多传感器多源信息融合理论及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:298

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出版时间:2010-5

价格:60.00元

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isbn号码:9787030276162

丛书系列:

图书标签:

• 科学
• 多传感器融合
• 信息融合
• 数据融合
• 传感器技术
• 智能信息处理
• 机器学习
• 目标识别
• 状态估计
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• 模式识别

好的，这是一份关于一本名为《多传感器多源信息融合理论及应用》的图书的简介，该简介力求详细、专业，并避免任何可能暴露其生成过程的痕迹。 --- 图书简介： 《多传感器多源信息融合理论及应用》 —— 洞察复杂系统感知与决策的基石 在当今高度互联和智能化的时代，无论是自主导航、环境监测、医疗诊断还是工业自动化，我们面对的都已不再是单一、孤立的观测数据。现实世界是一个由海量、异构信息流交织而成的复杂系统，这些信息来源于各种性质、不同精度的传感器和信息源。如何有效地整合这些来自不同视角、不同格式的数据，以构建一个比任何单一源信息都更精确、更鲁棒、更完整的环境认知模型，已成为支撑现代智能系统性能的核心技术瓶颈。 《多传感器多源信息融合理论及应用》正是在这一时代背景下应运而生的一部集理论深度与工程实践于一体的权威专著。本书旨在系统、全面地阐述信息融合的核心理论框架、关键算法模型及其在多个前沿领域中的创新应用。它不仅为信息与通信工程、控制科学与工程、计算机科学等相关专业的学者和研究人员提供了坚实的理论基础，同时也为从事智能系统设计、数据集成和决策支持系统的工程师提供了直接可用的工程指导手册。 --- 第一篇：理论基石与数学模型 本书的开篇部分，奠定了信息融合学科的数学与概率论基础。我们摒弃了碎片化的讲解方式，力求构建一个逻辑严密、层层递进的理论体系。 1.1 信息融合的层次结构与基本概念： 详细界定了信息融合的三个主要层次——数据级融合、特征级融合和决策级融合。通过严谨的定义，明确了不同层次融合所解决问题的本质差异、信息损失的权衡，以及对计算复杂度的影响。 1.2 概率论基础与不确定性描述： 深入探讨了在信息不确定性环境中描述和量化信息的方法。重点剖析了贝叶斯理论在状态估计中的核心地位，并对比了最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）的适用场景。 1.3 卡尔曼滤波族系的精要： 作为状态估计的黄金标准，本书用大量篇幅系统梳理了标准卡尔曼滤波器（KF）的推导与局限性。随后，针对系统模型非线性和噪声分布非高斯性的实际挑战，详细介绍了扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF）的数学推导、参数设置与收敛性分析。对于高维或高度非线性系统，书中还探讨了容积卡尔曼滤波器（CKF）的原理。 1.4 粒子滤波与非参数方法： 针对复杂、多模态分布的系统，书中系统阐述了粒子滤波（PF）理论，包括重要性采样、重采样策略以及如何有效克服“维度灾难”和“退化问题”。 --- 第二篇：多源异构数据的处理与集成 现实中的信息源往往是异构的，包括数值、符号、图像、文本等多种类型。本篇专注于如何实现对这些异构数据的有效对齐、比对与融合。 2.1 数据预处理与一致性检验： 强调了数据质量对融合结果的决定性影响。系统介绍了传感器标定、时间同步、空间配准等关键技术。重点讨论了如何利用统计检验方法（如卡方检验、Durbin-Watson 检验）来识别和剔除异常值与野值，确保输入数据的可靠性。 2.2 证据理论（Dempster-Shafer Theory）： 针对传统概率方法难以有效处理“知识缺乏”和“冲突信息”的弱点，本书全面介绍了Dempster-Shafer 证据理论（DS 理论）。详细阐述了基本概率指派（BPA）、信任函数（Belief Function）、似然函数（Plausibility Function）的概念，并深入分析了Dempster 组合规则在多证据合成中的应用及局限性。 2.3 模糊逻辑与粗糙集理论： 探讨了在信息不精确或不完整的系统描述中，如何利用模糊集合进行隶属度计算和决策。此外，对于特征级别的融合，书中还介绍了粗糙集理论在特征约简和信息冗余度分析中的应用，为特征选择提供了新的视角。 --- 第三篇：先进融合算法与优化策略 本篇是全书的精华所在，聚焦于应对高维、实时性和鲁棒性要求的先进融合技术。 3.1 协同与集中式融合的架构对比： 详细比较了集中式融合（高精度但计算量大）和分布式/协同式融合（低延迟但信息受限）的优劣势，并分析了如何通过联邦学习（Federated Learning）的思路优化分布式决策过程。 3.2 证据融合与不确定性量化： 深入探讨了如何将先进的贝叶斯网络（Bayesian Networks）与证据理论相结合，构建具有自适应能力的概率推理框架，尤其是在目标识别和威胁评估中的应用。 3.3 鲁棒性与抗干扰融合技术： 针对传感器被欺骗或遭受随机噪声攻击的场景，本书提出了鲁棒性估计方法。包括基于M-估计、LMEDS（Least Median of Squares）的滤波器设计，以及如何利用信息熵来动态调整融合权重，以增强系统对恶意干扰的抵抗能力。 3.4 深度学习在特征融合中的角色： 紧跟技术前沿，书中探讨了如何利用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）/Transformer 架构来自动化地从原始数据中提取高层语义特征，并将这些高级特征作为输入进行决策级融合，从而克服传统方法对人工特征设计的依赖。 --- 第四篇：工程应用与案例分析 理论的价值最终体现在解决实际问题上。本篇通过详实、贴近工业实际的案例，展示了信息融合技术的强大生命力。 4.1 自动驾驶与环境感知： 详细分析了激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达（Radar）和视觉（Camera）三源信息的时空对齐与互补融合机制。重点讨论了在复杂天气和动态场景下，如何通过多源融合实现对行人、车辆的精确航迹预测和三维环境建模。 4.2 目标跟踪与监视系统： 以雷达、红外探测器和声纳系统为例，阐述了交互式多模型（IMM）算法在处理目标运动模式切换时的优势，以及如何利用多个异构目标报告进行联合概率数据关联（JPDA），有效解决“数据关联”这一长期难题。 4.3 智能电网与健康监测： 探讨了如何融合智能电表（高频、局部信息）与SCADA系统（低频、全局信息）的数据，进行电网状态的早期故障诊断。在结构健康监测领域，书中展示了如何融合振动传感器、应变计和超声波检测数据，以实现对结构损伤的精确定位与剩余寿命预测。 --- 总结 《多传感器多源信息融合理论及应用》不仅是一本教科书，更是一部面向未来智能系统的工具箱。它深入浅出地剖析了从基础概率模型到复杂非线性估计，再到前沿深度学习集成方法的全景图。本书的读者将能掌握构建高可靠性、高精度、自适应的复杂系统信息处理框架所必需的一切知识和技能。它将引导您从“感知数据”迈向“理解世界”的质变。

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