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[美] 罗纳德·马勒（Ronald P.S.Mah 著

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出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118114966

商品编码：29774765237

包装：平装

出版时间：2017-12-01

基本信息

书名：多源多目标统计信息融合进展

定价：218.00元

作者： 罗纳德·马勒（Ronald P.S.Mahler）,

出版社：国防工业出版社

出版日期：2017-12-01

ISBN：9787118114966

字数：

页码：757

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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作为2007年版Statistical Multisource-Multitarget InformatioFusion一书的姊妹篇，《多源多目标统计信息融合进展》系统全面地介绍了集信息融合近10年来的理论及技术进展，密切结合弱小目标检测、联合跟踪识别、集群目标跟踪、多源异质融合、传感器配准、传感器／平台资源管理等实际应用问题，内容新颖且系统性强。
　　《多源多目标统计信息融合进展》按专业化程度和应用水平分为五篇26章：有限集统计学初步（第2～6章）；标准观测模型的RFs滤波器（第7～15章）；未知背景下的RFS滤波器（6～18章）；非标观测模型的RFs滤波器（9—22章）；RFS传感器与平台管理（第23—26章）。主要内容涵盖：有限集与多目标的数学基础、贝叶斯建模／滤波与性能评估、经典有限集滤波器、多传感器有限集滤波、跳变多目标系统滤波、联合的滤波与传感器配准、多目标平滑器、动态未知背景下的有限集滤波、叠加式传感器滤波、图像传感器检测前跟踪、群／簇／扩展目标跟踪、模糊观测下的集滤波、单／多目标传感器管理控制的理论及近似。
　　《多源多目标统计信息融合进展》可为从事雷达／光电信息系统设计及其信息综合的技术人员提供理论指导与实际参考，同时也可作为高等院校相关专业研究生的学习教材。计算科学家、物理学家、数学家以及其他从事信息融合理论研究的人员也可从《多源多目标统计信息融合进展》中获益。

目录

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作者介绍

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范红旗，陕西合阳人。国防科技大学自动目标识别（ATR）重点实验室副教授，IEEE会员。2001年获清华大学机械工程系学士学位，2008年获国防科技大学工学博士学位，2015年瑞典厄勒布鲁大学移动机器人与嗅觉（MRO）实验室访问学者。获国家科技进步奖二等奖和省部级奖励各1项，出版译著《多源多目标统计信息融合》（2013年度引进版科技类图书奖）.合作编著《导弹与制导》和《制导概览》MOOC教材，发表论文100多篇，博士论文获2011年湖南省博士论文。主要研究领域：主动感知系统、目标跟踪、信息融合与智能导引等。
　　
　　卢大威，湖北安陆人。国防科技大学自动目标识别（ATR）重点实验室教员。2004年和2005年分获国防科技大学电子工程专业学士学位和信息与通信工程专业硕士学位，2006年于国防科技大学攻读博士学位.2012年毕业留校任教至今。发表学术论文30余篇，合作翻译出版《多源多目标统计信息融合》。主要研究方向：雷达系统建模与仿真、雷达信号与数据处理、有限集与贝叶斯估计等。
　　
　　蔡飞，湖南常德人。空军试验训练基地工程师。2008年和2015年分获国防科技大学电子工程专业工学学士学位和信息与通信工程专业博士学位。发表SCI检索论文4篇，合作翻译出版《多源多目标统计信息融合》。主要研究方向：雷达系统、信号处理、信息融合。付强，湖南长沙人。国防科技大学自动目标识别（ATR）重点实验室教授、博士生导师、军委装备发展部某专业组专家。主要从事自动目标识别、雷达信号处理等方向的科研教学工作。近十余年获国家科技进步二等奖2项，出版学术专著《雷达目标识别》《自动目标识别评估方法及应用》，主编《制导技术应用丛书》（公开发行17.7万册）.主讲中国大学精品视频公开课《制导新讲》（“爱课程”“网易公开课”上线），主讲全国工程硕士MOOC课程《制导器术道》（“学堂在线”上线），指导多名博士生获全军及湖南省博士论文。

文摘

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序言

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章 绪论
1．1 有限集统计学概览
1．1．1 FISST的理念
1．1．2 关于FISST的一些误解
1．1．3 观测一航迹关联方法
1．1．4 有限集方法
1．1．5 扩展至非常规观测
1．2 有限集统计学新进展
1．2．1 经典PHD和CPHD滤波器进展
1．2．2 多目标平滑器
1．2．3 未知背景下的PHD和CPHD滤波器
1．2．4 非点目标PHD滤波器
1．2．5 经典多伯努利滤波器的进展
1．2．6 面向“原始数据”的RFS滤波器
1．2．7 理论进展
1．2．8 非常规观测融合方面的进展
1．2．9 迈向大一统
1．3 本书结构

第I篇 有限集统计学初步
第2章 有限集
2．1 简介
2．2 单传感器单目标统计学
2．2．1 基本符号
2．2．2 状态空间和观测空间
2．2．3 状态／观测、概率质量函数与概率密度
2．2．4 目标运动模型与马尔可夫密度
2．2．5 观测模型与似然函数
2．2．6 非常规观测
2．2．7 单传感器单目标贝叶斯滤波器
2．3 有限集
2．3．1 RFS与点过程
2．3．2 RFS的例子
2．3．3 RFS的代数性质
2．4 多目标统计学梗概
第3章 多目标微积分
3．1 简介
3．2 基本概念
3．2．1 集函数
3．2．2 泛函
3．2．3 泛函变换
3．2．4 多目标密度函数
3．3 集积分
3．4 多目标微分
3．4．1 Gfiteaux方向导数
3．4．2 Volterra泛函导数
3．4．3 集导数
3．5 多目标微积分的重要公式
3．5．1 多目标微积分基本定理
3．5．2 集积分变量替换公式
3．5．3 联合空间上的集积分
3．5．4 常数法则
3．5．5 求和法则
3．5．6 线性法则
3．5．7 单项式法则
3．5．8 幂法则
3．5．9 乘积法则
3．5．1 0链式法则
3．5．1 1第二链式法则
3．5．1 2第三链式法则
3．5．1 3第四链式法则
3．5．1 4Clark通用链式法则
……

第Ⅱ篇 标准观测模型的RFS滤波器
第Ⅲ篇 未知背景下的RFS滤波器
第Ⅳ篇 非标观测模型的RFS滤波器
第Ⅴ篇 传感器、平台与武器管理

附录

《多源多目标统计信息融合方法与应用》 内容简介 在信息爆炸的时代，来自不同来源、不同类型的海量数据层出不穷。如何有效地从这些零散、异构、甚至存在噪声和不确定性的信息中提取有价值的洞察，并将其融合成一个更全面、更准确的全局视图，已成为当前科学研究和工程应用中的关键挑战。本书《多源多目标统计信息融合方法与应用》深入探讨了这一核心问题，系统性地梳理了多源多目标统计信息融合领域的理论基础、关键技术、前沿进展以及广泛的应用前景。 本书的撰写旨在为读者提供一个关于统计信息融合的全面而深入的理解。我们从信息融合的基本概念入手，阐述了信息融合的必要性、重要性及其在应对复杂现实世界问题中的独特优势。信息融合并非简单的数据叠加，而是通过一系列精巧的统计学原理和算法，将分散的局部信息转化为全局的、高质量的信息。这不仅能够提升决策的准确性和鲁棒性，更能发掘隐藏在数据背后的深层联系和规律。 第一部分：统计信息融合的理论基础 在本书的第一部分，我们首先构建起统计信息融合的坚实理论基础。这部分内容主要围绕信息的不确定性、统计模型的选择以及融合的量化指标展开。 信息不确定性与表征： 我们详细讨论了信息融合中的不确定性来源，包括传感器本身的测量误差、数据采集过程中的噪声、信息传输过程中的干扰，以及不同信息源之间可能存在的差异性和冲突性。在此基础上，我们介绍了多种表征不确定性的数学工具，如概率分布（高斯分布、贝叶斯网络等）、模糊集、证据理论（D-S证据理论）等。这些工具为后续的融合算法奠定了量化不确定性的基础。例如，在目标跟踪场景中，不同雷达的测量值可能存在不同的精度，需要用概率分布来描述其不确定性。 统计模型的建立与选择： 统计信息融合的核心在于构建合适的统计模型来描述信息源之间的关系以及融合过程。本书深入介绍了多种经典的统计模型，包括但不限于： 卡尔曼滤波及其变种（扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波）： 尤其适用于线性或近似线性的动态系统，能够对含噪声的观测数据进行最优估计。我们详细阐述了卡尔曼滤波的状态方程和观测方程的建立，以及递推估计的原理。 粒子滤波： 适用于非线性、非高斯系统，通过一组粒子及其权重来近似概率分布，展现出强大的鲁棒性和灵活性。本书详细讲解了粒子滤波的粒子生成、权重更新和重采样等关键步骤。 贝叶斯推断： 作为信息融合的终极理论框架，我们介绍了贝叶斯定理在融合中的应用，以及如何利用先验信息和观测数据更新后验概率。这为理解更复杂的融合算法提供了哲学和数学上的指导。 最大似然估计（MLE）与最大后验估计（MAP）： 作为参数估计的常用方法，我们阐述了其在融合模型参数确定中的作用。 融合的性能评估指标： 为了客观评价信息融合算法的效果，本书系统梳理了多种常用的性能评估指标。这包括均方根误差（RMSE）、概率总和误差（ISE）、概率积分（PI）、定位精度（如2DRMS, 3DRMS）、识别率、漏警率、误报率等。通过量化分析，我们可以比较不同算法的优劣，并指导算法的优化设计。 第二部分：多源多目标统计信息融合的关键技术 在扎实的理论基础上，本书的第二部分聚焦于实现多源多目标统计信息融合的具体技术和方法。这部分内容是本书的核心，涵盖了从数据预处理到高级融合策略的方方面面。 数据预处理与特征提取： 在进行融合之前，原始数据往往需要经过预处理才能有效地融入融合过程。本书讨论了数据清洗（去除异常值、填补缺失值）、数据标准化与归一化、噪声滤波等技术。同时，针对不同类型的数据（如图像、传感器序列、文本等），我们介绍了有效的特征提取方法，例如主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）、小波变换等，以减少数据维度并突出关键信息。 多源数据的一致性处理与对齐： 来自不同源的信息在时空上可能存在差异，需要进行对齐和校准。本书详细讲解了时间同步技术（如NTP协议、时间戳校准）和空间配准技术（如坐标系转换、地标匹配）。此外，我们还探讨了如何处理数据格式不一致的问题，确保不同源数据能够被统一处理。 多目标跟踪与数据关联： 在多目标环境下，将不同时刻、不同传感器观测到的数据正确地关联到对应的目标上是信息融合的关键难点。本书深入研究了多种数据关联算法，包括： 最近邻（NN）准则： 最简单直接的关联方法。 概率数据关联（PDA）： 考虑了观测值与目标之间存在概率关联的可能性，提高了跟踪的鲁棒性。 多假设跟踪（MHT）： 能够处理目标数量未知、运动模型不确定的复杂场景，通过多假设来维护可能的目标轨迹。 联合概率数据关联（JPDA）： 能够同时处理多个目标与多个观测值之间的关联问题。 基于图的匹配算法（如匈牙利算法）： 将数据关联问题转化为图的匹配问题，能够找到最优的关联方案。 多源信息的融合模型与算法： 这是本书技术层面的核心内容。我们详细介绍了多种统计信息融合模型，并从理论和实践角度对其进行了深入剖析。 基于贝叶斯滤波的融合： 进一步扩展了卡尔曼滤波和粒子滤波在多源融合中的应用。例如，如何设计联合状态向量，如何处理不同传感器观测方程的差异。 基于证据理论的融合： 适用于信息源之间存在冲突的情况，能够通过融合多个证据来获得更可靠的决策。本书详细介绍了证据的表示、组合与决策过程。 基于模糊逻辑的融合： 能够处理非精确、模糊的信息，通过模糊规则进行推理和融合。 基于机器学习的融合： 介绍了如何利用支持向量机（SVM）、神经网络、深度学习（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN）等技术，从海量数据中学习融合规则，实现更高级的特征提取和融合。例如，在图像融合中，CNN可以学习提取不同图像的互补特征，并通过特定层进行融合。 分布式信息融合与集中式信息融合： 讨论了两种主要的融合架构。集中式融合将所有原始数据集中到一点进行处理，优点是全局最优，缺点是计算量大、通信负担重。分布式融合则在各个节点进行局部融合，然后将局部结果上传，具有更好的鲁棒性和可扩展性。本书对这两种架构的优缺点及其适用场景进行了深入分析。 鲁棒性与自适应融合： 现实世界的信息源并非总是可靠的，因此融合算法需要具备良好的鲁棒性，能够应对噪声、故障或对抗性攻击。本书探讨了多种提高融合鲁棒性的方法，如基于冗余度的加权融合、故障检测与隔离（FDI）技术、以及自适应融合算法，这些算法能够根据信息源的可靠性动态调整其权重。 第三部分：多源多目标统计信息融合的应用领域 为了展示统计信息融合的强大生命力和广泛影响力，本书的第三部分将重点介绍其在各个重要领域的实际应用。这些案例研究不仅能够加深读者对理论知识的理解，更能启发读者在自己研究领域中的创新思路。 目标跟踪与监视： 航空航天领域： 飞机、导弹、卫星等目标的跟踪与态势感知。多部雷达、光学传感器、红外传感器的数据融合，提高跟踪精度和覆盖范围。 地面交通领域： 车辆、行人等的检测与跟踪，用于智能交通系统（ITS）、自动驾驶汽车。融合摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多源信息，实现环境感知和路径规划。 军事领域： 敌方目标、己方装备的识别、跟踪与定位。多平台、多传感器信息融合，提升战场态势透明度和决策效率。 环境监测与遥感： 气象预测： 融合卫星遥感、地面观测站、雷达等多种气象数据，提高天气预报的准确性和时效性。 灾害监测： 地震、洪水、火灾等自然灾害的早期预警与灾情评估。融合卫星图像、传感器数据、社交媒体信息，实现快速响应。 资源勘探： 矿产、石油、水资源等资源的探测与评估。融合地质勘探数据、遥感影像、地球物理测量数据，提高勘探效率。 机器人导航与感知： 自主移动机器人： 融合激光雷达、摄像头、IMU（惯性测量单元）、GPS等传感器数据，实现环境建模、路径规划和精确定位。 无人机（UAV）应用： 侦察、测绘、搜救等任务中，融合多传感器数据，提高任务执行的可靠性和精度。 医疗健康与生物信息学： 疾病诊断与预测： 融合患者的病史、检查结果、基因信息、医学影像等多种数据，辅助医生进行更精准的诊断和个性化治疗。 生物信号处理： 融合心电图（ECG）、脑电图（EEG）等多种生理信号，用于监测患者状态、识别异常事件。 金融风险管理与信用评估： 欺诈检测： 融合交易记录、用户行为、社交网络信息等多源数据，识别潜在的欺诈行为。 信用评分： 综合考虑个人财务状况、信用记录、社交信息等多方面数据，进行更全面的信用评估。 智能家居与物联网（IoT）： 环境感知与控制： 融合温度、湿度、光照、人员活动等传感器数据，实现智能家居环境的自动化控制。 安防监控： 融合门禁、摄像头、声光传感器等信息，构建更智能、更可靠的安全防护系统。 本书的特色与贡献 《多源多目标统计信息融合方法与应用》力求做到理论严谨、方法全面、应用广泛。本书的突出特色体现在： 1. 系统性与深度： 从理论基础到前沿技术，再到实际应用，本书构建了一个完整的知识体系，深入剖析了统计信息融合的各个环节。 2. 技术前沿性： 紧跟信息融合领域最新的研究进展，介绍了包括深度学习在内的多种新兴融合技术。 3. 实用性与可操作性： 提供了丰富的算法原理和实现细节，便于读者将所学知识应用于实际问题。 4. 多学科交叉性： 融合了统计学、信号处理、控制理论、计算机科学、人工智能等多个学科的知识，展现了信息融合的跨学科本质。 本书不仅适合统计学、信息科学、计算机科学、自动化等相关专业的学生和研究人员阅读，对于从事信息融合相关技术研发和应用的工程师、技术人员，以及对信息融合感兴趣的各界人士，都将是一份宝贵的参考资料。通过阅读本书，读者将能够系统地掌握多源多目标统计信息融合的理论精髓和技术方法，并将其有效地应用于解决现实世界中的复杂问题，从而提升信息处理的效率和决策的科学性。

评分☆☆☆☆☆

从一个更宏观的视角来看，这部著作的价值可能在于它对系统建模思维的重塑。它不仅仅是关于“如何”融合，更深层次上是关于“为何”以某种方式融合。我设想这本书会提供一个统一的框架，去解析从天气预报到自动驾驶决策等诸多领域的底层逻辑。如果书中能够用清晰的语言解释信息融合中的“信息冗余”与“信息互补”之间的微妙界限，并给出量化指标，那将是一个巨大的贡献。我尤其关注书中是否涉及对融合模型的验证和可解释性（XAI）的讨论，因为在关键任务系统中，一个“黑箱”融合结果是无法被接受的。这本书无疑是为那些希望站在统计学前沿，构建更智能、更鲁棒信息系统的专业人士量身打造的深度读物。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我对这类高度专业化的书籍通常持有一种又敬又畏的态度。这部《多源多目标统计信息融合进展》的标题，立刻让我联想到晦涩的数学推导和需要扎实的概率论基础才能理解的章节。但我更倾向于相信，一个优秀的作者会努力架起理论与实践之间的桥梁。我期望它能清晰地阐述信息融合背后的基本哲学——为何我们需要融合，融合的目标函数到底是什么，以及在现实世界的噪声和不确定性下，如何衡量融合结果的“好坏”。如果书中能详细探讨当前融合技术在处理“概念漂移”或“数据质量参差不齐”等实际难题时的鲁棒性表现，那这本书的价值就不仅仅是理论上的创新，更在于其实用性。我尤其关注它是否对深度学习在信息融合中的新兴应用有所涉猎，毕竟现代统计学和人工智能的交汇点正变得越来越重要。这本书应该为读者描绘出一幅宏大的信息处理蓝图。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就充满了学术的深度，光是“多源多目标统计信息融合”这几个词汇，就足以让我对其中蕴含的理论框架和实际应用前景充满好奇。我猜想，这本书一定是对当前数据科学领域一个非常前沿且关键的问题进行了系统性的梳理和探讨。它应该不仅仅停留在对单一数据源进行分析的层面，而是更进一步，深入到了如何将来自不同渠道、具有不同特性、甚至可能存在矛盾的统计信息，有效地整合为一个更全面、更可靠的整体洞察。我设想作者必然会介绍一系列复杂而精妙的数学模型和算法，比如贝叶斯方法在信息融合中的应用，或者如何处理异构数据结构之间的兼容性问题。对于任何需要在复杂系统中做出决策的研究人员或工程师来说，这本书无疑是一本不可多得的宝典，它所提供的工具箱，应该能极大地提升我们在面对海量、异构数据时的决策质量和信心。我非常期待看到书中对不同融合策略的优缺点对比分析，以及它们在具体工程实践中的案例展示，这对于理解理论如何落地至关重要。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期关注前沿技术动态的爱好者，我常常被信息爆炸的时代所带来的“信息过载”问题困扰。这本书的出现，似乎正是为了解决这个痛点。它听起来像是一部聚焦于如何从纷繁复杂的数据流中提取出最纯粹、最本质知识的指南。我猜测，书中必然会花费大量篇幅来讨论“目标”的定义——在多目标背景下，如何平衡相互冲突的优化需求，例如，是追求更高的精度，还是更快的实时响应速度？这其中的权衡艺术往往是信息系统设计的核心难点。我设想读者可以在书中找到关于不同时间尺度、不同空间分辨率数据如何被统一处理的先进方法论。如果能提供一套清晰的评估体系，帮助我们判断何时采用集中式融合，何时采用分布式融合，那就太棒了。这本书的“进展”二字，暗示着它可能包含了近几年该领域最激动人心的突破点。

评分☆☆☆☆☆

我注意到书名中的“统计信息”这一限定词，这表明它不太可能是一本纯粹的工程手册，而是建立在严谨的统计学基础之上的。我推测它会深入探讨信息论在融合中的角色，比如如何量化不同信息源的“信息增益”。对于那些追求理论完备性的读者来说，这本书无疑是一次思想的盛宴。我好奇作者是如何处理多源信息之间存在的非线性依赖关系的，这在实际的传感器网络或金融市场分析中是常见现象。而且，考虑到是“进展”，我非常期待看到作者对未来挑战的展望，比如，当数据源数量急剧增加（海量化）或者数据源的信任度无法保证（对抗性环境）时，现有融合框架的局限性以及可能的下一代解决方案。这本书应该能帮助我们从根本上理解“信息价值”是如何通过融合而被最大化的。