书籍详情
多传感器数据融合理论及应用（第2版）
作者：（美）Lawrence A.Klein著；戴亚平等译
出版社：北京理工大学出版社
出版时间：2004-02-01
ISBN：9787564001858
定价：¥20.00
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内容简介
本书的内容来源于一系列演讲的笔记。在本书中，对多传感器系统的应用；目标、背景及大气中一些能产生信号的物理现象的研究；应用于目标识别与跟踪的数据融合体系结构等问题进行了详细的描述。书中在解释能产生信号的物理现象和数据融合技术时，使用了一些简单的数学运算来描述一些内在原理。使用本书的一些概念，还有助于读者理解一些实际应用中的背景知识，如天气预报、使用遥感进行地球资源勘探、机动车辆的交通管制、目标分类与跟踪以及战场态势估计等。
作者简介
暂缺《多传感器数据融合理论及应用（第2版）》作者简介
目录
第1章 概述
第2章 多传感器系统的应用及优势，大气对信号的衰减作用
2.1 多传感器系统中数据融合的应用
2.2 传感器的选择
2.3 多传感器的优势
2.4 信号波长对其在大气衰减中的影响
2.5 雾的特征
2.6 毫米波传感器的工作频率对其性能的影响
2.7 雨和雾以毫米波雷达信号能量的吸收
2.8 在雨中毫米波能量的反向反射
2.9 红外传感器工作波长对性能的影响
2.10 能见度度量
2.11 红外能理在雨中的衰减
2.12 洮光系数值
2.13 电磁波类传感器的优缺点小结
2.14 大气与传感器系统的坟算机仿真模型
2.15 小结
参考文献
第3章 数据融合算法与融合结构
3.1 数据融合的定义
3.2 处理层1
3.3 处理层2,3和4
3.4 结构的定义
3.5 数据融合处理过程
3.6 数据融合的结构
3.7 各传感器有效覆盖区域的配准和对覆盖区域大小的考虑
3.8 小结
参考文献
第4章 贝叶斯推理
4.1 贝叶斯法则
4.2 贝叶斯推理和经典概率的推理的比较
4.3 用来自两个传感器的不同类型的量测数据提高矿物地检测率
4.4 小结
参考文献
第5章 Dempster-Shafer算法
5.1 算法概述
5.2 算法的实现
5.3 支持度、似然度以及不确定区间
5.4 用 Dempster规则融合多传感器数据
5.5 Dempster-Shafer与贝叶斯判决理论的比较
5.6 小结
参考文献
第6章 人工神经网络
……
第7章 表决融合
第8章 模糊逻辑和模糊神经网络
第9章 确定目标位置的被动数据关联
附录A 普朗克辐射定理和辐射转移
附录B 传感器信任级别相交时的表决融合
第2章 多传感器系统的应用及优势，大气对信号的衰减作用
2.1 多传感器系统中数据融合的应用
2.2 传感器的选择
2.3 多传感器的优势
2.4 信号波长对其在大气衰减中的影响
2.5 雾的特征
2.6 毫米波传感器的工作频率对其性能的影响
2.7 雨和雾以毫米波雷达信号能量的吸收
2.8 在雨中毫米波能量的反向反射
2.9 红外传感器工作波长对性能的影响
2.10 能见度度量
2.11 红外能理在雨中的衰减
2.12 洮光系数值
2.13 电磁波类传感器的优缺点小结
2.14 大气与传感器系统的坟算机仿真模型
2.15 小结
参考文献
第3章 数据融合算法与融合结构
3.1 数据融合的定义
3.2 处理层1
3.3 处理层2,3和4
3.4 结构的定义
3.5 数据融合处理过程
3.6 数据融合的结构
3.7 各传感器有效覆盖区域的配准和对覆盖区域大小的考虑
3.8 小结
参考文献
第4章 贝叶斯推理
4.1 贝叶斯法则
4.2 贝叶斯推理和经典概率的推理的比较
4.3 用来自两个传感器的不同类型的量测数据提高矿物地检测率
4.4 小结
参考文献
第5章 Dempster-Shafer算法
5.1 算法概述
5.2 算法的实现
5.3 支持度、似然度以及不确定区间
5.4 用 Dempster规则融合多传感器数据
5.5 Dempster-Shafer与贝叶斯判决理论的比较
5.6 小结
参考文献
第6章 人工神经网络
……
第7章 表决融合
第8章 模糊逻辑和模糊神经网络
第9章 确定目标位置的被动数据关联
附录A 普朗克辐射定理和辐射转移
附录B 传感器信任级别相交时的表决融合
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