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基本信息
书名：多传感器编队目标跟踪技术
定价：58.00元
作者：王海鹏
出版社：电子工业出版社
出版日期：2017-01-01
ISBN：9787121299469
字数：
页码：
版次：1
装帧：平装-胶订
开本：16开
商品重量：0.4kg
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内容提要
本书是关于多传感器编队目标跟踪方法的一部专著，是作者们对外近30年来该领域研究进展和自身研究成果的总结。全书由6章组成，主要内容有：基础知识概述，编队目标航迹起始方法，复杂背景下集中式多传感器编队目标跟踪方法，集中式多传感器机动编队目标跟踪方法，系统误差下编队目标航迹关联方法，建议与展望。
目录
目 录
章 绪 论······································································································ 1
1.1 研究背景········································································································· 1
1.2 外研究现状····························································································· 2
1.2.1 航迹起始····························································································· 2
1.2.2 航迹维持····························································································· 3
1.2.3 机动跟踪····························································································· 3
1.3 多传感器编队目标跟踪技术中有待解决的一些关键问题························· 4
1.3.1 杂波环境下编队目标航迹起始技术················································ 4
1.3.2 复杂环境下集中式多传感器编队目标跟踪技术···························· 5
1.3.3 集中式多传感器机动编队目标跟踪技术········································ 5
1.3.4 系统误差下编队目标航迹关联技术················································ 6
1.4 本书的主要内容及安排················································································· 7
第2章 编队目标航迹起始算法·········································································· 8
2.1 引言················································································································· 8
2.2 基于相对位置矢量的编队目标灰色航迹起始算法····································· 8
2.2.1 基于循环阈值模型的编队预分割·················································· 10
2.2.2 基于编队中心点的预互联······························································ 11
2.2.3 RPV-FTGTI 算法············································································· 12
2.2.4 编队内目标航迹的确认·································································· 18
2.2.5 编队目标状态矩阵的建立······························································ 19
2.2.6 仿真比较与分析·············································································· 20
2.2.7 讨论··································································································· 34
2.3 集中式多传感器编队目标灰色航迹起始算法················································ 35
2.3.1 多传感器编队目标航迹起始框架·················································· 35
2.3.2 多传感器预互联编队内杂波的剔除·············································· 36
2.3.3 多传感器编队内量测合并模型······················································ 37
2.3.4 航迹得分模型的建立······································································ 38
2.4 基于运动状态的集中式多传感器编队目标航迹起始算法························40
多传感器编队目标跟踪
·VIII·
2.4.1 同状态航迹子编队获取模型·························································· 40
2.4.2 多传感器同状态编队关联模型······················································ 45
2.4.3 编队内航迹关联合并模型······················································ 45
2.5 仿真比较与分析··························································································· 46
2.5.1 仿真环境··························································································· 47
2.5.2 仿真结果及分析·············································································· 47
2.6 本章小结······································································································· 54
第3章 复杂背景下集中式多传感器编队目标跟踪算法································· 56
3.1 引言··············································································································· 56
3.2 系统描述······································································································· 56
3.3 云雨杂波和带状干扰剔除模型··································································· 57
3.3.1 云雨杂波剔除模型·········································································· 58
3.3.2 带状干扰剔除模型·········································································· 60
3.3.3 验证分析··························································································· 61
3.4 基于模板匹配的集中式多传感器编队目标跟踪算法······························· 63
3.4.1 基于编队整体的预互联·································································· 63
3.4.2 模板匹配模型的建立······································································ 65
3.4.3 编队内航迹的状态更新·································································· 69
3.4.4 讨论····································
作者介绍
博士，海军航空工程学院信息融合研究所综合研究室副主任兼院士秘书、讲师。研究领域为多传感器多目标跟踪、航迹关联、大数据技术等。作为课题组长或技术总师承担国家自然基金、总装预研基金等多项，发表学术论文多项。获山东省科技成果创新奖和海军硕士学位论文奖。
文摘
序言
用户评价
作为一名长期关注智能交通和自动驾驶领域的研究者，我对“传感器融合”和“目标跟踪”这两个概念一直有着浓厚的兴趣。这本书的标题“正版国多传感器编队目标跟踪技术”立刻引起了我的注意。我翻开目录，看到里面涉及了诸如“协同滤波”、“目标识别与关联”、“编队控制策略”等章节，这正是我希望深入了解的方面。在阅读的初期，我被书中对不同类型传感器（如雷达、激光雷达、摄像头、惯性测量单元等）的特性以及它们在协同工作时如何克服各自局限性的详尽阐述所吸引。书中不仅仅是罗列了各种传感器的参数，而是深入分析了它们在不同环境条件下的性能表现，以及如何通过多源信息的融合，提高目标检测的鲁棒性和准确性。我尤其对其中关于“数据关联”的章节印象深刻。在多目标环境下，如何准确地将不同时刻、不同传感器探测到的数据关联到同一个目标，这是一个非常具有挑战性的问题。书中提供了一些经典的关联算法，例如最近邻法、概率数据关联法等，并对它们的优缺点进行了详细的对比分析，还给出了一些在实际应用中进行优化的策略。这对于我撰写相关研究论文，或者进行算法模型的设计，都提供了宝贵的思路和参考。我还在文中看到了一些关于“目标运动模型”的介绍，它如何影响跟踪的精度和稳定性，这一点对我理解跟踪算法的内在机制非常有帮助。总的来说，这本书在理论深度和应用广度上都达到了相当的高度，它为我解决在实际项目中遇到的复杂目标跟踪问题提供了一套系统性的解决方案。
评分这本书给我最大的惊喜在于它对“低功耗”和“实时性”这两个看似矛盾的概念的完美平衡。我是一名在物联网应用领域工作的工程师，我们经常需要在资源受限的嵌入式设备上实现复杂的功能，比如智能家居中的人员定位，或者可穿戴设备中的运动追踪。这本书详细介绍了如何通过优化算法设计，选择合适的传感器，以及采用高效的数据处理策略，来大幅降低系统的能耗，并保证数据的实时性。我尤其欣赏书中关于“事件驱动”和“按需采集”的论述，它能够让传感器只在必要的时候激活，大大节省了电量，同时又能保证关键信息的及时获取。书中还对“模型预测控制”在编队协同中的应用进行了探讨，这是一种能够提前预测未来状态并据此进行最优控制的策略，对于实现高效能耗管理和精确目标跟踪都至关重要。我还在一个章节中看到了关于“边缘计算”的介绍，它将一部分数据处理任务下沉到传感器节点或本地网关，减少了对云端计算资源的依赖，从而降低了通信延迟和能耗。这本书的内容非常贴合实际工程应用的需求，它为我们提供了一套系统性的方法论，帮助我们设计出更智能、更节能、更可靠的物联网系统。
评分初次接触这本书，我就被其严谨的学术风格和深刻的技术洞察力所折服。我是一名在通信工程领域攻读博士学位的学生，我的研究方向与目标检测和定位息息相关。这本书在“分布式目标跟踪”的理论基础上，进一步探讨了“编队”的概念，这在我看来是一个非常具有创新性和前瞻性的研究方向。书中对“相对状态估计”的论述尤为精辟，它解释了如何在不依赖全局坐标系的情况下，仅通过传感器之间的相对测量信息，实现对编队内各个目标的精确跟踪。这对于在GPS信号受限或者容易受到干扰的复杂环境下，如水下、地下、城市峡谷等场景，进行高精度目标跟踪具有重要的意义。我特别关注书中关于“图论”在目标关联和状态估计中的应用。图论提供了一种强大的数学工具，可以有效地表示和处理复杂的传感器网络和目标之间的关系，书中对这种方法的讲解深入浅出，并且给出了具体的算法实现示例，这对于我理解和应用这类方法大有裨益。此外，书中还对“协同滤波”的各种变种进行了详细的比较和分析，包括扩展卡尔曼滤波、粒子滤波等，并讨论了它们在编队跟踪场景下的适用性和性能表现。这种严谨的对比分析，能够帮助我根据具体的应用需求，选择最合适的滤波算法。总而言之，这本书在理论深度、算法创新和应用前景等方面都达到了很高的水平，它为我提供了宝贵的学术资源和研究灵感。
评分作为一名在工业自动化领域摸爬滚打多年的技术人员，我深切体会到数据孤岛和信息不通给生产效率带来的瓶颈。这本书的出现，无疑为我打开了一扇新的窗户。我仔细阅读了关于“协同感知”的部分，它详细阐述了如何打破不同设备、不同系统之间的数据壁垒，实现信息的互联互通和共享。我尤其对书中关于“事件触发采样”和“自适应数据融合”的讨论很感兴趣。在实际生产线中，并不是所有的数据都需要实时采集和处理，如何智能地选择采集的时机和数据量，从而在保证信息质量的同时，降低计算负荷和通信开销，这一点对我非常有启发。书中还对“局部化与全局化”的跟踪策略进行了分析，如何在局部范围内精确跟踪，又如何将局部信息整合到全局态势中，这对于大型复杂生产线的整体监控和调度至关重要。我还在一个章节中看到了关于“抗干扰”的讨论，如何在存在电磁干扰、振动等复杂工业环境因素下，保证传感器数据的可靠性，以及如何通过算法来滤除噪声，这直接关系到生产线的安全和稳定运行。这本书的内容不仅具有理论上的前瞻性，更具有极强的实践指导意义，它为我提供了许多切实可行的解决方案，让我能够更好地优化现有的自动化系统，提升生产效率和智能化水平。
评分这本《正版国多传感器编队目标跟踪技术》给我最直观的感受就是它的“实在”。我不是一个科班出身的工程师，但我在工作中经常会遇到一些需要处理大量传感器数据的场景，比如工业自动化中的设备状态监测，或者安防监控中的异常行为检测。这本书没有故弄玄虚，而是开宗明义地讲解了多传感器协同工作能够带来的优势，以及如何通过技术手段来实现这种协同。我特别喜欢书中对“容错性”的探讨。在实际应用中，传感器难免会出现故障，或者数据受到干扰。这本书就详细介绍了如何在系统设计时考虑到这些不利因素，以及如何通过冗余设计和智能的容错算法，来保证整个系统的持续稳定运行。我看到其中关于“不确定性传播”的章节，它解释了当输入数据存在不确定性时，如何一步步地计算出输出结果的不确定性，这对于风险评估和决策制定非常有意义。此外，书中还提到了“信息熵”的概念，并将其与传感器信息的价值联系起来，让我对如何选择最优的传感器组合有了更深刻的认识。在阅读的过程中，我发现书中提供了很多实际案例的分析，比如在无人机编队执行侦察任务时，如何利用协同跟踪技术来提高态势感知能力，这些案例非常生动，也让我更容易理解抽象的技术概念。总而言之，这本书的内容扎实，接地气，它为我这样非专业读者提供了一个清晰的路径，让我能够理解并借鉴这些先进的技术，将其应用到自己的实际工作中，提升效率和可靠性。
评分这本书给我的感觉是，它就像一个经验丰富的工程师，在耐心细致地向你传授一项复杂而又至关重要的技术。我是一位对人工智能和机器人技术有浓厚兴趣的学生，我了解到多传感器编队目标跟踪在军事、航空航天、无人系统等领域都扮演着核心角色。我仔细研读了书中关于“传感器标定”的章节，它不仅仅是简单地给出标定公式，而是深入分析了不同标定方法的适用场景、精度限制以及实际操作中的注意事项。书中还提供了一些关于“在线标定”的讨论，这对于动态变化的机器人系统来说至关重要，能够保证系统的长期有效性。我特别欣赏书中对“贝叶斯滤波”的阐述，它将复杂的概率理论以一种易于理解的方式呈现出来，并详细介绍了如何将其应用于多传感器数据融合和目标状态估计。书中通过大量的图示和伪代码，清晰地展示了算法的执行流程，让我能够一步步地跟进，理解其中的逻辑。我还注意到书中对“鲁棒性”的强调，它不仅关注算法在理想条件下的性能，更注重在实际复杂环境下，如何保证跟踪的稳定性和准确性。例如，在目标被遮挡、传感器失灵或者存在欺骗性目标时，系统仍然能够保持一定的跟踪能力。这种对工程实践细节的关注，是很多理论书籍所欠缺的。这本书为我提供了一个深入了解多传感器编队目标跟踪技术的绝佳机会，它为我未来的学术研究和工程实践奠定了坚实的基础。
评分这本书的封面设计着实吸引人，那种深邃的蓝色背景，搭配着精密的线条勾勒出的技术图标，仿佛一下子就把我带入了科技的海洋。我是一名对前沿技术充满好奇的爱好者，尤其对那些能够解决实际问题的工程应用情有独钟。拿到这本书，我最先关注的就是它的装帧质量，纸张的触感很棒，不是那种廉价的泛黄纸，印刷也清晰锐利，即使是细小的图表和公式，也毫不含糊。在翻阅的过程中，我特别留意到书中的插图和流程图，它们往往是理解复杂概念的关键。这本书的插图设计得十分精巧，逻辑清晰，层次分明，能够直观地展示出各个技术模块之间的联系和协同工作的方式。我尝试着去理解其中一个关于“分布式信息融合”的图示，它用不同的颜色和箭头来区分信息的来源、处理节点以及最终的决策输出，即使是初学者也能大致把握其核心思想。这种用视觉语言来辅助文字讲解的方式，极大地降低了理解门槛，让我觉得即使面对高深的专业术语，也能有所倚仗，不至于望而却步。我还在一个章节中看到了关于“卡尔曼滤波”的介绍，虽然我知道这是一种经典的估计理论，但书中将其应用于多传感器协同追踪的案例，让我看到了理论与实践结合的魅力。它不仅仅是停留在理论层面，而是给出了具体的算法实现思路和参数调整的建议，这对于我这样希望将理论知识转化为实际应用的读者来说，非常有价值。总而言之，从这本书的初步接触来看，它在内容呈现的直观性和易理解性上做得非常出色，这对于激发读者的学习兴趣和帮助读者深入理解技术原理起到了至关重要的作用。
评分这本书以其宏大的技术视野和精细的理论推导，给我留下了深刻的印象。我是一名在信号处理领域从事多年研究的学者，我对信息的获取、处理和利用有着近乎苛刻的要求。这本书在“多传感器融合”的基础上，重点关注“目标跟踪”的精度和鲁棒性，并将其提升到“编队”的层面，这无疑是一个非常具有挑战性的研究方向。书中对“信息论”在传感器选择和融合策略中的应用进行了深入探讨，它解释了如何通过最大化信息增益来优化传感器的配置，以及如何设计最优的融合算法来降低跟踪误差。我特别欣赏书中关于“非线性系统”的跟踪方法。在实际场景中，目标的运动和传感器的测量往往是非线性的，书中对“无迹卡尔曼滤波”和“粒子滤波”等非线性滤波器的详细阐述，以及它们在编队跟踪场景下的优劣势分析，都为我提供了宝贵的参考。此外，书中还对“容错性”和“鲁棒性”进行了专门的讨论，它提出了如何在传感器失效、噪声干扰或者模型不确定性等不利条件下，保证跟踪系统的性能，这一点对于实际工程应用至关重要。这本书为我提供了一个深入理解多传感器编队目标跟踪技术理论框架的绝佳机会，它为我未来的研究工作提供了坚实的理论基础和新的研究思路。
评分这本书的阅读体验非常舒畅，它将复杂的技术问题分解得清晰易懂，并且充满了工程实践的智慧。我是一名对航空航天技术充满热情的爱好者，尤其对无人机编队的应用场景非常感兴趣。这本书在“无人机编队”和“目标跟踪”这两个关键点上，进行了深入的技术剖析。我特别欣赏书中对“相对导航”和“协同态势感知”的论述。在无人机编队飞行中，每架无人机都需要了解自身相对于编队中心或其他成员的位置和姿态，同时还需要感知周围的环境和潜在的目标。这本书就提供了一套系统性的解决方案，来解决这些协同导航和感知的问题。书中对“任务分配”和“路径规划”的讨论也很有价值，它探讨了如何根据不同的任务需求，将任务合理地分配给编队中的各个无人机，并规划出最优的飞行路径，以最高效的方式完成任务。我还在一个章节中看到了关于“通信协议”和“网络拓扑”的介绍，这对于保证无人机之间信息的及时、可靠传输至关重要，特别是在编队规模较大或飞行环境复杂时。这本书不仅仅是讲解技术，更让我感受到了技术在实际应用中的强大力量，它为我打开了一扇了解现代航空航天技术的大门。
评分从这本书的字里行间，我感受到了一种来自研发一线的真挚和严谨。我是一名对计算机视觉和模式识别技术有深入研究的博士生，我的工作涉及对图像和视频序列中的目标进行识别和跟踪。这本书在“目标识别”和“目标跟踪”这两个核心技术的基础上，加入了“多传感器协同”的视角，这对我来说是一个全新的研究方向。我非常喜欢书中对“特征融合”的探讨，它不仅仅是将不同传感器提取的特征进行简单的拼接，而是深入研究了如何根据特征的语义信息和互补性，进行更有效的融合，从而提高目标识别的准确率。书中还对“多模态信息融合”进行了详细的介绍，比如如何将视觉信息与雷达或激光雷达信息进行融合，以克服单一传感器在特定环境下的不足。我还在一个章节中看到了关于“深度学习”在目标跟踪中的应用，书中结合了最新的研究成果，介绍了如何利用卷积神经网络等技术，来提取更鲁棒的目标特征，并实现更精准的跟踪。此外，书中对“目标重识别”（Re-ID）的讨论也给我留下了深刻的印象。在跟踪过程中，目标可能会暂时消失，如何通过提取目标在短暂出现时的特征，并在其重新出现时将其正确关联，这对于保证长时跟踪的连续性至关重要。这本书为我提供了宝贵的理论指导和算法参考，让我能够更深入地探索多传感器协同目标跟踪在计算机视觉领域的应用。
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