多传感器信息融合及应用 (何友 王国宏 陆大䋮 彭应宁)

本书是在2000年出版的  (第一版)的基础上对部分内容进行了增加、删节、扩充、重组，综合了作者多年的研究成果及大量的国内外文献资料的基础上编写完成了第二版的编写；书中全面介绍了多传感器信息融合技术的理论、进展与最新研究成果。

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  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一红外融合跟踪

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

……

第11章  多传感器信息融合中的状态估计

第12章  多传感器信息融合中的航迹文件管理

第13章  利用属性融合技术识别雷达辐射源

第14章  多传感器目标识别融合模型

第15章  回顾、建议与展望

参考文献

英文缩写对照表

评论

sjh.123

涉及内容有点多，得好好学习下

2023-03-16 10:29:31回复

G886

了解了解，谢谢！

2023-02-22 15:07:43回复

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