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138千字 字数
2023-04-01 发行日期
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主编推荐语

多传感器编队目标跟踪专著

内容简介

本书是关于多传感器编队目标跟踪方法的一部专著，是作者对国内外近30年来该领域研究进展和自身研究成果的总结。全书由8章组成，主要内容有绪论、编队目标航迹起始算法、部分可辨条件下的稳态编队跟踪算法、复杂背景下集中式多传感器编队目标跟踪算法、集中式多传感器机动编队目标跟踪算法、系统误差下编队目标航迹关联算法、部分可辨条件下分布式多传感器编队航迹关联算法、结论及展望。本书可供从事信息工程、C3I系统、雷达工程、电子对抗等专业的科技人员阅读和参考，还可作为上述专业的高年级本科生或研究生教材，也可供从事激光、机器人、遥感、遥测等领域的工程技术人员参考。

目录

  • 封面
  • 版权信息
  • 内容简介
  • 前言
  • 第1章 绪论
  • 1.1 研究背景
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.2.1 航迹起始
  • 1.2.2 航迹维持
  • 1.2.3 机动跟踪
  • 1.2.4 多源航迹融合
  • 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
  • 1.3.1 复杂环境下的编队目标航迹起始技术
  • 1.3.2 复杂环境下的集中式多传感器编队目标跟踪技术
  • 1.3.3 集中式多传感器机动编队目标跟踪技术
  • 1.3.4 系统误差下的编队目标航迹关联技术
  • 1.4 本书的主要内容及安排
  • 第2章 编队目标航迹起始算法
  • 2.1 引言
  • 2.2 基于相对位置矢量的编队目标灰色航迹起始算法
  • 2.2.1 基于循环阈值模型的编队预分割
  • 2.2.2 基于编队中心点的预互联
  • 2.2.3 基于相对位置矢量的灰色互联模型
  • 2.2.4 编队内目标航迹的确认
  • 2.2.5 编队目标状态矩阵的建立
  • 2.2.6 仿真比较与分析
  • 2.2.7 讨论
  • 2.3 基于相位相关的部分可辨编队航迹起始算法
  • 2.3.1 问题描述
  • 2.3.2 基于编队中心点的预互联
  • 2.3.3 编队成员数据空间描述
  • 2.3.4 编队结构对准-旋转角估计
  • 2.3.5 编队结构对准-平移量估计
  • 2.3.6 改进的最近邻精细关联
  • 2.3.7 精细关联算法流程
  • 2.3.8 仿真比较与分析
  • 2.4 集中式多传感器编队目标灰色航迹起始算法
  • 2.4.1 多传感器编队目标航迹起始框架
  • 2.4.2 多传感器预互联编队内杂波的剔除
  • 2.4.3 多传感器编队内量测合并模型
  • 2.4.4 航迹得分模型的建立
  • 2.5 基于运动状态的集中式多传感器编队目标航迹起始算法
  • 2.5.1 同状态航迹子编队获取模型
  • 2.5.2 多传感器同状态编队互联模型
  • 2.5.3 编队内航迹精确关联合并模型
  • 2.6 仿真比较与分析
  • 2.6.1 仿真环境
  • 2.6.2 仿真结果与分析
  • 2.7 本章小结
  • 第3章 复杂环境下的集中式多传感器编队目标跟踪算法
  • 3.1 引言
  • 3.2 系统描述
  • 3.3 云雨杂波剔除模型和带状干扰剔除模型
  • 3.3.1 云雨杂波剔除模型
  • 3.3.2 带状干扰剔除模型
  • 3.3.3 验证分析
  • 3.4 基于模板匹配的集中式多传感器编队目标跟踪算法
  • 3.4.1 基于编队整体的预互联
  • 3.4.2 模板匹配模型的建立
  • 3.4.3 编队内航迹的状态更新
  • 3.4.4 讨论
  • 3.5 基于形状方位描述符的集中式多传感器编队目标粒子滤波算法
  • 3.5.1 编队目标形状矢量的建立
  • 3.5.2 相似度模型的建立
  • 3.5.3 冗余图像的剔除
  • 3.5.4 基于粒子滤波的状态更新
  • 3.6 仿真比较与分析
  • 3.6.1 仿真环境
  • 3.6.2 仿真结果与分析
  • 3.7 本章小结
  • 第4章 部分可辨条件下的稳态编队跟踪算法
  • 4.1 引言
  • 4.2 基于序贯航迹拟合的稳态编队精细跟踪算法
  • 4.2.1 问题描述
  • 4.2.2 最小二乘法简述及外推方法
  • 4.2.3 状态更新与协方差更新
  • 4.2.4 加权系数的确定
  • 4.2.5 算法流程框架
  • 4.2.6 时间复杂度分析
  • 4.3 基于ICP的稳态部分可辨编队精细跟踪算法
  • 4.3.1 ICP的基本思想
  • 4.3.2 点航映射关联
  • 4.3.3 旋转与平移参数估计
  • 4.3.4 关联算法流程
  • 4.3.5 漏关联量测填补
  • 4.3.6 基于多模型的滤波更新
  • 4.4 仿真比较与分析
  • 4.4.1 仿真环境
  • 4.4.2 仿真结果与分析
  • 4.5 本章小结
  • 第5章 部分可辨条件下的机动编队跟踪算法
  • 5.1 引言
  • 5.2 基于复数域拓扑描述的编队分裂机动跟踪算法
  • 5.2.1 编队分裂机动模式分析
  • 5.2.2 编队分裂机动建模与主要步骤
  • 5.2.3 单目标离群的判决滑窗内航迹重建
  • 5.2.4 编队整体分裂的判决滑窗内航迹重建
  • 5.2.5 仿真比较与分析
  • 5.3 基于拓扑模糊对准的编队合并机动跟踪算法
  • 5.3.1 编队合并机动模式分析
  • 5.3.2 编队合并机动建模与主要步骤
  • 5.3.3 模糊因素集的建立
  • 5.3.4 权重的分配
  • 5.3.5 对准关联准则
  • 5.3.6 多义性处理
  • 5.3.7 仿真比较与分析
  • 5.4 本章小结
  • 第6章 集中式多传感器机动编队目标跟踪算法
  • 6.1 引言
  • 6.2 典型机动编队目标跟踪模型的建立
  • 6.2.1 编队整体机动跟踪模型的建立
  • 6.2.2 编队分裂跟踪模型的建立
  • 6.2.3 编队合并跟踪模型的建立
  • 6.2.4 编队分散跟踪模型的建立
  • 6.3 变结构JPDA机动编队目标跟踪算法
  • 6.3.1 事件的定义
  • 6.3.2 编队确认矩阵的建立
  • 6.3.3 编队互联矩阵的建立
  • 6.3.4 编队确认矩阵的拆分
  • 6.3.5 概率的计算
  • 6.3.6 编队内航迹的状态更新
  • 6.4 扩展广义S-D分配机动编队目标跟踪算法
  • 6.4.1 基本模型的建立
  • 6.4.2 编队量测的划分
  • 6.4.3 S-D分配问题的构造
  • 6.4.4 广义S-D分配问题的构造
  • 6.4.5 编队内航迹的状态更新
  • 6.5 仿真比较与分析
  • 6.5.1 仿真环境
  • 6.5.2 仿真结果
  • 6.5.3 仿真分析
  • 6.6 本章小结
  • 第7章 系统误差下的编队目标航迹关联算法
  • 7.1 引言
  • 7.2 系统误差下基于双重模糊拓扑的编队目标航迹关联算法
  • 7.2.1 基于循环阈值模型的编队航迹识别
  • 7.2.2 第一重模糊拓扑关联模型
  • 7.2.3 第二重模糊拓扑关联模型
  • 7.3 系统误差下基于误差补偿的编队目标航迹关联算法
  • 7.3.1 编队航迹状态识别模型
  • 7.3.2 编队航迹系统误差估计模型
  • 7.3.3 误差补偿和编队内航迹的精确关联
  • 7.3.4 讨论
  • 7.4 基于多源信息互补的编队航迹关联算法
  • 7.4.1 部分可辨条件下的编队航迹关联问题分析
  • 7.4.2 时间对准
  • 7.4.3 航迹数据空间的描述
  • 7.4.4 基于Fourier变换的旋转角及平移量估计
  • 7.4.5 编队航迹关联
  • 7.4.6 基于编队整体运动模型的断续航迹关联
  • 7.5 仿真比较与分析
  • 7.5.1 仿真环境
  • 7.5.2 仿真结果与分析
  • 7.6 本章小结
  • 第8章 结论及展望
  • 8.1 研究结论
  • 8.2 研究展望
  • 附录A 式（2-17）中阈值参数ε的推导
  • 附录B 式（7-19）的推导
  • 参考文献
  • 封底
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出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。