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潘泉王小旭徐林峰梁彦周林... 编

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• 多源信息融合
• 动态系统
• 状态估计
• 卡尔曼滤波
• 机器学习
• 自适应滤波
• 优化算法
• 传感器融合
• 目标跟踪
• 数据融合

店铺： 土星图书专营店

出版社： 科学

ISBN：9787030568724

商品编码：29737254365

开本：16

出版时间：2018-03-01

基本信息

• 商品名称：多源动态系统融合估计
• 作者：潘泉//王小旭//徐林峰//梁彦//周林
• 定价：120
• 出版社：科学
• ISBN号：9787030568724

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2018-03-01
• 印刷时间：2018-03-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：16开
• 包装：平装
• 页数：308
• 字数：403千字

内容提要

潘泉、王小旭、徐林峰、梁彦、周林著的《多源 动态系统融合估计》针对目标跟踪在国防应用中的迫 切需求，围绕多传感器多信源下目标跟踪中涉及的时 空配准、多速率、状态约束、多模态、非线性、状态 与模型参数耦合、传感器管理等相关问题，开展动态 系统估计、辨识与融合的理论研究，包括多源信息空 间配准的系统偏差在线估计、多源信息时间配准的多 速率估计、状态约束动态系统建模与估计、状态演化 多模态的马尔可夫跳变系统估计、非线性动态系统的 确定采样型高斯估计、基于期望*大化的联合估计与 辨识及基于事件驱动的单传感器量测管理。
     本书可作为高等院校控制科学与工程各类专业本 科生和研究生的参考书，也可作为自动控制、导航、 信息处理、系统工程及航空、航天、航海、工业过程 控制等相关专业研究人员的参考书。
    

目录

前言
第1章 绪论
1.1 引言
1.2 多源信息融合概况
1.2.1 定义
1.2.2 功能模型
1.2.3 系统结构
1.2.4 融合级别
1.3 多源动态系统融合估计概述
1.3.1 一般性框架
1.3.2 发展现状
参考文献
第2章 系统偏差在线估计
2.1 引言
2.2 未知输入驱动下的系统偏差估计
2.2.1 系统偏差的广义建模
2.2.2 伪量测模型
2.2.3 解耦滤波器的设计
2.2.4 仿真分析
2.3 基于粒子群优化的系统偏差估计
2.3.1 概率数据关联
2.3.2 群体智能算法
2.3.3 粒子群目标函数的构造
2.3.4 系统偏差估计策略
2.3.5 仿真分析
2.4 本章小结
参考文献
附录
第3章 多速率估计
3.1 引言
3.1.1 网络控制系统的多速率估计
3.1.2 多速率多传感器系统建模与估计
3.1.3 多速率多传感器系统故障检测
3.2 量测缺失下多速率多传感器系统建模与估计
3.2.1 问题描述
3.2.2 LMMSE意义下多速率滤波器设计
3.2.3 仿真分析
3.3 未知扰动下多速率多传感器系统故障检测
3.3.1 问题描述
3.3.2 多速率残差生成器
3.3.3 左特征向量解耦残差
3.3.4 残差评价
3.3.5 仿真分析
3.4 W噪声与扰动并存下多速率多传感器系统故障检测
3.4.1 问题描述
3.4.2 多速率*优观测器设计
3.4.3 多速率残差
3.4.4 仿真分析
3.5 本章小结
参考文献

多源动态系统融合估计：探索与实践 引言 在信息爆炸的时代，我们面临着日益复杂和动态变化的世界。无论是宏观的军事态势感知，还是微观的智能交通监控，亦或是生物医学的健康监测，越来越多的系统都需要能够从多个异构、不确定、甚至相互矛盾的信息源中，提取出准确、可靠、实时的状态信息。这正是“多源动态系统融合估计”这一研究领域的核心命题。本书并非对该领域已有成果的简单罗列，而是旨在深入剖析其背后的科学原理、核心挑战，以及在实际应用中所展现出的强大潜力。我们将带领读者，从理论的源头出发，逐步走向方法的创新与工程的实践，构建一个全面而深刻的理解框架。 第一部分：理解多源动态系统的本质与挑战 在探讨融合估计的技法之前，我们必须首先清晰地认识“多源动态系统”的内涵。 1.1 多源系统的特性 “多源”顾名思义，意味着我们拥有不止一个信息来源。这些信息源可能具有以下显著特征： 异构性 (Heterogeneity): 数据来源多样，可能包括传感器测量（如雷达、红外、激光雷达、摄像头）、通信信标、专家报告、历史数据、以及来自其他网络的间接信息。每种来源都有其独特的测量原理、精度、噪声模型、以及数据格式。例如，雷达提供距离和速度信息，摄像头提供图像和识别信息，而文本报告则包含定性的描述。 不确定性 (Uncertainty): 任何测量或信息都不可避免地伴随着不确定性。这种不确定性可能源于传感器本身的噪声、环境的干扰、目标的遮挡、信号的衰减、以及信息传递过程中的丢失或失真。我们必须认识到，数据本身是模糊的、有噪声的，绝非完美无瑕。 时空相关性 (Spatio-temporal Correlation): 动态系统的状态是在时间和空间上连续变化的。不同来源的信息可能以不同的频率、不同的时间戳更新，并且它们可能描述的是同一目标在不同位置或不同时刻的状态。理解和利用这种时空关联性，是实现有效融合的关键。 可靠性差异 (Reliability Differences): 不同信息源的质量和可靠性往往存在显著差异。某些传感器可能在特定环境下表现优异，但在其他环境下则失效；某些报告可能来自权威信源，而另一些则可能包含猜测。如何根据信源的可靠性进行加权和筛选，是融合过程中至关重要的一环。 局部性与全局性 (Locality and Globality): 各个信息源可能只提供目标状态的局部信息，例如某个方向的速度或某个区域的位置。而最终的目标是获得对目标整体状态的全局性、一致性的估计。 1.2 动态系统的特性 “动态系统”则强调了系统状态随时间演化的本质。这包括： 演化规律 (Evolutionary Dynamics): 系统的状态并非静止不动，而是遵循一定的物理规律或运动模型进行演化。例如，车辆的运动遵循牛顿运动定律，经济系统的发展受到多种因素的影响。准确的演化模型是预测未来状态、弥合信息缺失窗口的重要基础。 状态的连续性与离散性 (Continuity and Discreteness): 系统的状态可能是连续变化的（如位置、速度），也可能包含离散的事件（如目标的出现、消失、识别状态的变化）。融合估计需要能够同时处理这两种类型的信息。 时变特性 (Time-Varying Characteristics): 动态系统的演化规律本身也可能随时间而改变，例如，一个目标可能在运动过程中突然改变运动模式，或者环境因素（如天气）的变化会影响传感器的性能。 1.3 多源动态系统融合估计面临的挑战 正是由于上述多源和动态系统的复杂性，多源动态系统融合估计面临着一系列严峻的挑战： 数据不对齐 (Data Misalignment): 不同时间戳、不同坐标系、不同格式的数据如何进行有效对齐，是融合的首要问题。 噪声与干扰的处理 (Noise and Interference Handling): 如何从含有噪声和干扰的数据中提取真实信息，并量化其不确定性。 模型失配 (Model Mismatch): 实际的系统演化规律与我们使用的模型之间可能存在的差异，以及传感器测量模型与实际测量过程的偏差。 信息源的失效与引入 (Source Failure and Introduction): 如何处理信息源的突然失效（如传感器损坏）或新信息源的动态加入。 计算复杂度 (Computational Complexity): 随着信息源数量的增加和数据维度的提升，融合算法的计算复杂度往往会呈指数级增长，对实时性提出严峻考验。 鲁棒性与容错性 (Robustness and Fault Tolerance): 融合系统需要具备良好的鲁棒性，即使在部分信息源不可靠的情况下，也能给出相对准确的估计。 信息融合的度量与评价 (Fusion Metric and Evaluation): 如何客观地衡量融合效果，并为不同的融合策略提供评价标准。 认知与决策的集成 (Cognition and Decision Integration): 在某些高级应用中，融合估计的结果需要被用于更高级别的认知和决策过程。 第二部分：融合估计的理论基石与核心方法 面对这些挑战，科学家们发展了一系列强大的理论工具和算法方法。本书将系统地梳理这些方法，并深入剖析其原理和适用范围。 2.1 概率统计理论：不确定性的量化与传播 概率统计理论是描述和处理不确定性的基本语言。在多源动态系统融合估计中，我们将广泛应用以下概念： 概率分布 (Probability Distributions): 用概率分布来描述目标状态的不确定性，例如高斯分布、泊松分布等。 最大似然估计 (Maximum Likelihood Estimation - MLE): 在给定观测数据下，找到最有可能的状态。 贝叶斯估计 (Bayesian Estimation): 将先验知识与观测数据相结合，获得后验概率分布，并从中提取最优估计。 卡尔曼滤波及其变种 (Kalman Filter and its Variants): 线性卡尔曼滤波 (Linear Kalman Filter - LKF): 适用于线性系统和高斯噪声，是融合估计的基石。它能够递归地融合不同时刻的观测，预测系统状态并更新不确定性。 扩展卡尔曼滤波 (Extended Kalman Filter - EKF): 针对非线性系统，通过线性化近似来应用卡尔曼滤波的思想。虽然在非线性度高时可能出现性能下降，但仍是常用方法。 无迹卡尔曼滤波 (Unscented Kalman Filter - UKF): 采用“无迹变换”来处理非线性问题，通过采样一组“sigma点”来近似状态分布，通常比EKF在非线性系统上表现更好。 粒子滤波 (Particle Filter - PF): 对于任意非线性、非高斯系统，通过蒙特卡洛方法，用一系列带权重的“粒子”来近似状态的后验概率分布。它具有很强的灵活性和通用性，但计算量也相对较大。 概率数据关联 (Probabilistic Data Association - PDA): 在存在杂波或多个目标的情况下，如何将观测数据与目标关联起来，并进行概率化的处理。 2.2 信息论与融合度量 信息论为量化信息价值和融合效果提供了有力工具： 熵 (Entropy): 衡量信息的不确定性。 互信息 (Mutual Information): 衡量两个随机变量之间的相关性，可以用来评估不同信息源对目标状态的贡献度。 信息增益 (Information Gain): 新观测信息带来的不确定性降低量。 各种融合度量: 例如，均方误差 (Mean Squared Error - MSE)、根均方误差 (Root Mean Squared Error - RMSE)、以及针对不同应用场景设计的特定度量，用于客观评价融合算法的性能。 2.3 集中式、分布式与半分布式融合 根据信息处理的架构，融合方法可以分为： 集中式融合 (Centralized Fusion): 将所有原始数据汇集到一个中心节点进行处理。优点是信息利用充分，理论上可以达到最优融合效果。缺点是通信负担重，对中心节点计算能力要求高，且易受单点故障影响。 分布式融合 (Distributed Fusion): 各节点独立进行本地数据处理，并将本地估计结果进行融合。优点是通信量小，计算分散，鲁棒性好。缺点是可能丢失部分本地信息，导致融合效果不如集中式。 半分布式融合 (Semi-Distributed Fusion): 介于两者之间，可能只汇集部分预处理后的信息，或采用分层级的融合结构。 2.4 协同与竞争式融合 协同融合 (Cooperative Fusion): 各信息源相互补充，共同提升估计精度。 竞争式融合 (Competitive Fusion): 各信息源之间可能存在冲突或矛盾，需要通过一定的机制来解决这些冲突，例如采用信誉评估、证据理论等。 第三部分：融合估计的实际应用与前沿探索 多源动态系统融合估计的研究并非空中楼阁，而是直接服务于众多关键应用领域，并不断催生新的技术突破。 3.1 典型应用领域 智能交通系统 (Intelligent Transportation Systems - ITS): 车辆状态估计: 融合雷达、摄像头、GPS、V2X（车对车/车对基础设施通信）等信息，实现对车辆位置、速度、方向、轨迹的精确估计，为自动驾驶、交通流监控、事故检测提供支持。 行人与非机动车检测与跟踪: 融合多摄像头、激光雷达数据，实现复杂环境下行人和非机动车的可靠检测和轨迹预测。 交通流建模与预测: 融合路侧传感器、车辆轨迹数据，建立高精度交通流模型，为交通信号控制和拥堵预测提供依据。 目标跟踪与监视 (Target Tracking and Surveillance): 军事领域: 融合雷达、红外、可见光、声学传感器等，实现对飞机、导弹、舰船、地面车辆等目标的精确跟踪和态势感知。 安防监控: 融合视频监控、门禁系统、入侵检测传感器等，实现对人员、车辆等的全方位监控和异常行为检测。 无人系统导航与感知: 融合多种导航传感器（GPS, IMU, 视觉里程计, LiDAR）和环境感知传感器，实现无人机、无人车、水下机器人的自主导航和环境理解。 机器人技术 (Robotics): SLAM (Simultaneous Localization and Mapping): 融合视觉、激光雷达、惯性测量单元 (IMU) 等数据，实现机器人在未知环境中同时进行定位和地图构建。 环境感知与理解: 融合多模态传感器，实现对周围环境的三维重建、物体识别和场景理解。 生物医学工程 (Biomedical Engineering): 生理信号监测: 融合心电图 (ECG)、脑电图 (EEG)、血氧饱和度 (SpO2) 等多种生理信号，实现对患者健康状况的综合评估和早期预警。 医学影像融合: 融合不同成像模态（如CT、MRI、PET）的影像，提供更丰富、更准确的诊断信息。 遥感与地理信息系统 (Remote Sensing and GIS): 地物分类与变化检测: 融合多光谱、高光谱、SAR（合成孔径雷达）等遥感数据，实现对地物的精确分类和变化监测。 三维重建: 融合倾斜摄影、LiDAR等数据，构建高精度三维地理模型。 3.2 前沿研究方向 深度学习与融合估计的结合 (Deep Learning and Fusion Estimation): 端到端融合模型: 利用深度神经网络直接从原始传感器数据学习特征并进行融合估计，减少了手工设计的特征和模型。 注意力机制 (Attention Mechanisms): 让模型能够动态地关注更重要的信息源或数据特征。 图神经网络 (Graph Neural Networks - GNNs): 适用于描述复杂关联关系的网络结构，可以用于多目标跟踪和场景图构建。 认知融合 (Cognitive Fusion): 基于信誉的融合: 动态评估信息源的可靠性，并根据信誉度进行加权。 自适应融合: 根据环境变化或系统状态，自动调整融合策略。 主动感知 (Active Perception): 融合系统能够主动控制传感器进行观测，以最优化的方式获取信息。 高维与超高维数据融合 (High-Dimensional and Ultra-High-Dimensional Data Fusion): 随着传感器性能的提升，数据维度急剧增加，如何高效处理和融合这些数据是重要挑战。 安全与隐私保护的融合估计 (Secure and Privacy-Preserving Fusion Estimation): 在涉及敏感信息的多源融合场景下，如何保证数据在融合过程中的安全性和隐私性。 面向资源受限平台的融合估计 (Fusion Estimation for Resource-Constrained Platforms): 在嵌入式系统、物联网设备等计算和通信资源受限的平台上实现高效融合。 多智能体协同估计 (Multi-Agent Cooperative Estimation): 多个独立的智能体（如无人机编队、机器人群体）如何协同工作，共享信息并共同完成估计任务。 结论 多源动态系统融合估计是一个充满活力且意义重大的研究领域。它不仅是理解复杂世界的关键技术，更是推动智能系统迈向更高智能化的重要驱动力。本书旨在为读者提供一个扎实的基础，帮助您理解其中的科学原理，掌握核心方法，并启发您在实际应用中进行创新。通过对不同信息源的智慧整合，我们能够更清晰地洞察动态世界，做出更明智的决策，最终实现更安全、更高效、更智能的未来。

评分☆☆☆☆☆

老实说，这本书的阅读门槛不低，它要求读者对信号处理、控制理论以及概率统计有扎实的基础。但对于那些已经具备一定背景知识的人而言，它提供了一个极佳的“阶梯”，帮助我们从“知道如何做”跨越到“知道为什么这么做，以及如何做得更好”。我特别喜欢作者在讨论不同融合结构时，那种历史脉络的梳理。它清晰地展示了从早期的经典滤波器到最新的深度学习辅助估计方法的发展轨迹，这使得读者能够更好地理解现有技术的局限性和未来研究的方向。书中对信息论在融合问题中应用的探讨，也达到了一个很高的水准，它提供了一种度量信息冗余和价值的客观标准，这对于设计最优的观测策略至关重要。这本书的结构安排非常巧妙，层层递进，从基础理论单元的估计，逐步扩展到大型复杂系统的集成，保证了即便是处理最宏大的系统，读者也能在微观层面找到可操作的分析单元。这是一种非常成熟的学术写作方式，既能满足理论研究的深度需求，又不失对工程实践的关注。

评分☆☆☆☆☆

这本书，坦率地说，我看完之后感到了一种前所未有的知识冲击。它的内容深度和广度都超出了我最初的预期，尤其是对于处理复杂多变环境下的信息整合问题，书中提出的那些理论框架简直是化繁为简的典范。我之前在实际项目中遇到过一些棘手的状态估计难题，那些问题往往涉及传感器数据的异构性、时间尺度的不一致性，以及信号本身的非线性和随机性。阅读此书的过程，就像是跟随一位经验极其丰富的领航员穿越迷雾，每一个章节都清晰地指明了理论的基石和实践的路径。特别是它对不同估计范式（比如贝叶斯方法、优化方法）的深入剖析和比较，让我对如何根据具体场景选择最合适的融合策略有了更深刻的理解。书中引用的案例研究也非常贴合当前的工程热点，不是那种空中楼阁式的理论堆砌，而是真正能够落到实处的技术指导，这对于我们这些需要在工程一线解决实际问题的人来说，是极其宝贵的财富。我特别欣赏作者在论证复杂算法时，所展现出的那种严谨的数学推导能力，但同时又不会让读者感到枯燥，总能在关键节点处用直观的解释来锚定概念。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验非常独特，它不是那种传统意义上的教科书，更像是一部结合了前沿研究成果和深刻工程洞察的智库报告。我最欣赏的一点是，作者对于“动态”二字的理解极其透彻。在很多现有的文献中，对动态系统的处理往往是线性的或近似线性的，但这本书却大胆地深入到了非高斯、时变、甚至对抗性环境下的估计挑战。它没有回避这些难题，反而提供了一套系统性的方法论来应对。比如，它对信息流在多智能体或分布式网络中的传递和校验机制的探讨，极大地拓宽了我的思路。我个人认为，这本书的价值不仅仅在于提供了具体的算法，更在于它构建了一种“全局思考”的分析框架——即如何从系统整体的鲁棒性和实时性角度去设计融合策略。对于那些希望在自动驾驶、机器人导航、或者复杂工业过程控制领域做出突破性工作的研究人员来说，这本书无疑提供了一个绝佳的起点和参照系。我发现自己经常会读完一个章节后，立刻跳回到前面思考，因为作者巧妙地将看似不相关的概念串联了起来，形成了一个逻辑严密的知识网络。

评分☆☆☆☆☆

我近期一直在研究如何建立一个更加自适应和可解释的估计框架，这本书简直是来得正是时候。它不仅仅关注于“估计值”的准确性，更深入探讨了“不确定性度量”的有效性。在许多高风险决策场景中，知道你“不知道”什么，往往比得到一个粗略的估计值更为重要。书中对卡尔曼滤波的扩展形式、粒子滤波的改进策略以及高维状态空间下的近似推理方法进行了非常精辟的论述，这些内容直接为我后续的研究工作指明了方向。我印象最深的是关于鲁棒性和异常检测的部分，作者提出了一种结合统计显著性和模型残差分析的综合方法，这在面对恶意干扰或传感器故障时显得尤为强大。这本书的论述风格非常成熟稳健，它不鼓吹任何单一技术的绝对优越性，而是强调在特定约束条件下的最优平衡点。它像一个百科全书式的参考工具，确保了无论我在系统建模、算法选择还是性能验证的哪个阶段遇到困惑，都能从中找到严谨的理论支撑和前瞻性的视角。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样偏向应用层面的工程师来说，这本书的实操价值简直是无可估量。我关注的重点往往是如何将实验室里的精妙理论快速转化为可靠的生产力工具。这本书在这方面做得非常出色，它不仅仅停留在数学公式层面，而是深入探讨了在有限计算资源下，如何实现这些复杂融合算法的高效部署。书中关于模型降阶、在线校准和不确定性量化的章节，简直是为嵌入式系统开发者量身定做的指南。我尝试着根据书中的建议对我们目前的一个传感器融合模块进行了优化，结果在保持甚至略微提升精度的前提下，系统的响应时间缩短了近20%，这在对时延要求极高的场景中，是一个巨大的进步。此外，作者在处理实际传感器噪声模型和系统误差辨识方面的详尽论述，也帮助我避免了一些常见的工程陷阱。这本书的语言风格非常务实，没有过多的学术腔调，直击痛点，读起来让人感觉像是与一位技艺精湛的同行在深入交流，学到的不仅是知识，更是解决问题的“匠心”。