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373千字
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2017-12-01
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主编推荐语
分布式信息融合：新军事变革需求下的研究与应用进展。
内容简介
分布式信息融合是应新军事变革出现的作战样式――网络中心战（NCW）的需求产生的，是当今国际融合学界确定的信息融合学科的主要发展方向。本书旨在填补国内分布式信息融合领域空白，促进我国分布式信息融合技术研究与应用发展，以提升联合战场态势感知能力，为分布式应用系统提供有效信息支撑。本书内容包括NCW特征及信息融合对其价值链的贡献，分布式信息融合新概念和新方法、分布式融合结构、多传感器分布式目标检测、差异信息的一致性融合、分布式目标分类识别与跟踪、分布环境中的目标威胁估计，以及分布式感知资源管理。重点分析了由于信息重复计入、过程噪声、网络带宽约束、局部代理自利行为等因素对融合效果的影响，提出了多种应对方法，建立了分布式信息融合一系列新概念和新算法。此外，还重点介绍了分布式信息融合发展的理论基础，为该融合方向的深入发展提供了依据。
目录
- 封面
- 书名页
- 内容简介
- 版权页
- 序
- 前言
- 目录
- 第1章 信息融合及其分布式发展概述
- 1.1 信息融合技术发展沿革
- 1.2 数据融合模型的概要分类
- 1.3 JDL数据融合过程模型
- 1.3.1 JDL数据融合结构模型
- 1.3.2 JDL顶层融合模型的演变
- 1.3.3 JDL融合顶层模型的主要功能
- 1.4 Endsley态势感知模型
- 1.5 影响信息融合学科发展的相关动向
- 1.6 信息时代对分布式信息融合的需求
- 1.7 分布式融合面临的主要挑战
- 参考文献
- 第2章 面向网络中心战的分布式信息融合
- 2.1 网络中心战（NCW）的概念及背景
- 2.1.1 新军事变革与联合作战
- 2.1.2 新军事变革与信息化
- 2.1.3 新军事变革与网络中心战
- 2.2 网络中心战（NCW）中的信息价值
- 2.2.1 网络中心战（NCW）中的信息价值概念
- 2.2.2 网络中心战（NCW）中的价值链
- 2.2.3 最优行动的期望效用
- 2.3 网络中心战（NCW）中的认知问题
- 2.3.1 认知的概念
- 2.3.2 认知的本质和过程
- 2.4 网络中心战（NCW）中的自组织和自同步
- 2.4.1 网络中心战（NCW）的主要特征
- 2.4.2 自组织的概念和效用
- 2.4.3 自同步的概念和效用
- 2.5 分布式信息融合在网络中心战（NCW）中的作用
- 2.5.1 分布式网络中心战（NCW）与分布式信息融合
- 2.5.2 信息融合对网络中心战（NCW）价值链的贡献
- 2.5.3 信息融合在网络中心战（NCW）认知中的作用
- 2.5.4 信息融合在网络中心战（NCW）指挥控制中的作用
- 2.6 分布式信息融合中的挑战性问题
- 参考文献
- 第3章 分布式信息融合中的新概念和新方法
- 3.1 引言
- 3.2 分布式信息融合概念与问题概述
- 3.3 控制相关信息融合误差的有界协方差增长方法
- 3.3.1 有界协方差增长控制方法的概念和应用背景
- 3.3.2 BCI模型[3]
- 3.3.3 分散式目标跟踪误差分析案例
- 3.4 传感器协同方法
- 3.4.1 极大和算法模型
- 3.4.2 极大和算法约束条件与模型求解
- 3.4.3 基于极大和算法的多传感器协同跟踪案例
- 3.5 自利平台的优化协调方法
- 3.5.1 概念与背景
- 3.5.2 目标跟踪中的多代理协调问题
- 3.5.3 目标跟踪MAS模型的效用评价函数
- 3.5.4 考虑信道衰减的信息多级最优传输路径
- 3.5.5 基于拍卖机制的网络带宽优化分配
- 3.5.6 仿真案例
- 3.6 合作对象信用估计
- 3.6.1 合同的期望效用与协方差的概念
- 3.6.2 基于独立贝塔分布的合同信用估计
- 3.6.3 基于卡尔曼滤波的异类服务合同信用估计
- 3.6.4 合同信用模型仿真验证案例
- 3.7 基于人—代理集合体（HAC）的分布式信息融合
- 3.7.1 问题的提出
- 3.7.2 人—代理集合体（HAC）中的用户精炼
- 3.7.3 人—代理集合体（HAC）中的用户控制与管理
- 3.7.4 用户在人—代理集合体（HAC）系统评估中的作用
- 3.7.5 人—代理集合体（HAC）设计中的挑战与机遇
- 3.8 本章小结
- 参考文献
- 第4章 分布式融合结构与估计算法
- 4.1 引言
- 4.2 分布式信息融合结构
- 4.2.1 融合结构的依赖因素
- 4.2.2 融合结构与依赖因素之间的关系
- 4.2.3 分布式融合结构的选择基准
- 4.2.4 分布式融合结构分类
- 4.3 分布式融合信息图
- 4.3.1 单连接信息图
- 4.3.2 无反馈层次融合的多连接信息图及连接转换
- 4.3.3 有反馈层次融合信息图及连接转换
- 4.3.4 对等式分布融合信息图及连接转换
- 4.4 分布式估计算法
- 4.4.1 分布式估计概述
- 4.4.2 贝叶斯分布估计中的重复信息去除原理
- 4.4.3 最优贝叶斯分布融合算法
- 4.4.4 次优贝叶斯分布融合算法
- 4.4.5 高斯分布或带有误差协方差估计的全局估计
- 4.5 目标跟踪中的分布式估计
- 4.5.1 问题描述
- 4.5.2 确定性动态过程
- 4.5.3 非确定性动态过程
- 4.6 对象分类识别的分布式估计
- 4.6.1 对象分类的分布式识别结构
- 4.6.2 对象分类的分布式识别算法
- 4.7 本章小结
- 参考文献
- 第5章 多传感器分布式目标检测
- 5.1 分布式检测问题描述
- 5.1.1 集中式与分布式检测
- 5.1.2 分布式检测结构与模型[12,13]
- 5.2 基于LRT的分布式检测方法[18,19]
- 5.2.1 贝叶斯分布式检测
- 5.2.2 基于LRT的奈曼—皮尔逊检测方法
- 5.2.3 基于LRT的融合检测逻辑设计
- 5.3 基于计数表决规则的WSN检测方法
- 5.3.1 计数表决检测方法
- 5.3.2 多传感器全局表决检测准则
- 5.3.3 不同性能传感器的全局表决检测通用模型
- 5.3.4 同类传感器表决检测通用模型
- 5.4 基于虚发现率的分布式检测门限控制
- 5.4.1 统计学中的多比较问题
- 5.4.2 基于FDR局部门限控制的全局优化检测算法
- 5.4.3 基于FDR的分布式检测系统设计
- 5.5 相关情况的分布式检测
- 5.5.1 基于相关观测的最优分布式检测研究现状
- 5.5.2 基于相关局部判定的最优分布式检测研究现状
- 5.5.3 进一步说明
- 5.6 非理想通信信道下的分布式检测
- 5.6.1 概念与模型
- 5.6.2 考虑信道衰减的分布式检测规则
- 5.6.3 基于部分信道状态的分布式检测
- 5.6.4 具有非信道状态信息的分布式检测
- 5.7 本章小结
- 参考文献
- 第6章 航迹融合与航迹关联——分布式多目标跟踪要点
- 6.1 引言
- 6.2 航迹融合的概念与模型
- 6.2.1 目标动态与观测模型
- 6.2.2 一次航迹融合的概念
- 6.2.3 反复航迹融合的概念
- 6.3 一次航迹融合准则
- 6.3.1 一次航迹融合状态估计及其协方差
- 6.3.2 融合准则
- 6.3.3 航迹融合准则性能评估基准
- 6.4 一次航迹融合准则性能评估案例
- 6.4.1 案例剧情模型
- 6.4.2 追加传感器情况仿真案例
- 6.4.3 互补传感器情况仿真案例
- 6.5 目标连续跟踪中的反复航迹融合
- 6.5.1 反复航迹融合结构与分类
- 6.5.2 不带反馈的反复航迹融合
- 6.5.3 带反馈的反复航迹融合
- 6.6 分布式航迹关联
- 6.6.1 航迹关联的基本假设与评估函数
- 6.6.2 航迹关联度量指标及其计算
- 6.6.3 航迹关联度量指标比较仿真案例
- 6.7 本章小结
- 参考文献
- 第7章 分布式目标分类识别
- 7.1 目标分类的概念与应用需求
- 7.2 目标分类/识别方法
- 7.2.1 基于不确定性的目标分类/识别方法
- 7.2.2 目标分类/识别的基本步骤
- 7.2.3 分布式目标分类识别方法的特点
- 7.2.4 目标类别与识别特征的关系
- 7.3 目标分类方法的基本类型
- 7.3.1 “产生”型目标分类识别方法
- 7.3.2 “差异”型目标分类识别方法
- 7.3.3 混合型目标分类识别方法
- 7.4 多级目标分类识别结构
- 7.5 分布式目标分类识别中的新问题
- 7.5.1 显式重复计算
- 7.5.2 隐式重复计算
- 7.5.3 采用硬说明的传统融合识别系统
- 7.5.4 混合不确定性表示
- 7.6 基于局部分类器的全局融合识别
- 7.6.1 多分类器融合技术的分类
- 7.6.2 分类器组合方法
- 7.7 最优分布式贝叶斯目标分类方法
- 7.7.1 集中式目标分类算法
- 7.7.2 分布式目标分类算法
- 7.7.3 分布式目标分类识别系统的通信策略
- 7.8 分布式目标分类识别算法比较
- 7.8.1 目标分类识别算法性能仿真与评估方法
- 7.8.2 目标分类融合识别算法仿真比较
- 7.9 本章小结
- 参考文献
- 第8章 多传感器一致性数据融合
- 8.1 引言
- 8.2 基于分位数的离异值剔除方法
- 8.2.1 一维情形
- 8.2.2 多维情形
- 8.3 基于模糊集理论的多传感器一致性数据融合
- 8.4 基于统计距离矩阵特征值的一致性数据融合
- 8.5 基于置信距离的多传感器一致性数据融合
- 8.5.1 一维情形的置信距离
- 8.5.2 多维情形的置信距离
- 8.5.3 基于置信距离的一致性数据融合方法
- 8.6 基于测量精度分级的多传感器一致性数据融合
- 8.6.1 两个传感器测量数据偏差的概率比较
- 8.6.2 两传感器融合偏差与传感器测量偏差的概率比较
- 8.6.3 基于精度分级的多传感器一致性数据融合实现方法
- 8.6.4 计算案例
- 8.7 本章小结
- 参考文献
- 第9章 分布式信息融合发展的理论基础
- 9.1 引言
- 9.2 单目标分布式融合概述
- 9.2.1 单目标贝叶斯滤波
- 9.2.2 独立数据源的T2F
- 9.2.3 非独立数据源的T2F
- 9.2.4 协方差交集（CI）航迹融合
- 9.2.5 指数混合（XM）融合
- 9.3 基于有限集统计学的多目标滤波方法
- 9.3.1 多传感器多目标递推贝叶斯滤波
- 9.3.2 多目标随机分布的计算方法
- 9.3.3 概率假设密度（PHD）滤波
- 9.3.4 基数概率假设密度（CPHD）滤波
- 9.3.5 基于随机集的滤波技术应用近况
- 9.4 基于单目标融合扩展的多目标分布式融合
- 9.4.1 独立数据源的多目标T2F
- 9.4.2 非独立数据源的多目标T2F
- 9.4.3 多目标指数混合（XM）融合
- 9.5 基于CPHD/PHD滤波的多目标航迹融合公式
- 9.5.1 基于CPHD滤波的独立跟踪源T2F公式
- 9.5.2 基于PHD滤波的独立跟踪源T2F公式
- 9.5.3 基于CPHD滤波和PHD滤波的相关跟踪源T2F公式
- 9.5.4 基于CPHD滤波的多目标分布密度的指数混合（XM）融合近似
- 9.5.5 基于PHD滤波的多目标分布密度的指数混合（XM）融合近似
- 9.6 基于CPHD滤波和PHD滤波的多目标T2F实现案例
- 9.6.1 基于CPHD/PHD滤波的多目标T2F公式实现
- 9.6.2 多目标指数混合（XM）T2F近似公式的计算实现
- 9.7 本章小结
- 参考文献
- 第10章 分布式环境中的威胁估计
- 10.1 威胁估计基本概念
- 10.1.1 威胁与威胁对象
- 10.1.2 威胁估计概念
- 10.1.3 威胁估计的特征与内涵
- 10.1.4 威胁估计要素及其层次结构
- 10.1.5 威胁估计结果的表示方法
- 10.2 基于假设评估的威胁估计推理模型
- 10.2.1 威胁估计模型
- 10.2.2 威胁估计的多假设推理[6]
- 10.2.3 威胁估计推理中的多假设评估
- 10.3 威胁估计方法
- 10.3.1 基于随机区间的目标威胁估计方法
- 10.3.2 基于模糊模式识别的目标威胁估计算法
- 10.3.3 基于决策树学习的目标威胁估计算法
- 10.4 多目标威胁估计方法
- 10.4.1 威胁函数与威胁值
- 10.4.2 基于多价值准则的多目标威胁评估方法
- 10.5 分布式环境中目标威胁估计的控制模式
- 10.5.1 分布式威胁估计的优势
- 10.5.2 分布式威胁估计的环境要求
- 10.5.3 分布式威胁估计的协同模式
- 10.5.4 分布式协同威胁估计案例
- 10.6 通信状态对分布式威胁估计的影响
- 10.6.1 通信中断状态产生的影响
- 10.6.2 通信降级状态产生的影响
- 参考文献
- 第11章 分布式传感器管理
- 11.1 概述
- 11.1.1 传感器管理的概念
- 11.1.2 传感器管理的内涵和效用
- 11.1.3 传感器管理的功能
- 11.2 基于效用函数的目标探测传感器资源管理算法
- 11.2.1 问题描述
- 11.2.2 基于效用的传感器资源分配数学模型
- 11.2.3 仿真例子
- 11.3 基于模糊推理的传感器管理算法
- 11.3.1 问题描述
- 11.3.2 基于模糊推理的传感器管理算法
- 11.3.3 性能指标
- 11.3.4 仿真例子
- 11.4 基于组合双向拍卖的传感器管理算法
- 11.4.1 问题描述
- 11.4.2 基于多资源组合双向拍卖的传感器管理算法
- 11.4.3 仿真例子
- 11.5 本章小结
- 参考文献
- 反侵权盗版声明
- 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。
