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出版社： 国防工业出版社
ISBN：9787118102611
商品编码：29312818649
包装：平装
出版时间：2015-10-01
具体描述
| 图书基本信息 | |||
| 图书名称 | 多运动平台协同导航的分散式算法研究 | 作者 | 穆华 |
| 定价 | 50.00元 | 出版社 | 国防工业出版社 |
| ISBN | 9787118102611 | 出版日期 | 2015-10-01 |
| 字数 | 页码 | ||
| 版次 | 1 | 装帧 | 平装 |
| 开本 | 16开 | 商品重量 | 0.4Kg |
| 内容简介 | |
| 穆华、吴美平、胡、王飞行编*的《多运动 平台协同导航的分散式算法研究》共分为6章。第1章 阐述了多运动平台协同导航的研究背景和意义，总结 了分散式数据融合技术和贝叶斯网络推理算法的研究 现状。第2章建立了协同导航的状态空间模型和概率 图模型。第3章设计了增广信息滤波协同导航算法。 分析了增广信息滤波的运算特点，指出状态恢复是全 局运算，并给出了适合分散式实现的基于矩阵分解的 状态恢复算法。第4章提出了分散式增广信息滤波协 同导航算法。算法包含单平台局部数据融合和状态恢 复两部分，状态恢复的求解实际上是平台间进行信息 共享的过程。建立了一套分散式算法的性能评价指标 ，并分析了分散式增广信息滤波的各项性能。第5章 提出了一种新的高斯动态贝叶斯网络推理算法。针对 变量间存在确定的贝叶斯网络，提出了矩参数 懒惰推理算法，为高斯贝叶斯网络的推理提供了通用 、直接的解决方案。针对动态贝叶斯网络的推理，设 计了新的递增动态联合树算法。上述两个新算法结合 起来可以对高斯动态贝叶斯网络进行推理，从而为协 同导航分散式联合树算法设计奠定了基础。第6章提 出了协同导航分散式联合树算法框架。分析了算法的 复杂度及工作负载均衡性，比较研究了分散式卡尔曼 滤波和矩参数分散式联合树算法，以及分散式增广信 息滤波和分散式信息参数联合树算法。 |
| 作者简介 | |
| 目录 | |
| 编辑推荐 | |
| 文摘 | |
| 序言 | |
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