目标跟踪、分类与传感器管理理论及应用 9787118110029 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Mathendra，Mallick 著

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• 雷达技术
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出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118110029

商品编码：29635159367

包装：平装

出版时间：2017-04-01

基本信息

书名:目标跟踪、分类与传感器管理理论及应用

：148.00元

售价：111.0元,便宜37.0元,折扣75

作者: Mathendra,Mallick, Vikram,Krish

出版社：国防工业出版社

出版日期：2017-04-01

ISBN：9787118110029

字数：

页码：538

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《目标跟踪、分类与传感器管理理论及应用》内容主要包括五个方面内容，一是介绍了多传感器信息融合所采用的各类滤波技术；二是研究了多传感器多目标跟踪的性能界值、融合架构以及对地监测中目标跟踪问题；三是讨论了传感器管理和控制问题，包括大规模多传感器多目标场景下的传感器调度；四是研究了多传感器信息融合中的估计和分类问题，特别是基于贝叶斯网络的分类性能和贝叶斯网络的高效推理方法；五是探讨了决策融合和决策支持问题，包括基于无线传感器网络的分布式检测和决策融合方法等内容。

目录

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作者介绍

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乔向东，空军工程大学信息与导航学院副教授．硕士生导师，空军高层次人才。主要从事多传感器信息融合及目标跟踪相关的教学科研工作。主持国家自然科学基金、陕西省自然科学基础研究计划（基金）、军队科研项目10余项，在国内外期刊及会议发表论文40余篇。获陕西省高校科技成果一等奖1项．军队科技进步三等奖1项，全军硕士学位论文导师。
　　
　　梁彦，西北工业大学自动化学院教授，博士生导师，教育部新世纪人才支持计划入选者。主要从事估计理论、信息融合、雷达数据处理基础理论及其远程预警应用技术研究。主持国家自然科学基金、国防科技课题等诸多科研项目，出版学术专著3部。发表学术文章100余篇。
　　
　　杨峰，西北工业大学副教授，加拿大Concordia大学访问学者，主要从事多源信息融合、目标跟踪与识别、机器人智能信息处理等领域的研究工作。主持国家自然科学基金项目，航空科学基金项目及国防科技项目十余项，发表论文50余篇，出版专著3部，国家规划教材1部，获省部级科技进步二等奖2项，获技术发明5项。徐林峰，西北工业大学自动化学院讲师，主要研究估计与滤波理论、信息融合以及目标跟踪技术。

文摘

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序言

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篇 滤波技术
第1章 三维纯角滤波
第2章 面向目标跟踪、与合区间方法相结合的粒子滤波
第3章 基于随机有限集的贝叶斯多目标跟踪滤波器
第4章 交互式多模型滤波器的连续时间根

第二篇 多传感器多目标跟踪
第5章 基于多假设跟踪的多目标跟踪
第6章 地面监视跟踪和数据融合
第7章 目标跟踪的性能界限：高效计算方法及其相关应用
第8章 检测前跟踪技术
第9章 数据融合架构的研究进展
第10章 异常轨迹的意图推理和检测：元级跟踪方法

第三篇 传感器管理与控制
第11章 目标跟踪中的雷达资源管理——随机控制方法
第12章 大规模多传感器多目标跟踪的传感器管理

第四篇 估计与分类
第13章 面向分类的广义混杂贝叶斯网络有效推理
第14章 基于贝叶斯网络多传感器目标类别辨识性能的评估
第15章 放射源的检测与估计

第五篇 决策融合与决策支持
第16章 面向无线传感器网络的分布式检测和判决融合应用
第17章 监视系统中用于决策支持的证据网络

致谢
编著者

《目标跟踪、分类与传感器管理理论及应用》 内容简介 本书深入探讨了目标跟踪、分类以及传感器管理等核心领域，旨在为读者提供一套全面、系统且具有前瞻性的理论框架和实践指导。内容涵盖了从基础概念到前沿技术的广泛主题，并结合实际应用场景，展现了这些技术在现代社会中的重要作用和发展潜力。 第一部分：目标跟踪理论与技术 本部分重点阐述目标跟踪的基本原理、关键技术及各类算法。 目标跟踪概述： 引入目标跟踪的概念，解释其在军事侦察、自动驾驶、安防监控、遥感图像分析等众多领域的应用价值。阐述目标跟踪的核心任务，包括目标的检测、识别、状态估计与预测。 目标表示： 探讨不同形式的目标表示方法，如基于点、基于包围盒、基于轮廓、基于模型等，以及它们在不同应用场景下的优劣势。 目标运动模型： 详细介绍常用的目标运动模型，例如匀速直线运动模型 (CT)、匀速转弯模型 (CV)、常加速度模型 (CA)、Singer模型、高斯-马尔可夫模型等。解释这些模型如何刻画目标在时间和空间上的运动规律，以及它们在状态估计中的作用。 状态估计器： 深入讲解用于目标状态估计的各类滤波器。 卡尔曼滤波器 (KF) 及其变种： 阐述线性系统下的最优估计方法——卡尔曼滤波器，并重点介绍其在非线性系统中的扩展，如扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 和无迹卡尔曼滤波器 (UKF)。分析这些滤波器在处理目标状态不确定性方面的原理和应用。 粒子滤波器 (PF)： 介绍基于蒙特卡洛方法的粒子滤波器，尤其适用于处理高斯假设不成立的复杂非线性、非高斯系统。详细讲解粒子滤波器的原理、采样方法、重采样机制以及在目标跟踪中的应用。 目标检测与关联： 讨论如何从原始感知数据中检测出目标，以及如何将不同时刻检测到的目标关联起来形成轨迹。 检测方法： 介绍传统的基于特征的检测方法（如HOG、Haar）、基于深度学习的检测方法（如YOLO、SSD、Faster R-CNN）及其在目标跟踪中的融合。 数据关联： 讲解如何解决多目标跟踪中的数据关联问题，包括： 匈牙利算法： 经典的用于最优二分图匹配的算法。 JPDA (Joint Probabilistic Data Association) 算法： 考虑所有可能的关联假设，计算联合概率进行数据关联。 MHT (Multiple Hypothesis Tracking) 算法： 维护多条可能的轨迹假设，并在后续观测中进行更新和剪枝。 基于深度学习的关联方法： 介绍利用深度特征进行外观匹配以提高关联鲁棒性的方法。 目标跟踪算法： 详细介绍几种经典的以及前沿的目标跟踪算法。 基于相关滤波 (Correlation Filter) 的方法： 如MOSSE、KCF、SRDCF等，因其速度快、鲁棒性强而在实时跟踪中得到广泛应用。 基于深度学习的跟踪器： 如Siamese网络系列（SiamFC、SiamRPN）及其变种，利用深度特征进行目标与背景的区分，实现高精度跟踪。 多目标跟踪 (Multi-Object Tracking, MOT)： 重点探讨MOT的挑战，包括目标遮挡、目标出现与消失、ID切换等问题，以及各种MOT方法的实现，如SORT、DeepSORT、FairMOT等。 目标跟踪中的挑战与解决方案： 分析目标跟踪过程中常见的挑战，如目标遮挡、形变、尺度变化、光照变化、背景杂乱、低帧率、计算复杂度高等，并介绍相应的解决策略，包括外观模型更新、多尺度特征融合、运动与外观信息结合、上下文感知等。 第二部分：目标分类理论与技术 本部分侧重于目标分类的基本概念、方法和分类器设计。 目标分类概述： 定义目标分类，明确其在识别目标身份、属性等方面的作用。说明分类与检测的区别与联系。 特征提取： 探讨从目标图像或数据中提取区分性特征的方法。 手工设计特征： 如SIFT、SURF、HOG、LBP等经典特征，及其在特定应用中的优势。 深度学习特征： 介绍卷积神经网络 (CNN) 如何自动学习多层次的图像特征，并阐述其在目标分类中的强大能力。 分类器设计： 讲解构建分类模型的常用方法。 传统分类器： 支持向量机 (SVM)： 讲解最大间隔分类原理，核函数的使用，以及SVM在处理高维数据时的优势。 K近邻 (KNN)： 基于距离度量进行分类的思想。 决策树与随机森林： 介绍基于树结构的分类器，及其易于解释的特点。 贝叶斯分类器： 基于概率论的分类方法。 深度学习分类器： 卷积神经网络 (CNN) 架构： 详细介绍AlexNet、VGG、ResNet、Inception等经典CNN架构，以及它们在ImageNet等大型数据集上的分类性能。 迁移学习与微调： 讲解如何利用预训练模型进行目标分类，以解决数据量不足的问题。 目标分类的评测指标： 介绍用于衡量分类器性能的常用指标，如准确率 (Accuracy)、精确率 (Precision)、召回率 (Recall)、F1分数 (F1-Score)、ROC曲线与AUC等。 目标分类的进阶主题： 细粒度分类 (Fine-grained Classification)： 探讨如何区分同一大类下具有细微差别的子类，如不同种类的鸟类、汽车型号等。 多标签分类 (Multi-label Classification)： 讨论当一个目标可以被标记为多个类别时的处理方法。 零样本/少样本学习 (Zero-shot/Few-shot Learning)： 介绍在没有或仅有少量样本的情况下进行分类的技术。 领域自适应 (Domain Adaptation)： 讲解如何处理训练数据与测试数据领域不匹配的问题。 第三部分：传感器管理理论与应用 本部分聚焦于传感器管理，即如何高效、智能地利用传感器资源以满足特定任务需求。 传感器管理概述： 定义传感器管理，阐述其目标是优化传感器的配置、调度与协同，从而提升整体感知系统的性能与效率。解释传感器管理在侦察监视、目标定位、环境感知等场景中的重要性。 传感器模型： 介绍不同类型传感器的特性，如可见光相机、红外传感器、雷达、激光雷达 (LiDAR)、声纳等，包括它们的探测范围、精度、分辨率、功耗、数据格式以及在不同环境下的性能表现。 任务规划与调度： 讲解如何根据预设的任务目标，规划和调度传感器的使用。 任务定义： 明确不同任务的要求，如目标搜索、目标跟踪、区域监视、目标识别等。 调度策略： 介绍静态调度、动态调度、基于强化学习的调度等方法。 覆盖与探测： 讨论如何通过传感器调度实现对特定区域的最大化覆盖和对目标的有效探测。 传感器协同与融合： 探讨多个传感器如何协同工作，以及如何将来自不同传感器的数据进行融合，以获得更全面、更准确的信息。 分布式传感器网络： 介绍传感器网络的设计与管理。 数据级融合、特征级融合与决策级融合： 详细讲解不同层次的数据融合方法及其优缺点。 卡尔曼滤波、粒子滤波在多传感器融合中的应用： 再次强调这些滤波器在融合来自不同传感器的观测信息以获得联合状态估计时的作用。 传感器管理中的优化问题： 介绍传感器管理中涉及的常见优化问题，如： 资源分配优化： 如何在有限的传感器资源下，最优地分配给各个任务。 路径规划优化： 移动传感器（如无人机、无人车）如何规划路径以最大化信息获取。 观测策略优化： 何时、何地、如何观测以获得最有利的信息。 智能传感器管理： 探讨如何利用人工智能技术实现更智能化的传感器管理。 基于强化学习的传感器调度： 介绍如何通过学习最优的动作策略来动态调整传感器配置。 基于机器学习的传感器故障诊断与预测： 提高传感器的可靠性。 自适应传感器管理： 传感器系统能够根据环境变化和任务需求，自动调整其工作模式。 第四部分：理论与应用的结合 本部分将前面各部分的核心理论与技术进行整合，并结合实际应用场景进行深入分析。 典型应用场景分析： 自动驾驶： 详细阐述目标跟踪（行人、车辆、交通信号）、分类（车辆类型、障碍物识别）、传感器管理（相机、LiDAR、雷达的融合与调度）在自动驾驶中的作用。 智能安防： 分析目标跟踪（入侵者、异常行为）、分类（人脸识别、车辆识别）、传感器管理（监控摄像头、传感器网络的协同）在安防领域的应用。 军事侦察与目标识别： 探讨在复杂战场环境中，如何进行远距离目标跟踪、精确分类，以及如何有效地管理侦察传感器。 遥感与地球观测： 阐述卫星、无人机等平台上的传感器如何用于目标跟踪、地物分类，以及传感器任务规划的重要性。 机器人感知： 分析机器人如何在未知环境中进行目标感知、定位与导航，以及传感器管理如何影响机器人的自主性。 系统集成与工程实现： 讨论在实际系统中，如何将目标跟踪、分类与传感器管理等模块进行有效的集成。包括： 实时性要求： 在计算能力有限的情况下，如何权衡算法的精度与速度。 鲁棒性设计： 如何提高系统的抗干扰能力和在复杂环境下的稳定性。 硬件选型与部署： 考虑传感器的选择、计算平台的配置等。 未来发展趋势： 展望目标跟踪、分类与传感器管理领域未来的发展方向，例如： 多模态信息融合的深化： 结合更多类型的传感器和信息源。 端到端学习能力的增强： 直接从原始数据学习到跟踪、分类和管理策略。 自主学习与自适应能力： 系统能够不断学习和适应新的环境与任务。 人工智能与物联网的融合： 构建更智能、更广泛的感知网络。 对更复杂场景的应对： 如大规模群体跟踪、微小目标检测、恶劣天气条件下的感知等。 本书力求在理论的严谨性与应用的实用性之间取得平衡，旨在为研究人员、工程师以及对相关领域感兴趣的读者提供深入的学习资源。通过对本书内容的掌握，读者将能够构建、理解和优化复杂的感知系统，并在各自的研究和工程实践中取得突破。

评分☆☆☆☆☆

我花了整整一个周末的时间来研读这本书的前三章，说实话，那种酣畅淋漓的求知快感已经很久没有体验过了。作者在阐述基础概念时，那种层层递进的逻辑构建能力简直是教科书级别的示范。比如在描述系统模型建立的那一部分，他没有直接跳到复杂的矩阵运算，而是先用非常直观的物理图像和类比来铺垫，这对于我们这些非纯理论出身的工程师来说，极大地降低了入门门槛。我常常在想，能把如此高深的数学工具和工程实践完美融合，并且用如此清晰的语言表达出来，作者一定是在相关领域深耕了几十年，积累了极其丰富的经验。书中穿插的那些实际案例分析，更是点睛之笔，它们不是那种为了凑篇幅而放的空泛例子，而是紧密贴合现代工程需求的真实场景重现，让人读完后立刻就能在脑海中构建起一个可操作的解决方案框架。这种理论与实践紧密结合的叙事方式，极大地增强了学习的内驱力，让人迫不及待地想知道下一章会揭示哪些更深层次的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度令人印象深刻，但真正让我感到惊喜的是其严谨的学术态度和丰富的参考文献体系。每一项关键的结论或方法论的提出，后面都能看到扎实的理论支撑或者历史演进的脉络。我习惯性地去查阅了书中引用的几篇核心文献，发现它们无一例外都是该领域内的高影响力论文或经典著作。这种对知识源头的尊重和追溯，为这本书的权威性提供了坚实的基础。在某些章节，作者甚至会对比和批判不同的主流方法论之间的优劣，这种辩证性的思考方式，极大地提升了读者的批判性思维能力。它不是简单地告诉你“这样做是对的”，而是引导你理解“为什么这样做比那样更好，在什么条件下会失效”。对于研究生和青年研究人员来说，这种深入到方法论层面的剖析，是远比单纯的公式堆砌来得更加宝贵的财富，它教会我们如何进行真正的科学研究。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计实在太抓人眼球了，封面那种深邃的蓝色调配上跳跃的橙色字体，一下子就让人感觉内容必然是硬核又充满活力的。我拿到手的时候，光是捧着它就觉得沉甸甸的，这重量感立刻就建立起了一种“专业”的期待。内页的纸张质量也是上乘，即便是长时间翻阅，眼睛也不会感到疲劳，这对于研究人员或者需要反复研读的工程师来说，简直是福音。而且，版式的排布非常清晰，图表的密度和留白拿捏得恰到好处，不像有些技术书籍，恨不得把所有公式都塞进一页，让人看得头昏脑胀。我尤其欣赏作者在章节之间的过渡处理，那种自然的逻辑延伸，仿佛在和一位经验丰富的导师对话，引导着你一步步深入复杂的理论迷宫，而不是冷冰冰地抛出一堆概念让你自行消化。这种对细节的关注，从封面到内文的每一个角落都体现出出版方和作者的匠心，让人觉得物超所值，绝对是书架上值得长期保留的一本“镇馆之宝”。

评分☆☆☆☆☆

从排版和印刷质量来看，这本书的出版方显然投入了巨大的心力，这不仅仅是一本教材或参考手册，更像是一件值得收藏的工艺品。装订非常牢固，即使频繁地摊开不同页面进行交叉对比阅读，也没有任何松动迹象。书页的韧性很好，即使在用力折叠做笔记时，也不会轻易出现折痕损坏，这对于需要深度互动的读者来说，是极为重要的体验细节。另外，书中的图例和插图使用了高质量的彩色印刷，这在技术书籍中并不常见，但对于理解复杂的空间几何关系和信号处理流程图来说，色彩的区分能起到事半功倍的效果。比如，不同颜色线条代表不同传感器数据流的区分，一下子就让原本晦涩难懂的流程图变得立体而易于追踪。这种对视觉体验的极致追求，使得在长时间的枯燥学习过程中，始终保持着一种愉悦的心情，无疑大大提升了学习的效率和持续性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，很大程度上得益于其对前沿技术动态的敏锐捕捉和深入剖析。我注意到它对近几年在人工智能和大数据处理领域兴起的某些新算法的借鉴和融合，处理得非常巧妙，没有那种生搬硬套的生涩感。很多同类书籍往往在核心理论上做得不错，但在如何将这些理论融入到快速迭代的工程实际中时就显得力不从心了，这本书显然没有这个问题。它似乎有一种预见性，提前将未来几年可能成为主流的技术路线图描绘了出来。在某一处关于数据融合的章节，作者提出的多源信息对齐策略，我个人觉得非常具有启发性，它巧妙地平衡了计算复杂度和估计精度，这在资源受限的实时系统中尤其宝贵。我甚至已经开始思考如何将书中描述的优化框架应用到我目前正在进行的一个项目优化中去。这不仅仅是一本知识的罗列，更像是一份高屋建瓴的、具有前瞻性的行业白皮书，让人感觉自己站在了技术浪潮的前沿。