图书介绍
信息融合pdf电子书版本下载
- 王润生编著 著
- 出版社： 北京：科学出版社
- ISBN：7030198921
- 出版时间：2007
- 标注页数：356页
- 文件大小：30MB
- 文件页数：368页
- 主题词：信息处理－研究
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图书目录
第一章 导论 1
1.1 什么是信息融合 1
1.2 信息融合基础概念 4
1.2.1 融合单元和融合结构 5
1.2.2 如何进行信息融合 8
1.2.3 典型的融合处理过程 9
1.2.4 典型的融合决策方法 11
1.2.5 信息融合的层次 13
1.3 本书内容结构安排 14
参考文献 15
第二章 信息融合的数据支持 18
2.1 数据汇集概述 18
2.1.1 实体与传感器的表述 19
2.1.2 数据汇集的基础要求 20
2.2 传感器系统与管理 21
2.2.1 传感器和传感器系统概述 21
2.2.2 传感器管理概述 24
2.3 数据关联 30
2.3.1 基本问题 30
2.3.2 数据关联典型分类 31
2.3.3 数据关联的处理方法 33
2.3.4 关联度量方法 36
2.4 关联数据的特性分析 39
2.4.1 单元变量的特性分析 39
2.4.2 多元变量的特性分析 42
2.5 小结 43
参考文献 44
第三章 基于统计的融合决策 46
3.1 贝叶斯决策 46
3.1.1 贝叶斯规则 46
3.1.2 贝叶斯决策的说明举例 47
3.1.3 用于传感器观测的贝叶斯决策函数 49
3.1.4 动态估计方法 51
3.2 基于正则理论的统计决策 52
3.2.1 基本概念 52
3.2.2 正则化理论与贝叶斯框架的关系 54
3.3 动态状态的最优估计 55
3.3.1 非线性贝叶斯跟踪 56
3.3.2 最佳滤波 57
3.4 动态状态的次最佳滤波 59
3.4.1 EKF 59
3.4.2 近似网格 60
3.4.3 UKF 61
3.4.4 粒子滤波 62
3.5 小结 65
参考文献 65
第四章 基于不精确推理的融合决策 67
4.1 不确定性概述 67
4.1.1 不确定性源与表示 67
4.1.2 不确定性的分类 68
4.2 关于信息融合的可靠性 69
4.2.1 信息融合过程中可靠性定义 69
4.2.2 信息融合过程使用可靠性度量的策略 70
4.2.3 确定可靠性系数的方法 70
4.3 主观贝叶斯推理 72
4.3.1 知识不确定性的表述 72
4.3.2 证据不确定性的表述 73
4.3.3 多个证据的组合 74
4.4 DS证据理论推理方法 74
4.4.1 基本方法 74
4.4.2 基于证据理论的决策基础方法 75
4.4.3 考虑可靠性的融合规则 76
4.4.4 冲突证据组合 77
4.5 模糊推理 80
4.5.1 基本概念 80
4.5.2 模糊推理运算 81
4.6 模糊积分 82
4.6.1 模糊测度 82
4.6.2 模糊积分 83
4.7 可能性理论 84
4.7.1 基本定义 84
4.7.2 交易规则 84
4.7.3 折扣规则 85
4.8 小结 85
参考文献 86
第五章 智能模型和融合结构 88
5.1 智能模型融合决策概述 88
5.1.1 知识表示概述 88
5.1.2 智能处理的基础概念 90
5.2 贝叶斯网络 91
5.2.1 贝叶斯网络的结构和构建方法 92
5.2.2 贝叶斯网络的推断处理 95
5.2.3 贝叶斯网络的扩展 98
5.3 智能体 99
5.3.1 什么是智能体 99
5.3.2 多智能体 100
5.3.3 多智能体系统的研究主题 102
5.4 本体论概述 104
5.4.1 基本概念 104
5.4.2 基于本体论的信息融合 106
5.5 基础的融合结构 108
5.5.1 中心式与分布式融合结构 108
5.5.2 层次融合结构 109
5.5.3 黑板融合结构 110
5.5.4 非中心式融合结构 112
5.5.5 融合单元之间的耦合关系 113
5.5.6 考虑统一分析框架的融合处理结构 114
5.5.7 基于智能体的分布感知网络 115
5.6 小结 118
参考文献 118
第六章 目标识别概论 122
6.1 目标识别基础概念 122
6.1.1 模式识别基础概念 123
6.1.2 目标识别的基础方法 127
6.2 目标融合识别面临的问题 131
6.2.1 目标识别层次的扩展 132
6.2.2 传感器资源的有效使用 134
6.2.3 融合处理结构的新内涵 138
6.2.4 信息估价和仿真验证平台 145
参考文献 150
第七章 融合增强 154
7.1 面向细节的图像可视融合增强 154
7.1.1 基于空间域和变换域的融合增强方法 155
7.1.2 基于神经感知模型的融合增强方法 157
7.1.3 基于统计特性的图像融合增强模型 159
7.1.4 面向可视增强的图像融合性能客观评价 160
7.2 面向多光谱图像的融合增强 165
7.2.1 常用融合方法回顾 165
7.2.2 两个典型的新融合方法 167
7.2.3 多光谱图像融合效果评价 171
7.3 基于序列图像的融合增强 172
7.3.1 时间域累积的融合增强 172
7.3.2 两个序列图像的融合增强 174
7.4 小结 176
参考文献 176
第八章 融合检测 179
8.1 目标的融合检测 179
8.1.1 独立传感器的融合检测 180
8.1.2 基于相关器的融合检测 183
8.2 面向雷达杂波模型化的分布融合 186
8.3 基于图像的目标融合检测 189
8.3.1 基于SAR和HIS融合检测伪装目标 189
8.3.2 基于多特征与多线索的串形融合检测 190
8.3.3 基于统计模型的特征层融合检测 192
8.4 目标与地域的变化检测 195
8.4.1 常用的变化信息提取方法 196
8.4.2 基于独立成分分析的变化检测算法 197
8.4.3 基于差分图像融合的变化检测算法 199
8.5 对象的融合检索 203
8.5.1 基于多特征的融合内容检索 203
8.5.2 基于贝叶斯网络的融合检索 204
8.6 小结 210
参考文献 210
第九章 融合分类 215
9.1 数据层融合分类方法 216
9.2 特征层融合分类 219
9.2.1 特征层融合分类的基本方法 219
9.2.2 异类传感器特征层融合分类 221
9.2.3 特征层的高光谱图像分类 225
9.2.4 基于多特征的图像语义分类 229
9.3 图像元特征的融合提取 231
9.3.1 图像元特征的融合提取 231
9.3.2 彩色地形图中等高线的提取 236
9.4 决策层融合分类 238
9.4.1 分类器选择 239
9.4.2 分类器基础结构 241
9.4.3 分类器集合体的协同训练 243
9.5 小结 245
参考文献 246
第十章 融合跟踪 250
10.1 中心式融合结构的多传感器估计和目标跟踪 250
10.1.1 群传感器方法 250
10.1.2 序贯传感器方法 252
10.1.3 逆协方差形式方法 254
10.2 非同步多传感器估计和目标跟踪 259
10.2.1 异步观测 259
10.2.2 延迟观测 260
10.2.3 潜伏观测 262
10.3 航迹－航迹的融合 262
10.3.1 一般航迹－航迹关联概念 262
10.3.2 异类传感器航迹融合 265
10.3.3 基于报告层的航迹融合 267
10.4 单图像和同类型图像的目标融合跟踪 268
10.4.1 目标图像跟踪的一般概念 269
10.4.2 单成像传感器多线索融合跟踪 270
10.4.3 同类多传感器的融合跟踪 272
10.5 基于异类多传感器和异类信息源的融合跟踪 277
10.5.1 两层闭环的异类融合跟踪 277
10.5.2 分布式的融合监视 280
10.5.3 运动平台上的融合跟踪 282
10.6 小结 284
参考文献 285
第十一章 融合重建 289
11.1 3D目标表述与重建方法概述 289
11.1.1 3D目标的表示方法 289
11.1.2 目标重建基础方法回顾 291
11.2 基于光学传感器的目标融合重建 295
11.2.1 基于双目灰度图像融合求解视差 296
11.2.2 基于阴影与视差信息融合重建 298
11.3 基于异类传感器的目标融合重建 301
11.3.1 基于LIDAR的建筑物重建 302
11.3.2 面向对地观测目标的融合重建 303
11.3.3 基于轮廓的目标融合重建 308
11.4 面向目标识别的融合重建 311
11.4.1 基于2D视面组合模型的3D重建 311
11.4.2 3D不变特征 314
11.5 面向应用环境的融合重建 317
11.5.1 环境融合重建概述 317
11.5.2 面向战场应用的环境融合重建 319
11.6 小结 321
参考文献 322
第十二章 态势估价概论 325
12.1 军事应用模型 325
12.2 态势估价模型 329
12.2.1 态势的内涵 329
12.2.2 典型的态势估价模型 333
12.3 SA的设计 337
12.3.1 SA设计概述 337
12.3.2 基于认知融合的SA 340
12.3.3 基于本体论的方法 343
12.3.4 多智能体的信息融合系统 348
参考文献 351
结束语 355