多传感器信息融合及应用

第1章多传感器信息融合概述

1.1多传感器信息融合的目的和定义

1.2多传感器信息融合的基本原理

1.3多传感器信息融合技术的应用

1.4多传感器信息融合技术研究的历史与现状

1.5背景资料

第2章状态估计基础

2.1引言

2.2线性系统估计Kalman滤波技术

2.3运动模型的稳态滤波器

2.4非线性系统的状态估计

2.5小结

第3章不确定推理方法

3.1引言

3.2不确定性推理方法之一主观Bayes方法

3.3不确定性推理方法之二证据理论

3.4主观Bayes方法和证据理论的比较

3.5小结

第4章多传感器信息融合系统功能和结构模型

4.1信息融合系统的功能模型

4.2信息融合系统的结构模型

4.3信息融合技术在军事上的应用举例

4.4小结

第5章分布式检测与融合

5.1引言

5.2局部判决融合规则设计

5.3并行结构中的分布检测与融合

5.4串行结构中的分布检测与融合

5.5带反馈并联网络中的分布检测与融合

5.6分布式CFAR检测

5.7小结

第6章集中式多传感器综合跟踪算法

6.1引言

6.2多传感器联合概率数据互联算法

6.3多传感器多目标跟踪的广义S维分配算法

6.4多雷达综合跟踪

6.5小结

第7章分布式多传感器信息融合中的统计航迹关联算法

7.1引言

7.2加权和修正航迹关联算法

7.3序贯航迹关联算法

7.4统计双门限航迹关联算法

7.5最近邻域和K近邻域航迹关联算法

7.6修正的K近邻域航迹关联算法

7.7多局部节点情况下的统计航迹关联算法

7.8统计航迹关联算法性能分析

7.9在空中交通管制中的应用

7.10比较与总结

第8章分布式多传感器信息融合中的模糊航迹关联算法

8.1引言

8.2模糊因素集与隶属度函数

8.3模糊因素的确定与模糊集A的动态分配

8.4模糊双门限航迹关联算法

8.5基于模糊综合函数的航迹关联算法

8.6多因素模糊综合决策航迹关联算法

8.7多局部节点情况下的模糊航迹关联算法

8.8模糊航迹关联算法的性能分析

8.9小结

第9章雷达和ESM数据关联

9.1引言

9.2等样本容量下的雷达和ESM航迹关联

9.3不等样本容量下基于统计理论的雷达和ESM航迹关联

9.4不等样本容量下基于模糊综合分析的雷达与ESM航迹关联

9.5动态和属性信息在雷达和ESM数据关联中的应用

9.6小结

第10章红外传感器目标跟踪及雷达红外融合跟踪

10.1引言

10.2基于修正球坐标系的红外目标跟踪

10.3基于定向概率数据互联滤波(DPDAF)的红外目标跟踪

10.4基于红外传感器的机动检测

10.5基于图像质心位置和质心位移测量的红外目标跟踪

10.6基于最优数据压缩的雷达和红外融合目标跟踪

10.7基于多传感器概率数据互联滤波(MSPDAF)的雷达和红外融合跟踪

10.8基于IMM/MSPDAF的雷达和红外融合跟踪

10.9小结

附录10AMSC中非线性状态方程的推导

附录10B目标航向协方差阵的推导

附录10C质心测量误差方差的推导

第11章多传感器信息融合中的状态估计

11.1引言

11.2状态估计基本方程描述

11.3集中式多传感器信息融合系统中的状态估计

11.4分布式多传感器信息融合系统中的状态估计

11.5多级式多传感器系统中的分层估计

11.6混合式多传感器信息融合系统中的状态估计

11.7带反馈信息的分布估计

11.8带反馈信息的多层估计

11.9小结

第12章多传感器信息融合中的航迹文件管理

12.1引言

12.2航迹号管理

12.3多传感器综合跟踪系统中的航迹质量管理技术

12.4分布式系统中的关联映射

12.5系统航迹的建立、保持与撤销

12.6几个有关问题的讨论

12.7小结

第13章利用属性融合技术识别雷达辐射源

13.1引言

13.2不确定推理在雷达辐射源识别中的应用

13.3可能性理论在雷达辐射源识别中的应用

13.4利用多属性模糊加权方法识别雷达辐射源

13.5小结

第14章多传感器目标识别融合模型

14.1引言

14.2基于最大后验概率的目标识别融合

14.3基于D-S证据理论的目标识别融合

14.4基于模糊综合的目标识别融合

14.5基于黑板模型的多传感器目标识别融合

14.6小结

第15章回顾、建议与展望

15.1引言

15.2研究成果回顾

15.3问题与建议

15.4研究方向展望

参考文献

英文缩写对照表

　　本书是在2000年《多传感器信息融合及应用》的基础上加以修改和增订而成的。综合近几年信息融合技术的发展，对信息融合的研究现状给予了更全面的阐述，充实了信息融合技术所需的基础理论，对状态估计和不确定推理方法两章内容进行了完善和扩充，特别是对主观Bayes方法和证据理论的应用给予了较详细的叙述，以适应多传感器信息融合理论、算法和应用的不断发展。　　本书是关于多传感器信息融合理论及应用的一部专著，是作者们对国内外近10多年来该领域研究进展和自身研究成果的总结。全书由15章组成，主要内容有：多传感器信息融合研究的目的、意义、应用领域、历史和现状，状态估计与不确定推理方法，多传感器信息融合的功能和结构模型，分布式检测融合理论，集中式多传感器综合跟踪算法，分布式多传感器信息融合中的统计和模糊航迹关联算法，雷达和电子支援措施（ESM）数据关联，红外传感器目标跟踪及雷达-红外融合跟踪，多传感器信息融合中的状态估计与航迹文件管理技术，多传感器目标识别融合模型，利用属性融合技术识别雷达辐射源，最后是本书的回顾、建议与展望。本书可供从事信息C4ISR系统、雷达工程、电子对抗、红外、声纳、模式识别、军事指挥等专业的科技人员阅读阅读和参考，也可作为上述专业的研究生教材。同时还可供从事激光、机器人、遥感、遥测等领域的工程技术人员参考。