機載雷達多目標跟蹤技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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硃自謙 著

圖書標籤:

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齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118088311

商品編碼：29434124047

包裝：精裝

齣版時間：2013-06-01

基本信息

書名：機載雷達多目標跟蹤技術

定價：65.00元

作者：硃自謙

齣版社：國防工業齣版社

齣版日期：2013-06-01

ISBN：9787118088311

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：精裝

開本：大16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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硃自謙、鬍士強編著的《機載雷達多目標跟蹤技術》**章首先迴顧瞭現代機載雷達多目標跟蹤技術的發展曆史。第二章對MTT係統在工程中經常采用的幾種坐標係進行瞭介紹和討論。第三章在研究現有大量航跡起始方法的基礎上，在機載脈衝多普勒雷達環境下，從工程實現背景齣發，針對空空、空麵(包括：空海和空地)目標的特點。第四章在“當前”模型的概念下，從工程實現背景齣發，提齣瞭一種用於機動目標跟蹤的新自適應卡爾曼濾波算法——加權“當前”模型自適應卡爾曼濾波算法。第五章在分析“當前”統計模型的不足基礎上，提齣瞭另一種適用於大範圍機動目標跟蹤的新算法——基於模糊係統的UKF機動目標跟蹤方法。第六章在MTT係統中提齣瞭瞬時動態誤差和瞬態特性的概念。第七章較為係統地介紹瞭目前*常見的幾種數據關聯方法。第八章將現有的幾種概率數據關聯方法等效成相應的網絡。第九章介紹瞭一種*有限集多目標跟蹤方法。第十章針對多目標貝葉斯濾波器不能起始未知位置新目標的問題，提齣瞭一種帶有新生目標檢測的貝葉斯多目標跟蹤方法。第十一章在分析現有外資料的基礎上，針對MTF技術特點提齣瞭一套完整的性能評估方法。

內容提要

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目錄

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章概論 1．1 多目標跟蹤技術的發展 1．2 多目標跟蹤技術的應用 1．2．1 軍用領域 1．2．2 民用領域 1．3 MTT技術的主要問題和關鍵技術 1．3．1 坐標係的選擇 1．3．2 點跡錄取與預處理 1．3．3 航跡起始、確定和消除 1．3．4 數據關聯 1．3．5 經典跟蹤算法 1．3．6 基於有限集的多目標跟蹤算法 1．3．7 性能評估 1．4 本書主要章節安排 參考文獻第二章 多目標跟蹤中經常使用的幾種坐標係第三章 一種通用航跡起始模型和並行聯閤概率航跡起始邏輯第四章 一種用於機動目標跟蹤的加權自適應卡爾曼濾波算法第五章 基於模糊係統的UKF機動目標跟蹤方法第六章 用於機動目標跟蹤的復閤機動模型及其應用 第七章 幾種典型多目標數據關聯方法 第八章 自組織特徵映射神經網絡概率數據關聯 第九章 應用橢球門限的有限集GM—CPHD多目標跟蹤濾波器第十章 基於目標檢測的貝葉斯多目標跟蹤方法 第十一 章多目標跟蹤性能評估係統 結束語 注釋錶

作者介紹

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硃自謙，北京市人，生於1956年，於1982年和1989年獲得西北工業大學飛行器自動控製專業學士和碩士學位，2010年獲南京航空航天大學信息獲取與處理博士學位。長期從事機載雷達總體技術研究工作．先後承擔和主持瞭多項重要基礎科研、預先研究、工程型號等重大科研任務。在機載雷達多目標探測、跟蹤、非閤作目標識彆、多傳感器數據融閤和電子對抗等領域研究中獲得多項部級、國防和全軍科技成果，並發錶數十篇學術論文。鬍士強1969年3月生，河北定州人，現為上海交通大學航空航天學院信息與控製係主任，空天科學技術研究院信息與控製研究所所長，控製科學與工程學科教授、博士生導師。20()2年畢業於北京理工大學飛行器設計專業博士，2004年上海交通大學控製科學與工程流動站齣站，同年破格晉升為教授。長期從事信息處理與應用研究，在多源信息融閤與控製、圖像理解與分析、非綫性係統狀態估計等方麵取得多項科研成果，並在國傢有關重點項目和型號設計中得到成功應用。先後主持瞭國傢自然科學基金、國傢863計劃、中國博士後科學基金、航空科學基金、航天支撐技術基金等多項科研任務，齣版學術專著1部，先後發錶SCI論文30多篇，授權和公開國傢發明10項。曾先後榮獲省部級二等奬3項。

文摘

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序言

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《智海遠航：人工智能驅動的金融風險管理》 內容梗概 在全球經濟一體化日益深入、金融市場波動性顯著加劇的當下，金融風險管理正麵臨前所未有的挑戰。傳統風險管理模式因其反應滯後、預測能力有限、難以應對復雜多變的風險形態等弊端，已顯露齣疲態。正是在這樣的時代背景下，《智海遠航：人工智能驅動的金融風險管理》應運而生，它將目光聚焦於人工智能（AI）技術在金融風險管理領域的顛覆性應用，旨在為金融機構提供一套前沿、高效、智能的風險防控解決方案。 本書並非簡單地羅列AI技術在金融領域的零散應用，而是係統性地構建瞭一個以AI為核心的金融風險管理理論框架和實踐路徑。我們深入剖析瞭AI技術，包括但不限於機器學習（Machine Learning）、深度學習（Deep Learning）、自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）、增強學習（Reinforcement Learning）等，如何被應用於識彆、評估、監測、預警和化解各類金融風險。 核心內容詳解 第一部分：金融風險概覽與AI賦能的必然性 本部分首先對當前金融市場麵臨的主要風險類型進行瞭全麵的梳理和界定，涵蓋瞭信用風險、市場風險、操作風險、流動性風險、閤規風險、係統性風險以及新興的非係統性風險（如網絡安全風險、地緣政治風險等）。我們將逐一分析這些風險的産生機製、演變規律及其對金融機構和宏觀經濟造成的潛在影響。 隨後，本書重點闡述瞭AI技術賦能金融風險管理的理論基礎和技術優勢。我們將探討AI強大的數據處理能力、模式識彆能力、預測分析能力以及自動化決策能力，如何能夠突破傳統風險管理方法的瓶頸。例如，AI可以處理海量、多維度、非結構化的數據，發現人類難以察覺的風險信號；AI的自學習能力可以使其不斷適應市場變化，提高風險預測的精度；AI的自動化執行能力則能幫助金融機構更快速、更有效地應對突發風險事件。 第二部分：AI在信用風險管理中的創新應用 信用風險是金融機構最核心的風險之一。《智海遠航》將深入探討AI如何重塑信用評估、風險預警和貸後管理。 智能信用評估模型： 我們將介紹如何利用機器學習算法，如邏輯迴歸（Logistic Regression）、支持嚮量機（Support Vector Machines, SVM）、隨機森林（Random Forest）、梯度提升（Gradient Boosting）等，構建比傳統評分卡更精準、更動態的信用評估模型。這些模型能夠整閤更多元的非傳統數據（如社交媒體行為、電商交易記錄、運營商數據等），捕捉更精細的客戶信用畫像，有效識彆“高風險低評分”和“低風險高評分”的個體。 AI驅動的早期預警係統： 本書將演示如何利用NLP技術分析新聞報道、社交媒體評論、公司公告等文本信息，識彆可能預示企業經營狀況惡化或財務壓力的負麵情緒和關鍵詞。結閤時間序列分析和異常檢測算法，構建能夠提前預警信貸違約風險的智能係統。 智能化貸後管理與催收： AI在貸後管理中的應用將包括通過分析藉款人的行為模式，預測其還款意願和能力，並據此製定個性化的溝通和乾預策略。例如，智能催收機器人可以提供7x24小時的自動化、人性化溝通服務，提高催收效率並降低客戶流失。 第三部分：AI在市場風險管理中的前沿探索 市場風險是金融市場波動帶來的潛在損失。《智海遠航》將聚焦AI在市場風險量化、預測和交易策略優化方麵的作用。 高頻交易與量化策略： AI的強大計算能力和模式識彆能力使其在構建高頻交易策略和量化投資模型方麵具有顯著優勢。本書將探討如何利用深度學習網絡（如LSTM、CNN）來捕捉資産價格的復雜時序特徵，預測市場趨勢，並開發能夠自適應調整交易參數的智能交易係統。 風險因子識彆與量化： 傳統的VaR（Value at Risk）模型在捕捉極端事件和非綫性關係方麵存在局限。本書將介紹如何利用AI算法（如生成對抗網絡GAN）來生成更具代錶性的市場壓力情景，並利用機器學習模型識彆和量化影響市場波動的隱藏風險因子，從而實現更全麵的市場風險度量。 情緒分析與新聞影響預測： 通過NLP技術對海量的財經新聞、分析報告、社交媒體討論進行實時情緒分析，量化市場參與者的情緒傾嚮，並預測這些情緒變化對資産價格的影響，為市場風險管理提供更敏銳的洞察。 第四部分：AI在操作風險、閤規風險與反欺詐中的實戰應用 操作風險和閤規風險的隱蔽性與突發性是其管理難點。反欺詐更是與時間賽跑的智能化博弈。 操作風險的智能化監測與識彆： 本書將探討如何利用AI技術分析係統日誌、交易記錄、員工行為數據等，識彆潛在的操作失誤、內部欺詐或係統漏洞。通過異常檢測和關聯分析，提前發現操作風險的苗頭。 AI驅動的閤規監管： 隨著金融監管日益嚴格，閤規成本不斷攀升。AI在反洗錢（AML）、瞭解你的客戶（KYC）、反恐怖融資（CTF）等領域的應用將是本書的重點。我們將介紹如何利用NLP技術自動化審查大量交易和客戶信息，識彆可疑模式，減少人工審核的工作量，並提高閤規效率。 智能反欺詐體係： 欺詐手段層齣不窮，AI是應對這一挑戰的最有力武器。本書將詳細講解如何利用機器學習模型，實時分析交易行為、設備信息、身份驗證等數據，快速識彆欺詐交易，如信用卡欺詐、賬戶盜用、虛假交易等。我們將探討圖神經網絡（Graph Neural Networks, GNNs）在識彆欺詐團夥和復雜欺詐網絡中的獨特價值。 第五部分：AI驅動的金融風險管理體係建設與未來展望 本書的最後一部分將上升到戰略層麵，探討金融機構如何構建一個全麵、集成、智能的AI驅動的風險管理體係。 數據治理與AI模型生命周期管理： AI模型的有效性嚴重依賴於高質量的數據。我們將強調數據治理的重要性，以及如何建立標準化的數據采集、清洗、存儲和管理流程。同時，AI模型並非一勞永逸，本書還將探討模型的可解釋性、偏差檢測、持續監控和更新等模型生命周期管理的關鍵環節。 人纔培養與組織變革： 引入AI技術需要金融機構進行相應的人纔培養和組織結構調整。本書將為金融機構在AI人纔引進、技能培訓、跨部門協作以及建立鼓勵創新的企業文化方麵提供戰略性建議。 AI倫理、監管與可信AI： 隨著AI在金融領域的應用日益廣泛，其潛在的倫理問題和監管挑戰也日益凸顯。本書將深入探討AI的透明度、公平性、問責製等問題，並介紹可信AI（Trustworthy AI）的理念和實踐，引導讀者在追求技術創新的同時，牢守倫理底綫，遵循監管要求。 未來趨勢與挑戰： 最後，本書將展望AI在金融風險管理領域的未來發展趨勢，如聯邦學習（Federated Learning）、強化學習在策略優化中的更廣泛應用、以及AI與區塊鏈等其他前沿技術的融閤，並分析可能麵臨的挑戰與機遇。 目標讀者 《智海遠航：人工智能驅動的金融風險管理》麵嚮廣大金融從業者，包括但不限於： 銀行、證券公司、基金公司、保險公司等各類金融機構的風險管理部門、閤規部門、IT部門、科技創新部門的管理人員和技術專傢。 金融科技公司的技術研發人員、産品經理和戰略規劃者。 對人工智能在金融領域應用感興趣的研究人員、學者及高校學生。 監管機構的相關從業人員。 本書力求理論深度與實踐可行性並重，通過豐富的案例分析和清晰的邏輯闡述，幫助讀者全麵理解AI技術為金融風險管理帶來的革命性變革，並掌握將其應用於實際工作的關鍵技能和方法，共同駛嚮更加安全、穩健的金融“智海”遠航。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，無疑為機載雷達多目標跟蹤領域的研究人員提供瞭一個寶貴的知識寶庫。作者以一種極其係統和嚴謹的態度，梳理瞭該領域的核心理論、關鍵算法以及前沿技術。我個人對書中關於目標狀態空間錶示和參數估計的章節特彆感興趣，作者對不同濾波方法的論證分析，以及它們在實際應用中的優缺點，都做瞭非常詳盡的闡述。我特彆贊賞書中對於數據融閤技術在多目標跟蹤中的應用的探討，作者結閤瞭多種傳感器的特點，提齣瞭多種有效的融閤策略，這對於提升跟蹤係統的整體性能具有重要的指導意義。此外，書中關於跟蹤係統性能評估指標的設計與選擇，以及如何進行有效的仿真實驗，都為我今後的研究工作提供瞭明確的方嚮。這本書的參考文獻引用也非常廣泛，為讀者提供瞭進一步深入研究的便利。總體而言，這是一本集理論性、實踐性和前瞻性於一體的優秀學術著作。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在航空電子領域工作的工程師，我一直渴望找到一本能夠係統性梳理機載雷達多目標跟蹤技術現狀與未來發展趨勢的書籍。這本書的齣現，無疑是讓我眼前一亮。它不僅涵蓋瞭該領域最前沿的研究成果，更對經典算法進行瞭詳盡的迴顧與分析，展現齣作者深厚的學術功底和廣闊的行業視野。我尤其對書中關於機器學習在多目標跟蹤中的應用章節印象深刻，作者結閤瞭大量的最新研究文獻，對深度學習、強化學習等技術如何提升跟蹤精度和魯棒性進行瞭深入探討，並給齣瞭富有見地的觀點。書中對多種先進跟蹤濾波器的比較分析，包括其理論基礎、計算復雜度以及在不同場景下的性能錶現，都為我今後的研究和開發提供瞭寶貴的參考。此外，作者對未來技術發展方嚮的預測，以及對相關挑戰的分析，也讓我對該領域的發展有瞭更清晰的認識。這本書的語言嚴謹而不失可讀性，公式推導清晰，論證有力，是一本不可多得的專業著作。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是我近期閱讀體驗中最令人驚喜的一本，它以一種極其生動且深入淺齣的方式，為我打開瞭機載雷達探測與識彆領域的新視野。作者仿佛化身為一位經驗豐富的雷達工程師，將那些原本晦澀難懂的原理和技術，拆解得如此清晰透徹。我尤其贊賞書中對於各種乾擾和噪聲的處理策略的詳盡闡述，這對於理解真實戰場環境下雷達係統的魯棒性至關重要。書中不僅羅列瞭理論知識，更通過大量的實際案例分析，將抽象的概念具象化，讓我能直觀地感受到不同算法在應對復雜目標群時的差異和優劣。讀到關於目標識彆的部分，我更是受益匪淺，作者對各種識彆算法的比較分析，以及它們在不同傳感器和環境下的適用性，都給瞭我極大的啓發。這本書的圖錶設計也非常齣色，邏輯性強，重點突齣，極大地提升瞭閱讀的效率和理解的深度。整體而言，它不僅僅是一本技術手冊，更像是一次沉浸式的學習體驗，讓我對機載雷達多目標跟蹤技術有瞭全新的、更深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

從我一個對雷達係統略有瞭解的門外漢的角度來看，這本書的價值簡直是無法估量。它以一種非常係統且循序漸進的方式，將機載雷達領域中最為核心和復雜的多目標跟蹤技術，以一種極其平易近人的語言呈現齣來。我一直對雷達是如何在紛繁復雜的電磁環境中精準鎖定並追蹤多個移動目標感到好奇，而這本書恰好滿足瞭我這份好奇心。作者在講解數據關聯、狀態估計以及航跡管理等方麵，都做得極為細緻，甚至連一些看似微小的細節，都做瞭深入的剖析。我特彆喜歡書中關於概率數據關聯（PDA）和聯閤概率數據關聯（JPDA）算法的講解，作者用生動的比喻和清晰的圖示，讓我這個非專業人士也能理解其背後的數學原理和工程實現。此外，書中關於如何處理雜波、乾擾以及目標可能齣現的虛警和漏警等問題，也都提供瞭非常實用的思路和方法。這本書的結構設計也非常閤理，每一章都像是一個獨立的模塊，但又相互關聯，共同構建起一個完整而強大的知識體係。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對軍事技術充滿興趣的普通讀者，一直以來對雷達在現代戰爭中的作用都非常著迷。當我偶然翻閱到這本書時，我被它深邃的內涵和宏大的視角所吸引。雖然我對其中很多專業術語並不熟悉，但作者巧妙地運用瞭大量的類比和比喻，將原本晦澀的技術原理闡釋得栩栩如生，仿佛我置身於一個真實的雷達操作指揮中心。書中對於如何區分敵我目標、如何預測目標軌跡、以及如何應對敵方的電子乾擾等方麵的描述，都讓我大開眼界。我仿佛看到瞭一幅幅激烈的空戰畫麵，雷達係統在其中扮演著至關重要的角色。作者對不同國傢和地區在機載雷達技術上的發展曆程和成就的梳理，也讓我對全球軍事科技的競爭格局有瞭更深入的理解。這本書讓我認識到，即使是看似簡單的“點”和“綫”，背後都蘊含著如此復雜精妙的科學與工程技術。