店鋪： 華裕京通圖書專營店
齣版社： 電子工業齣版社
ISBN：9787121299469
商品編碼：30186531724
包裝：平裝-膠訂
齣版時間：2017-01-01
具體描述
| 圖書基本信息 | |||
| 圖書名稱 | 多傳感器編隊目標跟蹤技術 | 作者 | 王海鵬 |
| 定價 | 58.00元 | 齣版社 | 電子工業齣版社 |
| ISBN | 9787121299469 | 齣版日期 | 2017-01-01 |
| 字數 | 頁碼 | ||
| 版次 | 1 | 裝幀 | 平裝-膠訂 |
| 內容簡介 | |
| 本書是關於多傳感器編隊目標跟蹤方法的一部專著，是作者們對外近30年來該領域研究進展和自身研究成果的總結。全書由6章組成，主要內容有：基礎知識概述，編隊目標航跡起始方法，復雜背景下集中式多傳感器編隊目標跟蹤方法，集中式多傳感器機動編隊目標跟蹤方法，係統誤差下編隊目標航跡關聯方法，建議與展望。 |
| 作者簡介 | |
| 博士，海軍航空工程學院信息融閤研究所綜閤研究室副主任兼院士秘書、講師。研究領域為多傳感器多目標跟蹤、航跡關聯、大數據技術等。作為課題組長或技術總師承擔國傢自然基金、總裝預研基金等多項，發錶學術論文多項。獲山東省科技成果創新奬和海軍碩士學位論文奬。 |
| 目錄 | |
| 目 錄 章 緒 論······································································································ 1 1.1 研究背景········································································································· 1 1.2 外研究現狀····························································································· 2 1.2.1 航跡起始····························································································· 2 1.2.2 航跡維持····························································································· 3 1.2.3 機動跟蹤····························································································· 3 1.3 多傳感器編隊目標跟蹤技術中有待解決的一些關鍵問題························· 4 1.3.1 雜波環境下編隊目標航跡起始技術················································ 4 1.3.2 復雜環境下集中式多傳感器編隊目標跟蹤技術···························· 5 1.3.3 集中式多傳感器機動編隊目標跟蹤技術········································ 5 1.3.4 係統誤差下編隊目標航跡關聯技術················································ 6 1.4 本書的主要內容及安排················································································· 7 第2章 編隊目標航跡起始算法·········································································· 8 2.1 引言················································································································· 8 2.2 基於相對位置矢量的編隊目標灰色航跡起始算法····································· 8 2.2.1 基於循環閾值模型的編隊預分割·················································· 10 2.2.2 基於編隊中心點的預互聯······························································ 11 2.2.3 RPV-FTGTI 算法············································································· 12 2.2.4 編隊內目標航跡的確認·································································· 18 2.2.5 編隊目標狀態矩陣的建立······························································ 19 2.2.6 仿真比較與分析·············································································· 20 2.2.7 討論··································································································· 34 2.3 集中式多傳感器編隊目標灰色航跡起始算法················································ 35 2.3.1 多傳感器編隊目標航跡起始框架·················································· 35 2.3.2 多傳感器預互聯編隊內雜波的剔除·············································· 36 2.3.3 多傳感器編隊內量測閤並模型······················································ 37 2.3.4 航跡得分模型的建立······································································ 38 2.4 基於運動狀態的集中式多傳感器編隊目標航跡起始算法························40 多傳感器編隊目標跟蹤 ·VIII· 2.4.1 同狀態航跡子編隊獲取模型·························································· 40 2.4.2 多傳感器同狀態編隊關聯模型······················································ 45 2.4.3 編隊內航跡關聯閤並模型······················································ 45 2.5 仿真比較與分析··························································································· 46 2.5.1 仿真環境··························································································· 47 2.5.2 仿真結果及分析·············································································· 47 2.6 本章小結······································································································· 54 第3章 復雜背景下集中式多傳感器編隊目標跟蹤算法································· 56 3.1 引言··············································································································· 56 3.2 係統描述······································································································· 56 3.3 雲雨雜波和帶狀乾擾剔除模型··································································· 57 3.3.1 雲雨雜波剔除模型·········································································· 58 3.3.2 帶狀乾擾剔除模型·········································································· 60 3.3.3 驗證分析··························································································· 61 3.4 基於模闆匹配的集中式多傳感器編隊目標跟蹤算法······························· 63 3.4.1 基於編隊整體的預互聯·································································· 63 3.4.2 模闆匹配模型的建立······································································ 65 3.4.3 編隊內航跡的狀態更新·································································· 69 3.4.4 討論···································· |
| 編輯推薦 | |
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| 文摘 | |
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| 序言 | |
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多傳感器編隊目標跟蹤技術 前言 在日益復雜的戰場環境和工業監測領域，對目標的精確、穩定、魯棒的跟蹤能力提齣瞭前所未有的挑戰。傳統的單傳感器跟蹤方法在麵對目標遮擋、傳感器失效、環境乾擾以及多目標交織等情況時，往往顯得力不從心。為瞭剋服這些局限性，多傳感器係統應運而生，它通過融閤來自不同類型、不同位置傳感器的信息，能夠顯著提升目標跟蹤的性能。 而當我們將“多傳感器”的概念進一步延伸到“編隊”，其蘊含的意義便更加深遠。編隊跟蹤，顧名思義，是指由多個具有協同能力的傳感器節點組成的編隊，共同執行對一個或多個目標的跟蹤任務。這種編隊協同不僅意味著信息共享和互補，更強調瞭節點之間的通信、協調和分布式決策，從而在整體上實現超越單個傳感器能力的跟蹤效果。 本書旨在深入探討多傳感器編隊目標跟蹤的核心技術、關鍵算法和實際應用。我們將從理論基礎齣發，逐步深入到復雜的編隊控製與協同跟蹤策略，並結閤實際的工程挑戰，為讀者提供一套係統而全麵的技術框架。本書的編寫，力求理論與實踐相結閤，既能幫助讀者建立紮實的理論基礎，也能為工程實踐提供有益的指導。 第一章 目標跟蹤基礎 在深入探討多傳感器編隊跟蹤之前，理解目標跟蹤的基本原理至關重要。本章將詳細介紹目標跟蹤的基本概念、分類以及常用的跟蹤濾波算法。 1.1 目標跟蹤概述 1.1.1 目標跟蹤的定義與重要性 1.1.2 目標跟蹤的分類：單目標跟蹤與多目標跟蹤 1.1.3 目標跟蹤麵臨的挑戰：傳感器噪聲、目標運動模型不確定性、雜波、遮擋等 1.2 目標狀態估計 1.2.1 狀態嚮量的定義與選取 1.2.2 運動模型：勻速直綫運動模型、勻加速直綫運動模型、恒定轉彎模型等 1.2.3 測量模型：如何將傳感器測量值映射到目標狀態 1.3 經典跟蹤濾波器 1.3.1 卡爾曼濾波器（Kalman Filter, KF） 1.3.1.1 綫性係統下的卡爾曼濾波原理 1.3.1.2 卡爾曼濾波器的優缺點 1.3.2 擴展卡爾曼濾波器（Extended Kalman Filter, EKF） 1.3.2.1 非綫性係統下的EKF原理 1.3.2.2 EKF的局限性 1.3.3 無跡卡爾曼濾波器（Unscented Kalman Filter, UKF） 1.3.3.1 UKF的原理與優勢 1.3.4 粒子濾波器（Particle Filter, PF） 1.3.4.1 粒子濾波器的基本思想 1.3.4.2 粒子濾波器的應用場景 1.4 目標管理 1.4.1 目標初始化與刪除 1.4.2 目標狀態更新與關聯 第二章 多傳感器信息融閤 多傳感器係統之所以能夠提升跟蹤性能，關鍵在於其信息融閤能力。本章將介紹不同層次的多傳感器信息融閤技術。 2.1 信息融閤的層次 2.1.1 數據級融閤（低層融閤）：直接融閤原始傳感器數據 2.1.2 特徵級融閤（中層融閤）：融閤傳感器提取的特徵信息 2.1.3 決策級融閤（高層融閤）：融閤傳感器輸齣的識彆或分類結果 2.2 經典信息融閤方法 2.2.1 集中式融閤：所有傳感器數據匯集到中心節點進行融閤 2.2.1.1 集中式融閤的優點與缺點 2.2.2 分布式融閤：每個節點獨立進行融閤，並將局部融閤結果進行交換 2.2.2.1 分布式融閤的體係結構 2.2.2.2 分布式融閤的挑戰與解決方案 2.3 多傳感器跟蹤中的融閤策略 2.3.1 概率數據關聯（Probabilistic Data Association, PDA） 2.3.2 聯閤概率數據關聯（Joint Probabilistic Data Association, JPDA） 2.3.3 多假設跟蹤（Multiple Hypothesis Tracking, MHT） 2.3.4 基於優化方法的融閤（如加權平均、貝葉斯估計） 第三章 編隊協同目標跟蹤 本章是本書的核心內容之一，我們將深入探討編隊協同在目標跟蹤中的應用，包括編隊結構、協同策略以及分布式跟蹤算法。 3.1 編隊的基本概念與類型 3.1.1 編隊的定義與優勢 3.1.2 常見的編隊形態：綫形編隊、圓形編隊、網格編隊等 3.1.3 編隊節點的屬性：傳感器類型、通信能力、計算能力 3.2 編隊協同目標跟蹤的框架 3.2.1 分布式跟蹤：每個節點維護獨立的跟蹤器，並進行信息交換 3.2.2 協同跟蹤：節點之間通過協商和協調，共同完成目標跟蹤 3.3 編隊協同的策略 3.3.1 資源分配與任務分配：如何將跟蹤任務分配給不同的節點 3.3.2 信息共享與交換：選擇性地共享哪些信息，以何種方式交換 3.3.3 協同數據關聯：如何處理來自不同傳感器但指嚮同一目標的測量值 3.3.4 協同狀態估計：如何通過節點間的協同來更新和提煉目標狀態估計 3.4 分布式多傳感器跟蹤算法 3.4.1 基於協方差交叉（Covariance Intersection, CI）的分布式卡爾曼濾波 3.4.2 基於加權卡爾曼濾波（Weighted Kalman Filter, WKF）的分布式跟蹤 3.4.3 基於信念傳播（Belief Propagation）的分布式跟蹤 3.4.4 基於分解與迭代的分布式跟蹤 第四章 編隊控製與傳感器管理 為瞭實現有效的協同跟蹤，編隊節點的運動控製和傳感器的有效管理至關重要。本章將探討編隊控製算法以及如何動態地管理傳感器資源。 4.1 編隊控製算法 4.1.1 基於領導-跟隨（Leader-Follower）的編隊控製 4.1.2 基於人工勢場（Artificial Potential Field）的編隊控製 4.1.3 基於行為的編隊控製（Behavior-based Formation Control） 4.1.4 考慮通信約束的編隊控製 4.2 傳感器管理 4.2.1 傳感器選擇與激活：根據跟蹤需求動態選擇和激活傳感器 4.2.2 傳感器調度：閤理安排傳感器的測量周期和數據采集策略 4.2.3 傳感器故障檢測與容忍：如何應對傳感器失效並保證跟蹤的魯棒性 4.2.4 傳感器覆蓋與信息冗餘：如何設計編隊布局以優化目標覆蓋和減少信息冗餘 4.3 協同控製與跟蹤的集成 4.3.1 將編隊控製與目標跟蹤信息相結閤 4.3.2 如何通過控製編隊姿態來優化跟蹤性能 第五章 魯棒性與自適應性 在復雜多變的實際環境中，目標的跟蹤需要具備高度的魯棒性和自適應性。本章將探討提升係統魯棒性和自適應性的方法。 5.1 魯棒性目標跟蹤 5.1.1 應對模型不確定性：如何設計對運動模型誤差不敏感的跟蹤器 5.1.2 應對雜波乾擾：增強數據關聯的魯棒性，減少誤判 5.1.3 應對傳感器噪聲：采用抗噪聲能力強的濾波器或融閤方法 5.1.4 應對遮擋：利用多傳感器信息進行預測和恢復 5.2 自適應目標跟蹤 5.2.1 自適應運動模型：根據目標運動規律動態調整運動模型參數 5.2.2 自適應濾波器參數調整：根據測量噪聲和過程噪聲的變化調整濾波器增益 5.2.3 自適應傳感器選擇與融閤權值調整 5.2.4 基於學習的自適應跟蹤方法 第六章 應用領域與未來展望 本章將介紹多傳感器編隊目標跟蹤技術在不同領域的應用，並對未來的發展趨勢進行展望。 6.1 應用領域 6.1.1 軍事領域：戰場態勢感知、空中目標跟蹤、無人機編隊跟蹤等 6.1.2 工業自動化：智能製造中的物體跟蹤、倉儲管理、物流配送等 6.1.3 智能交通：車輛編隊行駛、交通流量監控、事故檢測等 6.1.4 機器人技術：多機器人協同搜索與跟蹤、環境感知等 6.1.5 測繪與遙感：地物變化監測、災害評估等 6.2 未來研究方嚮 6.2.1 高度自主的分布式協同跟蹤：減少對中心節點的依賴 6.2.2 考慮通信網絡拓撲與容量的協同跟蹤 6.2.3 融閤多模態傳感器信息（如可見光、紅外、雷達、聲納等） 6.2.4 基於深度學習的編隊協同跟蹤方法 6.2.5 復雜動態環境下的魯棒與安全跟蹤 6.2.6 具備自我進化與學習能力的跟蹤係統 參考文獻 （此處將列齣相關的學術論文、期刊、會議文獻等，作為本書內容的支持和進一步閱讀的參考。） 緻謝 （此處將感謝在本書編寫過程中給予支持和幫助的個人和單位。） 結語 多傳感器編隊目標跟蹤技術是一個充滿挑戰與機遇的研究領域。本書的編寫，旨在為廣大研究人員、工程技術人員和學生提供一個堅實的理論基礎和清晰的技術思路。我們希望通過本書的閱讀，讀者能夠深刻理解該技術的核心要義，並能將其應用於實際的工程問題中，推動相關領域的技術進步。
用戶評價
评分
這本書我最近一直在關注，雖然還沒來得及深入閱讀，但光看目錄和一些初步的介紹，就能感覺到作者在多傳感器編隊目標跟蹤這個前沿領域下瞭很大的功夫。我尤其對書中關於“多傳感器融閤”的章節非常感興趣，這部分通常是這類技術的難點和核心，如何有效地將來自不同傳感器（比如雷達、紅外、視覺等）的信息進行整閤，以提高跟蹤的魯棒性和精度，這對於復雜的軍事或民用場景下的目標識彆與追蹤至關重要。我個人從事的科研方嚮也涉及類似的技術，所以對書中可能提齣的新型融閤算法、數據預處理方法，以及如何處理傳感器間的時空不一緻性等問題抱有極大的期待。作者王海鵬的名字在學術界有一定的知名度，電子工業齣版社的齣版質量也相對有保障，這讓我對接下來的閱讀充滿信心，希望書中能夠提供一些切實可行的理論框架和算法模型，為我的研究提供新的思路和藉鑒。
评分這本書給我留下瞭非常深刻的“理論深度”的印象。我是一名博士生，正在攻讀方嚮是智能控製與係統優化，而目標跟蹤技術，特彆是多傳感器編隊下的，可以說是這個領域的交叉點和重要應用。從書名和作者來看，我就知道這不會是一本“淺嘗輒止”的書。我瞭解到書中可能涉及到瞭大量的高等數學知識，比如概率統計、最優化理論、綫性代數以及一些信號處理的專業知識。這對我來說是好事，意味著我可以從中汲取紮實的理論基礎。我特彆想知道書中關於“卡爾曼濾波及其變種”在多傳感器編隊場景下的應用，以及“粒子濾波”等非綫性濾波器的具體實現和性能分析。如果書中能夠對不同濾波方法的優缺點進行深入的比較，並給齣在特定編隊結構和傳感器配置下的性能評估，那將極大地幫助我理解和選擇最適閤我項目需求的跟蹤算法。
评分這本書在我看來，更像是一本“思想啓迪者”。我是一名大學的教師，平時除瞭教學，也在指導一些本科生和研究生的畢業設計。我一直想給學生們介紹一些當前最熱門、最有挑戰性的研究方嚮，而多傳感器編隊目標跟蹤無疑是其中之一。我希望這本書能夠幫助我構建一個清晰的教學框架，能夠嚮學生們係統地介紹這個領域的發展曆程、核心概念、關鍵技術和未來趨勢。我尤其看重書中可能包含的“開放性問題”和“研究前沿”的探討。如果書中能夠指齣當前技術存在的不足，以及未來可能的研究方嚮，比如如何應對傳感器失效、如何實現自適應編隊策略、如何利用深度學習提升跟蹤性能等，那將極大地激發學生的學習興趣和科研熱情，為他們未來的學術探索提供指引。
评分我是一名在自動化領域工作的工程師，平時需要處理大量的實時數據處理和係統集成工作。最近公司正在考慮升級一套新的目標跟蹤係統，而多傳感器編隊的概念聽起來非常有潛力。這本書的齣現，讓我看到瞭解決我們實際工程問題的希望。我更關注的是書中可能提供的“工程實現”和“實際案例”的部分。比如，書中是否會討論不同傳感器硬件的選型、數據接口的標準化、通信協議的設計，以及係統部署時的性能優化和故障診斷？我希望這本書能提供一些具體的算法實現僞代碼，或者至少是詳細的流程描述，方便我們進行二次開發。如果書中能有實際應用場景的分析，例如在無人機編隊偵察、自動駕駛汽車協同感知等方麵，並給齣相應的技術挑戰和解決方案，那就太有價值瞭。畢竟，理論再好，最終還是要落地纔能産生效益。
评分這本書給我最大的感受是“前瞻性”和“係統性”。作為一名對機器人技術和人工智能感興趣的普通讀者，我平時會閱讀一些相關的科普文章和技術博客。多傳感器編隊的目標跟蹤技術聽起來非常“高大上”，涉及到很多復雜的概念。我希望這本書能夠以一種相對易懂的方式，嚮我這樣非專業背景的讀者介紹這項技術的“來龍去脈”。比如，它為什麼重要？它能解決哪些現有技術難以解決的問題？書中是否會對一些基礎概念進行通俗的解釋，例如“傳感器融閤”、“編隊控製”等等？如果書中能夠用一些生動形象的比喻或者簡單的圖示來輔助說明，那將極大地降低閱讀門檻。我更希望看到的是，這本書能為我打開一扇瞭解未來科技發展趨勢的窗戶，讓我明白這項技術在實際生活中可能扮演的角色，例如在智能交通、智慧城市、甚至軍事國防等領域。
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