多源数据融合和传感器管理/信息、控制与系统技术丛书 下载 mobi epub pdf 电子书 2024

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编辑推荐

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??多源数据融合和?传感器管理综合了控制、电子信息、计算机、网络以及数学等多学科领域，是一门具有前沿性的高度交叉学科。近年来，随着世界各国对各种多传感器平台和系统的需求急剧增加，信息融合进入了一个蓬勃发展的时期，对它的理论和工程应用的研究方兴未艾，各种关于信息融合的新理论、新方法、新技术层出不穷，国内外学者已经在信息融合领域出版了一批高水平的学术专著。但是，对于刚进入信息融合领域的青年学生，或者刚开始从事信息融合应用的工程技术人员，迫切需要一本信息融合的入门指导书。

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内容简介

　　

　　《多源数据融合和传感器管理/信息、控制与系统技术丛书》是关于信息融合理论、应用和传感器管理的一部教材。本书基于编者的研究工作，并借鉴国内外其他学者的成果，力图较全面、系统地讲解信息融合理论、应用、传感器管理以及发展与研究成果，特别是在异构、多源、动态、非理想信道、稀疏、错误容忍环境下。全书共25章，分为五个部分。第一部分研究现状，包括多源数据融合概述、信息融合的原理和级别、多源传感器数据融合算法、多传感分布检测、传感器管理、探讨和备注；第二部分数学理论基础，包括Bayes方法、模糊集理论、粗糙集理论、MonteCarlo理论、Dempster�睸hafer理论、估计理论和滤波器理论；第三部分多源数据融合算法，包括Bayes决策、正态分布时的统计决策、大小决策、神经网络、支持向量机和Bayes网络；第四部分多源数据融合应用，包括分布式检测和融合、目标追踪的高效管理策略、数据融合的系统校准、目标跟踪策略算法与数据融合、像素与特征的图像融合；第五部分是多传感器管理。本书可作为信息工程、信息融合、模式识别、机器学习、人工智能、数据分析、军事决策和电子对抗等专业的本科生和研究生教材，也可供上述相关领域的科技人员阅读和参考，还可以供雷达、声呐、激光、红外、机器人、导航、交通、医学、物联网、泛在网、CPS、遥感、遥测、定位等领域的科技工作者参考学习。

作者简介

??罗俊海，博士后、副教授，硕士生导师、加拿大McGill大学访问学者、IEEE和ACM会员、CCF高级会员、中国电子协会高级会员。成都市高新区高级人才、四川省和成都市物联网产业联盟讲师、行业技术学科带头人、成都市人才计划、四川省学术后备人选，成都市特聘专家、四川省专家库成员。获得四川省科技进步二等奖一项，南京江宁区科技进步三等奖一项。起草和参与成都市“十二五电子信息产业规划”、“成都市物联网产业发展规划”、CCSA和WGSN多项标准。在国内外高水平期刊、会议上发表三十余篇学术论文，其中SCI、EI检索二十篇，申请国家专利二十三篇，其中授权九项，申请PCT专利一项（基于覆盖保持和zui小生成树的无线移动网络数据传输方法）。被邀请学术任职五项，被邀请学术报告五次，标准制定五项。主持或参与多项国家“863”、国际自然科学基金、总装预研基金、四川国际合作项目等纵向项目和多项横向项目。IEEE Transactions on Wireless Communications、Computer Networks、IEEE Communications Surveys & Tutorials、Sensors等期刊审稿人和多个国际学术会议TPC成员。长期从事嵌入式系统开发和无线通信网络研究，有多项成果实现产业化。??

目录

第一部分 研究现状
第1章 多源数据融合概述
第2章 信息融合的原理和级别
第3章 多传感器数据融合算法
第4章 多传感分布检测
第5章 传感器管理
第6章 数据融合的现状和趋势

第二部分 数学理论基础
第7章 Bayes方法
第8章 模糊集理论
第9章 粗糙集理论
第10章 MonteCarlo理论
第11章 Dempster�睸hafer证据理论
第12章 估计理论
第13章 滤波器理论

第三部分 多源数据融合算法
第14章 Bayes决策
第15章 正态分布时的统计决策
第16章 最大最小决策
第17章 神经网络
第18章 支持向量机
第19章 Bayes网络

第四部分 多源数据融合应用
第20章 分布式检测和融合
第21章 分布式目标追踪的高效管理策略
第22章 数据融合的系统校准
第23章 目标跟踪策略算法与数据融合
第24章 像素与特征的图像融合

第五部分 多传感器管理
第25章 信息融合中的多传感器管理：问题与方法
参考文献

精彩书摘

　　《多源数据融合和传感器管理/信息、控制与系统技术丛书》：
　　流行的Gibbs采样是Metropolis—Hastings算法的特殊情况，其中候选点总是接受的。这种方法的关键优点是它认为只有单变量条件分布，这也通常有更简单的形式和因此比全联合分布更易于模拟。因此Gibbs采样模拟n个随机变量时，将依次通过单次模拟从全联合分布产生一个单独的n维向量。在实际中应用MCMC方法的一个难点是估计老化时间，虽然通常认为通过提供够大的样本容量可以使老化时间不重要。尽管如此，当并行处理计划应用MCMC方法时，老化时间可能是不能被忽略的。随着并行MCMC的计算负担被分为几片，这使个别样本容量并没有想象中那么大。为了缓解这一问题，收敛诊断方法常用来确定老化时间。这些方法必须谨慎应用，因为它们可能引入本身的一些误差到计算中。
　　3.1.2证据置信度推理
　　置信度函数理论源于Dempster的研究，在已理解的Gisher方法的概率推理下得到完善，在基于证据的一般理论下被Shafer数学公式化。置信度函数理论是一种在理论上让人感兴趣的证据推理框架，并且是流行的处理不确定和不精确的方法。D—S理论引入分配置信度和合理度至可能的测量假设，以及用规定的融合规则去融合它们的概念。这可以看作是Bayes理论处理概率质量函数的一般化。
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前言/序言

??????　　由于任何一个传感器都不可能获取目标所有方面的信息，因此其探测到的信息对于最终的目标识别都具有一定的不确定性，再加上系统可靠性、噪声干扰等原因的影响，更加难以凭借单一的传感器探测特征做出正确的判断。在实际过程中，由于这种不确定性，常常会出现依照不同传感器获得的信息而做出截然相反的判别。中国古代“瞎子摸象”的故事告知人们，单凭一种感官获得的感知信息，难以获得对客观事物的全面认识。世间万物在不断变化，而人类感知和认知事物的能力却受到许多限制。唐初谏议大夫魏征曾有一句名言：“兼听则明，偏信则暗”，说的是采纳各种不同的意见作决策往往是明智的，而偏信一家之言则难免有失偏颇。人类和动物在获得客观对象的感知信息时，不是使用一种感官，而是用各种不同的感官，包括视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉等感官获得不同的感知信息，经过大脑处理之后才形成一个完整的认知结果。同样，在社会和经济活动中，负责任的政府和企业在决策时也要收集大量的数据，汇集不同的观点，才能制定出符合客观规律的决策。

　　随着传感器技术、计算机技术和信息技术的快速发展，20世纪70年代首先在军事领域产生了“数据融合”的全新概念，即把多种传感器获得的数据进行所谓的“融合处理”，以得到比单一传感器更加准确和有用的信息。之后，基于多源数据综合意义的融合一词开始出现于各类公开出版的技术文献中，逐渐地这一概念不断扩展，要处理的信息不仅包含多平台、多传感器、多源的信号，还包括了知识、经验等在内的多种信息。其研究对象和应用领域不但涉及国防、工业、农业、交通、运输等传统行业，还涉及生物、通信、信息、管理等新兴行业，于是一种共识的概念逐渐被人们所接受，称为“多源数据融合”。

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　　传感器管理技术主要是对多源传感器在时间上、空间上和任务上进行规划，最佳的规划方式就是根据多系统各自携带的传感器特性，将对系统探测信息增量最大的传感器探测方式安排为下一次系统的执行方案。从系统信息获取上来看，对监控区域的目标检测、运动目标的持续跟踪和目标的属性识别是信息监控的重点内容，进一步地获取这些关键信息，将会有利于系统信息增量的提升。

　　多源数据融合和传感器管理综合了控制、电子信息、计算机、网络以及数学等多学科领域，是一门具有前沿性的高度交叉学科。近年来，随着世界各国对各种多传感器平台和系统的需求急剧增加，信息融合进入了一个蓬勃发展的时期，人们对它的理论和工程应用研究方兴未艾，各种关于信息融合的新理论、新方法、新技术层出不穷，国内外学者已经在信息融合领域出版了一批高水平的学术专著。不过，对于刚进入信息融合领域的青年学生，或者刚开始从事信息融合应用的工程技术人员，迫切需要一本信息融合的入门教材。在电子科技大学校级特色教材规划等项目的资助下，笔者承担了《多源数据融合和传感器管理》的编写任务。该教材理论体系完整，材料取舍得当，包含信息融合的数学基础、主要进展、典型应用和传感器管理，可作为计算机网络、信号处理、自动化及相关专业本科生及研究生的教材，亦适合从事多源数据融合理论研究和工程应用的专业技术人员参考。

　　本书共分五部分，总计25章。第一部分研究现状包括第1~6章，介绍了多源数据融合的基本概念、功能模型、系统结构、发展过程等； 第二部分为信息融合数学理论基础，包括第7~13章，详细介绍了多源数据融合理论赖以发展的理论基础，包括估计理论、粗糙集理论、随机集理论、D�睸理论、Monte Carlo理论、滤波器理论等；第三部分为多源数据融合算法，包括第14~19章，详细阐述了支持向量机、神经网络、Bayes网络、各融合决策等；第四部分为多源数据融合应用，包括第20~24章，详细展现了多源无线传感网络中分布式目标追踪的高效传感器管理策略、无线传感器网络中基于融合的火山地震检测和定时、数据融合的系统校准等；第五部分为传感器管理，即第25章，讲述了传感器管理问题的解决方案、传感器部署原则和传感器资源分配等。

　　为使概念原理论述清楚准确且反映主要研究成果，本书在撰写过程中参考了一批国内外学术专著，包括《多源多目标统计信息融合》(［美］马勒著，范红旗等译)、《多源信息融合理论及应用》（潘泉等著）、《多源信息融合理论与应用》（杨露菁等著）、《多源数据融合》(韩崇昭等著)、《信息融合理论及应用》(何友等著)、《雷达数据处理及应用（第二版）》(何友等著)、《多传感器多源数据融合理论及应用》(彭冬亮著)、《信息融合技术及应用》(李弼程等著)、《融合估计与融合控制》(王志胜等著)、《现代目标跟踪与信息融合》(潘泉等著)、《复杂系统的现代估计理论及应用》(梁彦等著)、Multi Sensor Data Fusion with MATLAB(Jitendra R. R. 著)、Multi Sensor Data Fusion（Hugh Durrant�瞁hyte 著）、Handbook of Multisensor Data Fusion Theory and Practice（Martin E. Liggins著）、Foundations and Applications of Sensor Management(A.O. Hero著)、High level Data Fusion(Subrata K. D. 著)Distributed Detection and Data Fusion（C.S.Burrus著）及Estimation with Applications to Tracking and Navigation(Bar shalom Y.等著)等，在此向他们以及参考文献的所有作者表示深深谢意。同时，也感谢所有关心本书出版的各位专家学者。

本书相关工作得到了国家自然科学基金资助项目（No.61001086）和电子科技大学新编特色教材建设项目（No. Y03094023701005）以及中央高校基本科研业务基金资助项目（No.ZYGX2011X004）的支持。

　　在本书编写过程中得到了陈悦老师、王章静老师和高欢斌、邹仕华、邹任乾、曹赞、任霄、倪静、蔡济杨和李涛等同学的帮助，其中王章静老师完成了该书的三分之一的工作量。

本书在编写过程中还得到了相关领导、出版社老师、同学的支持和帮助。在此，向所有为本书的出版做出贡献的人们表示衷心感谢！

　　尽管作者做出了最大的努力，但限于自身水平，错误和不妥之处在所难免，殷切期望广大读者批评指正。

作者

2015年5月

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还不错，还不错，挺不错的。

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入门手册，指引方向，脉络清晰，值得深思！

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