人机、光学传感器等多种平台的信息，以实现对目标的精确探测、识别和跟踪，为指挥决策提供支持。 5.2 环境监测与灾害预警：在环境保护和灾害预警方面，信息融合可以整合卫星遥感、地面传感器、气象数据、历史记录等信息，构建更全面、更准确的环境模型，预测污染扩散、洪水、地震等风险。 5.3 智能交通系统：智能交通系统依赖于对路况、车流量、行人行为等信息的实时融合，以优化交通信号控制、路径规划、车辆协同行驶，提高交通效率和安全性。 5.4 医疗健康：在医疗领域，信息融合可以整合患者的病历数据、医学影像（X光、CT、MRI）、基因组数据、可穿戴设备监测数据，为医生提供更全面的诊断依据，辅助个性化治疗方案的制定。 5.5 金融风控：在金融领域，信息融合可以整合交易数据、客户信息、社交媒体信息、新闻报道等，构建更强大的风险评估模型，用于欺诈检测、信用评分、市场风险预测。 5.6 机器人与自主系统：对于机器人和自主系统而言，信息融合是其感知外部环境、进行导航和决策的基础。本书将探讨如何融合来自摄像头、激光雷达、惯性测量单元（IMU）等传感器的数据，使机器人能够理解周围环境并安全有效地执行任务。结论信息融合是一个充满挑战但也极具潜力的研究领域。本书从理论基础到核心方法，再到前沿技术和实际应用，系统地梳理了多源多目标统计信息融合的方方面面。我们相信，通过对本书的学习，读者能够深刻理解信息融合的本质，掌握相关的理论和技术，并能够将其应用于解决实际问题，推动相关领域的发展。未来的研究将继续探索更高效、更鲁棒、更智能的信息融合技术，以应对日益增长的信息挑战。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

[美] 罗纳德·马勒（Ronald P.S.Mahler）这个署名，对我而言，并非一个耳熟能详的名字，但这恰恰激起了我更大的好奇心。一位来自美国的研究者，在“多源多目标统计信息融合”这个领域，竟然能有如此深入的进展，足以被收录进一本专门的书籍，这本身就说明了他的学术造诣和研究的独特性。我很好奇，这位学者是如何从零开始，一步步梳理和构建起这个复杂的理论体系的？他是在什么样的一个研究背景下，发现了这一领域的需求和潜力？他的研究方法是否具有颠覆性？是否借鉴了其他学科的理论，并将其巧妙地应用于信息融合？我设想，这本书中可能包含大量的数学公式和算法推导，但更让我期待的是，这些理论是如何被转化为实际应用的。例如，在金融分析中，如何整合宏观经济数据、公司财报、以及市场情绪指标，来预测股票价格的波动？或者在医疗诊断中，如何融合病人的病史、影像学检查、基因测序数据，来为病人制定最精准的治疗方案？马勒教授的贡献，很可能就体现在他为解决这些现实世界难题提供了坚实的理论基础和创新的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，以及其“进展”二字，让我感觉它并非一本停留在理论介绍的教材，而是一份前沿的研究成果总结。 “进展”意味着它不仅会回顾过去的研究成果，更重要的是，它会展示当前领域最新的发展动态和趋势。我好奇，在多源多目标统计信息融合这个快速发展的领域，目前的研究热点是什么？是否有哪些新的理论突破，或者新的应用场景正在涌现？例如，随着人工智能技术的飞速发展，是否有一些深度学习的方法被巧妙地融入到了信息融合的过程中？比如，利用神经网络来学习不同信息源之间的复杂关联，或者用强化学习来动态调整融合策略以适应不断变化的环境？我也想知道，这本书是否会探讨信息融合在一些新兴领域的应用，例如在智慧城市建设中，如何融合来自交通、环境、能源等多个子系统的数据，以优化城市运行效率？或者在国家安全领域，如何整合来自情报、监控、网络等多个渠道的信息，以应对复杂的安全威胁？如果这本书能够引领我了解这些前沿的动态，那将是一次非常有价值的学习体验。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字《BF:多源多目标统计信息融合进展》着实让我眼前一亮。尽管我还没来得及深入阅读，单是这个书名就已经勾勒出了一个充满挑战与机遇的研究领域。 “多源”二字暗示了信息的来源并非单一，而是纷繁复杂，这可能涉及到传感器数据、历史文献、观测记录，甚至是社会调查结果等等。这无疑增加了信息整合的难度，但也意味着一旦融合成功，我们就能获得比单一信息源更全面、更深入的洞察。而“多目标”则进一步拓展了融合的深度和广度。它表明信息融合不仅仅是为了一个单一的结论，而是要服务于多个、可能相互关联甚至冲突的目标。这就像在一个复杂的决策场景中，我们需要权衡不同的利益点，寻找最佳的解决方案。想象一下，在自动驾驶汽车的研发中，融合来自雷达、摄像头、激光雷达等多个传感器的数据，不仅是为了准确识别障碍物（一个目标），更是为了预测其运动轨迹、规划安全路径、甚至理解行人的意图（多个目标）。这种挑战性让我对书中将要探讨的方法论充满期待。

评分☆☆☆☆☆

“BF”这个缩写，虽然放在了书名的开头，但并没有直接给出其具体的含义，这让我在阅读前就产生了一丝悬念。我猜测，这或许是作者团队的标识，或者是对某个关键概念的简洁代称，甚至是一种独特的命名习惯。无论如何，它都为这本书增添了一丝神秘感，并激发了我去探究其背后含义的兴趣。有时候，一个独特的标识能够帮助人们快速识别和记忆某个领域或某项研究。我希望在阅读过程中，能够逐渐理解“BF”所代表的意义，并将其与书中探讨的多源多目标统计信息融合的进展联系起来。这种未知感，使得我对这本书的阅读不仅仅是对知识的渴求，更带有一点解谜的乐趣。我相信，当深入了解这本书的内容后，我也会对“BF”这个缩写有着更深刻的理解，并可能将其作为认识和引用该研究成果的一个重要线索。

评分☆☆☆☆☆

“统计信息融合”这四个字，在我看来，是整本书的核心脉络。这表明，作者并非仅仅停留在定性的描述，而是要用严谨的统计学语言来构建信息融合的框架。这意味着书中会大量涉及概率论、数理统计、机器学习等经典统计学理论，并可能在此基础上提出新的统计模型和算法。我脑海中浮现出各种经典的统计融合方法，比如贝叶斯推断、卡尔曼滤波、粒子滤波等等。但“多源多目标”的场景，无疑会让这些经典方法面临更大的挑战。信息来源的多样性可能导致数据的不一致性、噪声的干扰、甚至是不确定性的叠加，而多目标的设定则要求融合模型能够同时处理多个相互依赖的输出。我不禁猜想，马勒教授是否在书中提出了全新的融合框架，能够有效地处理这些复杂性？他是否对不同信息源的可靠性进行了量化评估，并根据其置信度来加权融合？他是否设计了能够同时优化多个目标函数，并处理目标间权衡的算法？我认为，这本书的价值，很大程度上取决于它在统计理论上的创新性，以及这些创新如何能够带来更准确、更鲁棒、更高效的信息融合结果。