研究生系列教材：多传感器数据融合及其应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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杨万海 著

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• 多传感器数据融合
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出版社： 西安电子科技大学出版社

ISBN：9787560613598

版次：1

商品编码：10215403

包装：平装

开本：16开

出版时间：2004-04-01

页数：205

内容简介

　　本书以具有代表性的C3I系统为主线，介绍了多传感器数据融合系统的基本概念，系统组成，基本原理以及多传感器数据融合系统设计中所采用的基本方法。
　　全书共分七章，第一章介绍多传感器信息系统的一般概念及组成，第二章至第六章的内容分别为多传感器系统状成估计，数据关联原理和方法，航迹融合等，第七章简单介绍了C3I系统所用到的几种主要传感器。
　　本书是为电子信息类专业对应的各个学科的士研究生编写的，也可供从事电子信息系统研究与设计的工程技术人员和此领域的博士研究生参考。

目录

第1章 多传感器数据融合概述
1.1 引言
1.1.1 概况
1.1.2 雷达信息处理系统的发展过程
1.1.3 数据融合系统中的主要传感器
1.1.4 数据融合的应用领域
1.2 数据融合的定义和通用模型
1.2.1 数据融合的定义
1.2.2 数据融合的通用模型
1.2.3 传感器组成及描述
1.3 数据融合的重要性和潜在能力
1.4 数据融合的分类
1.4.1 像素级融合
1.4.2 特征级融合
1.4.3 决策级融合
1.5 数据融合技术
1.6 数据融合的主要内容

第2章 状态估计
2.1 卡尔曼滤波器
2.1.1 用数字滤波器作为估值器
2.1.2 线性均方估计
2.1.3 最优递归估值器——标量卡尔曼滤波器
2.1.4 向量卡尔曼滤波器
2.1.5 扩展卡尔曼滤波器
2.1.6 卡尔曼滤波器在雷达跟踪中的应用
2.1.7 扩展卡尔曼滤波器在目标跟踪和卫星轨道确定方面的应用·.
2.1.8 目标机动检测.”
2.1.9 自适应卡尔曼滤波器
2.2 常系数α-β和α-β-γ滤波器
2.2.1 目标运动模型
2.2.2 常系数α-β和α-β-γ滤波器
2.2.3 常系数α-β和α-β-γ滤波器的系数
2.2.4 变系数α-β和α-β-γ滤波器的系数
2.2.5 组合滤波器
2.3 自适应滤波器
2.3.1 目标运动方程和观测方程
2.3.2 自适应系数的获取
2.3.3 滤波算法
2.3.4 获取α（κ）和α（κ）的局部方差方法

第3章 数据关联及其数据准备
3.1 多传感器数据关联时的数据准备
3.1.1 对雷达信号处理的要求
3.1.2 预处理
3.1.3 修正系统误差
3.I.4 坐标变换或空间对准
3.I.5 时间同步或对准
3.1.6 量纲对准
3.2 数据关联
3.2.1 数据关联举例
3.2.2 数据关联过程
3.2.3 数据关联的一般步骤
3.3 状态关联及关联门的应用
3.3.1 位置关联及关联门
3.3.2 位置一速度关联
3.3.3 编批目标的关联
3.4 关联门的选择
3.4.1 关联门的形状
3.4.2 关联门的类型
3.4.3 关联门的尺寸
3.5 各种数据关联方法
3.5.1 最邻近数据关联(NNDA)
3.5.2 概率数据关联(PDA)
3.5.3 联合概率数据关联(JPDA)
3.5.4 交互多模型法(1MM)
3.5.5 全局最邻近数据关联
3.5.6 简易联合概率数据关联(CJPDA)
3.5.7 模糊数据关联(FDA)
3.5.8 准最佳联合概率数据关联(SJPDA)
3.5.9 最邻近联合概率数据关联(NNJPDA)
3.5.10 “全邻”最优滤波法—
3.5.11 多假设法(MHT)
3.5.12 航迹分裂法
3.5.13 最大似然数据关联(MLDA)—
3.6 用实际雷达数据对某些关联方法的评价

第4章 航迹及其融合
4.1 引言
4.2 航迹管理
4.2.1 逻辑法
4.2.2 记分法
4.3 航迹的初始化算法
4.3.1 两点外推
4.3.2 三点加速外推
4.4 航迹关联
4.4.1 统计关联方法
4.4.2 模糊关联方法
4.5 航迹融合
4.5.1 航迹融合结构
4.5.2 航迹融合中的相关估计误差问题
4.5.3 航迹状态估计融合
4.5.4 模糊航迹融合
4.5.5 利用伪点迹的航迹融合方法，
4.5.6 信息去相关算法

第5章 身份融合
5.1 引言—
5.2 身份融合算法的分类
5.3 特征及其提取
5.3.1 图像特征
5.3.2 信号数据特征
5.4 身份识别
5.5 识别技术概述
5.5.1 相似性系数法
5.5.2 统计模式识别技术
5.5.3 神经网络技术
5.5.4 参数模板法
5.5.5 聚类分析技术
5.5.6 物理模型
5.5.7 基于知识的方法
5.6 身份融合算法
5.6.1 经典推理
5.6.2 Bayes推理
5.6.3 Dempster—Shafer证据推理方法
5.6.4 身份信息融合的最佳方法

第6章 态势评估与威胁评估
6.1 态势评估
6.1.1 态势评估的定义
6.1.2 态势评估元素
6.1.3 态势评估包含的主要内容
6.1.4 态势评估的特点
6.1.5 态势显示
6.2 威胁评估
6.2.1 威胁评估的定义
6.2.2 威胁评估元素
6.2.3 威胁评估的主要内容
6.3 态势评估和威胁评估的实现方法
6.3.1 态势评估和威胁评估的主要特点
6.3.2 用于STA的主要技术

第7章 C3I系统中常用传感器概述
7.1 引言
7.2 常用传感器
7.2.1 动目标显示／检测雷达
7.2.2 脉冲多普勒雷达(PD)
7.2.3 连续波雷达(CW)
7.2.4 电子情报接收机(ELINT)／电子支援测量(ESM)
7.2.5 二次监视雷达(SSR)／IFF／IFFN系统
7.2.6 毫米波雷达
7.2.7 声纳
7.2.8 红外传感器(1R)
附录A 坐标系的变换
附录B 名词与缩略语
参考文献

前言/序言

图书简介：现代控制理论基础与算法 面向对象与定位 本书旨在为理工科高年级本科生、研究生以及从事控制系统设计与分析的工程师提供一个全面、深入且实用的现代控制理论学习资源。不同于侧重特定应用领域（如传感器融合）的教材，本书聚焦于控制系统的核心数学框架、分析工具与设计方法，是构建扎实控制科学基础的基石。内容覆盖经典控制理论的延伸，并重点深入探讨了状态空间表示、最优控制、鲁棒控制等现代控制理论的关键分支。 核心内容详述 本书结构严谨，逻辑清晰，共分为七个主要部分，涵盖了从基础概念到前沿理论的完整体系。 第一部分：系统建模与状态空间描述（Systems Modeling and State-Space Representation） 本部分首先回顾了线性时不变（LTI）系统的基本性质，并引入了现代控制理论的核心工具——状态空间方法。 1.1 物理系统的数学建模：详细阐述了如何将复杂的物理系统（机械、电气、机电耦合系统）转化为规范化的微分方程组或差分方程组。重点讨论了受控能量存储元件（电容、电感、质量、弹簧）在建立状态变量过程中的作用。 1.2 状态空间标准形式：深入讲解了状态空间表示的结构，包括可控规范型、可观测规范型等标准形式的推导与应用。分析了状态变量选择的灵活性与约束性。 1.3 线性系统的基本性质分析：本节详述了系统的能控性（Controllability）和能观性（Observability）的严格数学定义、判据（如卡尔曼判据）及其物理意义。强调了能控性是进行状态反馈控制的前提，而能观性是设计状态观测器的基础。 第二部分：线性系统分析与反馈设计（LTI System Analysis and Feedback Design） 本部分是实现系统性能目标的基础。 2.1 线性系统的解与稳定性：详细推导了离散时间系统和连续时间系统的状态转移矩阵$Phi(t, t_0)$或$A^k$的计算方法。对李雅普诺夫稳定性理论（Lyapunov Stability Theory）进行了详尽的介绍，特别是针对非线性系统的广义稳定性分析。 2.2 极点配置与状态反馈（Pole Placement）：这是反馈控制设计的核心。系统地介绍了利用全状态反馈（Full State Feedback）将系统极点任意配置到复平面的指定位置的方法，包括利用Ackermann公式和基于变换矩阵的方法。同时，探讨了状态反馈对系统零点位置的影响。 2.3 状态观测器设计（State Observers）：针对无法直接测量所有状态变量的情况，本节详细讲解了 Luenberger 观测器的设计原理，包括如何通过观测器增益的计算，确保估计误差的收敛速度和稳定性。此外，还简要介绍了卡尔曼滤波器的基本思想作为最优观测器的引子。 第三部分：最优控制理论（Optimal Control Theory） 最优控制是现代控制理论中追求“最佳性能”的关键分支。 3.1 性能指标与代价函数：定义了多种常见的性能指标，如二次型性能指标（Quadratic Cost Function），包括对控制输入的惩罚项和对状态偏差的惩罚项，这是后续推导的数学基础。 3.2 线性二次型调节器（LQR）：本书对 LQR 进行了深入的讲解，推导了代数黎卡提方程（Algebraic Riccati Equation, ARE）的求解过程，并给出了求解 ARE 的数值方法。详细论证了 LQR 控制器在保证系统稳定性的前提下，最小化二次型代价函数的能力。 3.3 动态规划与庞特里亚金最小原理：为更一般的非线性系统最优控制问题，本书介绍了贝尔曼最优性原理和哈密顿-雅可比-贝尔曼（HJB）方程的建立。同时，对庞特里亚金最小原理（Pontryagin’s Minimum Principle, PMP）进行了形式化的介绍，作为求解最优控制律的强大工具。 第四部分：鲁棒控制基础（Foundations of Robust Control） 面对模型不确定性、参数摄动和外部干扰，鲁棒控制提供了确保系统性能的理论保障。 4.1 系统不确定性描述：本节讨论了模型误差的数学表示方法，包括参数不确定性（小增益模型）和外部干扰模型。 4.2 $mathcal{H}_{infty}$ 控制简介：作为鲁棒控制的核心，本书介绍了 $mathcal{H}_{infty}$ 范数的定义及其在描述系统“输入-输出”增益中的作用。初步探讨了加权函数的设计，用于在不同频率范围内对干扰抑制和性能跟踪提出具体要求。 第五部分：非线性控制导论（Introduction to Nonlinear Control） 虽然现代控制理论的许多工具建立在线性化模型上，但理解非线性系统的特性至关重要。 5.1 非线性系统的稳定性分析：重点回顾了李雅普诺夫稳定性理论在非线性系统中的应用，并引入了输入-输出线性化和反步法（Backstepping）等前馈设计技术的基本思想。 第六部分：离散时间系统与数字控制（Discrete-Time Systems and Digital Control） 鉴于实际工程中数字控制器的广泛应用，本部分对离散时间系统的分析进行了系统阐述。 6.1 Z 变换与离散系统分析：详细讨论了 Z 变换在分析离散系统中的应用，以及脉冲响应、系统矩阵的离散化（如 Tustin 变换、零阶保持器）。 6.2 离散时间系统的控制设计：将状态反馈、观测器设计和 LQR 算法完整地转化为离散时间形式，强调了采样周期对控制性能和稳定性的影响。 第七部分：计算方法与仿真实例（Computational Methods and Simulation Examples） 为确保理论与实践的结合，本书的最后一章提供了关键算法的计算实现思路。 7.1 矩阵函数计算：介绍求解状态转移矩阵、黎卡提方程的数值方法（如矩阵对角化、Schur 分解等）。 7.2 仿真案例：通过几个经典的控制问题（如二阶倒立摆的 LQR 控制、带噪声的系统状态估计）的仿真案例，展示了如何应用本书所学的理论工具，并分析不同设计参数对实际控制效果的影响。 总结 本书内容全面覆盖了控制理论的“分析-设计-性能优化”这一完整流程，通过严格的数学推导和清晰的逻辑组织，旨在培养读者利用现代控制理论解决复杂工程问题的能力。它为后续深入研究自适应控制、智能控制或特定领域的先进控制技术打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和插图质量达到了教科书级别的水准。在涉及三维空间坐标系转换和数据插值等几何概念时，图示清晰、标注准确，极大地避免了纯文本描述可能带来的歧义。特别是那些复杂的融合框架图，它们用清晰的模块划分和数据流向箭头，将原本晦涩难懂的流程可视化了。更难能可贵的是，它在一些关键算法的推导过程中，引用了大量权威的参考文献，这使得读者在需要进行更深入的研究时，能够快速找到第一手的资料源头，体现了作者严谨的学术态度。对于需要撰写毕业论文或技术报告的学生来说，这本书不仅是学习的工具，更是一份高质量的参考资料库。它没有回避那些计算量巨大的部分，但处理方式非常得当，既保证了理论的完整性，又没有让读者在阅读体验上感到过度疲劳，成功地在学术深度与可读性之间找到了一个非常精妙的平衡点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计非常具有系统性，它似乎遵循了一条从基础理论到前沿研究的完整脉络。一开始，它并没有直接跳入复杂的算法，而是花了好几章的篇幅去详尽地梳理了不同类型传感器（如IMU、GPS、视觉、超声波）的工作原理、精度特性和固有局限性。这部分内容至关重要，因为不理解输入信号的“脾气”，后续的融合设计就无从谈起。我特别欣赏作者在介绍各种误差模型时所展现的严谨态度，将系统误差、随机误差和测量噪声进行了清晰的界定。随后，内容自然地过渡到了信息融合的层次划分，从底层的数据级融合，到中间的特征级融合，再到顶层决策级融合，这种分层讨论的方式，使得读者可以根据自身的需求，选择性地深入研究某个特定层次的技术栈。这种全景式的覆盖，让读者在掌握具体技术细节的同时，也能建立起对整个数据融合体系的宏观认知，这对于制定大型项目的设计方案至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我一种非常扎实、严谨的感觉，厚重的装帧和清晰的排版预示着内容的深度。我刚翻开目录，就被那些具体的应用案例吸引住了。比如，关于自动驾驶系统中LIDAR和摄像头的异构数据如何有效融合，以及在机器人导航中如何利用视觉惯性里程计（VIO）的数据进行高精度定位，这些章节的标题本身就充满了技术前沿的气息。它显然不是那种浮于表面的介绍性读物，而是深入到了算法实现的细节层面。我尤其期待看到作者是如何处理不同传感器数据在时间同步和空间对齐上的挑战，这往往是实际工程中最令人头疼的部分。如果书中能提供一些用主流编程语言实现的伪代码或核心算法的结构图示，那就更完美了，那样能极大地帮助理解那些复杂的数学模型是如何转化为实际可操作的流程的。我对其中的鲁棒性分析部分也非常感兴趣，毕竟在复杂的真实环境中，传感器总会受到噪声、遮挡甚至恶意干扰的影响，如何确保融合系统在这些极端情况下依然能提供可靠的输出，是衡量一个融合方案是否成熟的关键指标。这本书的深度显然是为已经具备一定信号处理或控制系统基础的读者准备的，它承诺了一条通往高级应用工程师的道路。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书在对“应用”二字的诠释上，做得比我预期的要深刻得多。它不仅仅是罗列了公式，而是通过大量的案例研究（Case Studies）展示了理论如何应对现实世界的混沌局面。比如，在无人机姿态估计的案例中，它深入探讨了如何在GPS信号丢失的瞬间（如穿过桥洞或高楼峡谷），系统如何依靠惯性单元和视觉数据的平滑过渡来维持精确估计，这涉及到实时权重调整和不确定性传播的动态管理。再比如，在目标跟踪的章节中，它对比了传统数据关联方法（如最近邻法）在多目标拥塞场景下的失效，并引入了先进的概率数据关联（PDA）和多假设跟踪（MHT）技术来解决“鬼影”和“漏检”问题。这些实际案例的选择非常贴合当前工业界和科研领域的热点，显示出作者团队对行业动态的深刻洞察力，使得这本书具有非常高的时效价值和实践指导意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事方式非常流畅，尽管它处理的是一个公认的复杂技术领域，但作者似乎有着将深奥原理化繁为简的魔力。读起来不像是在啃一本教科书，更像是在听一位经验丰富的导师娓娓道来他多年的研究心得。我发现它巧妙地平衡了理论推导与实际考量之间的关系。例如，在讲解卡尔曼滤波族（如扩展卡尔曼滤波EKF和无迹卡尔曼滤波UKF）时，它没有陷入无休止的矩阵运算泥潭，而是先用直观的几何意义解释了它们各自的优缺点，特别是EKF在处理非线性系统时雅可比矩阵带来的误差累积问题，解释得非常透彻。随后，再引入更高级的粒子滤波（PF）作为应对非高斯噪声和强非线性场景的武器。这种循序渐进的讲解方式，极大地降低了初学者进入该领域的门槛，同时也为资深读者提供了重新审视经典算法的视角。书中对贝叶斯理论的运用，也展示了作者深厚的概率论功底，确保了所有的融合框架都有坚实的数学基础作为支撑，而不是空中楼阁般的空中楼阁。

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是我要的书，可以呦，速度快

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③我们的教师为了控制课堂，总担心秩序失控而严格纪律，导致紧张有余而轻松不足。轻松的氛围，使学生没有思想顾忌，没有思想负担，提问可以自由发言，讨论可以畅所欲言，回答不用担心受怕，辩论不用针锋相对。同学们的任何猜想、幻想、设想都受到尊重、都尽可能让他们自己做解释，在聆听中交流想法、

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质量真的很不错价钱给力

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⑤教学生抓重点.教学难免有意外，课堂难免有突变，应对教学意外、课堂突变的本领，就是我们通常说的驾驭课堂、驾驭学生的能力。对教师来说，让意外干扰教学、影响教学是无能，把意外变成生成，促进教学、改进教学是艺术。生成相对于教学预设而言，分有意生成、无意生成两种类型；问题生成、疑问生成、答案生成、灵感生成、思维生成、模式生成六种形式。生成的重点在问题生成、灵感生成。教学机智显亮点.随机应变的才智与机敏，最能赢得学生钦佩和行赞叹的亮点。教学机智的类型分为教师教的机智、学生学的机智，师生互动的机智，学生探究的机智。机智常常表现在应对质疑的解答，面对难题的措施，发现问题的敏锐，解决问题的灵活。

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